Juan Pablo Ruiz Nicolini

> *"Solo soy un politólogo, parado frente a la consola de R , pidiendole
> que le ayude a terminar una tesis"*

Corría el año 2015, un estudiante de maestría de Ciencia Política tenía
que procesar datos para entregar su tésis y decidió aprovechar la
oportunidad para aprender a usar R. Al largo y tortuoso camino del
requisito académico se agregó un grado de dificultad extra: incorporar
un software de programación desde cero, con una curva de aprendizaje
algo empinada.

Años después [reviso scripts del código de la
tesis](https://github.com/TuQmano/evoteSALTA_UTDT) y me sonrío al ver
extensas líneas de código para recodificar variables con esta una
estructura como esta:

::: {.highlight}
``` {.chroma tabindex="0"}
#PARTY LABELS A GOBERNADOR# 0 VOTOS EN BLANCO# 1 WAYAR GOBERNADOR  (WALTER WAYAR)# 2 COALICION CIVICA (ARI) (ALBERTO ROLANDO TONDA)# 3 FRENTE JUSTICIALISTA RENOVADOR DE LA VICOTRIA (JUAN MANUEL URTUBEY)# 4 FRENTE OLMEDO GOBERNADOR  (ALFREDO OLMEDO)# 5 MORELLO GOBERNADOR / PROYECTO SUR  (CARLOS FERNANDO MORELLO)# 6 PARTIDO OBRERO (CLAUDIO DEL PLA)# 7 UNION CIVICA RADICAL  (DIEGO MARINO)# 8 MIJD (CARLOS ARIEL FERNANDEZ)#RECODE TODOS LOS PARTY LABELS SEGUN ADHESIONES A LISTAS CON CANDIDATOS A GOBERNADORSALTA$ListaF[ SALTA$Lista == "VOTOS EN BLANCO" & SALTA$Year == 2011] <-9999SALTA$ListaF[ SALTA$Lista == "AGRUPACION CRECIMIENTO SOLIDARIO" & SALTA$Year == 2011] <-3SALTA$ListaF[ SALTA$Lista == "AGRUPACION DEMOCRATICA COMUNAL" & SALTA$Year == 2011] <-3SALTA$ListaF[ SALTA$Lista == "AGRUPACION DEMOCRATICA TARTAGAL (ADETA)" & SALTA$Year == 2011] <-3SALTA$ListaF[ SALTA$Lista == "AGRUPACION FEDERALISTA POPULAR MOSCONI" & SALTA$Year == 2011] <-1SALTA$ListaF[ SALTA$Lista == "AGRUPACION FEDERALISTA POPULAR TARTAGAL" & SALTA$Year == 2011] <-3
```
:::

Mirando en restropectiva, como a mis scripts, aprender R fue **la mejor
decisión que tomé en mi carrera profesional.**

R desde entonces en una herramienta fundamental de mi día a día. Lo es
en el ámbito académico y [como docente
universitario](https://tuqmano.github.io/geo_utdt/); en mis trabajos
como [consultor y analista](https://twitter.com/menta_arg); en mis
[tareas como funcionario
público](https://ropensci.org/es/blog/2022/11/23/r-universe-stars-1-es/);
en mis ratos libres, [como un
pasatiempo](https://twitter.com/TuQmano/status/1426882408574595072); y
en mi trabajo actual, coordinando el equipo de Datos de
[Fundar](https://fund.ar/), un *think tank* que estudia y elabora
políticas públicas para el desarrollo sostenible e inclusivo de
Argentina.

De todas las cualidades que tiene R, **la comunidad** fue el factor
determinante en mi recorrido con este lenguaje de programación.

Al tiempo que finalizaba el primer paso de la tesis, me enteraba de la
organización de la primera [Conferencia Latinoamericana de R para I+D
(LatinR)](https://latinr.org/), comunidad a la que le debo mi segundo (y
tercero... y enesimo) paso en mi relación con R. En la primera
conferencia presenté casos de uso para análisis político desde R,
implementando [grillas de Argentina para usar con ggplot como si fueran
mapas con
geofacet](https://www.researchgate.net/publication/327382101_Geofaceting_Argentina_LatinR_2018).
En la segunda conferencia, presentamos la *Shiny App* [Inteligencia
Electoral](http://inteligenciaelectoral.mentacomunicacion.com.ar/) para
el análisis de resultados electorales de Argentina y pude participar del
taller *Desarrollo de Paquetes* con [Hadley
Wickham](https://hadley.nz/). Fue éste el punto de partida ideal para
empezar con la idea de empaquetar código yo mismo.

<figure class="center">
<img
src="/blog/2023/12/05/divide_and_you_will_win_from_polar_to_the_polarverse/hex_joint.png"
width="600"
alt="el hex logo del paquete de R geofecetAR a la izquierda y el de polAr a la derecha" />
</figure>

## El nacimiento de polAr

Con el objetivo de llegar a presentar en la tercera conferencia de
LatinR, desarrollé
[geofacetAR](https://electorarg.github.io/geofaceteAR/), una versión
pulida y con funciones para trabajar con el diseño de grillas como si
fueran mapas de Argentina.

Se desató la pandemia por el Covid19. Y el aprendizaje de cómo
desarrollar paquetes, en tiempos de confinamiento y muchas horas frente
a la computadora, convirtieron el trabajo de procesamiento de datos
electorales, de mi vida como politólogo y consultor, en un nuevo
paquete: [polAr](https://github.com/electorArg/polAr); que el 16 de mayo
de 2020 [viajaba a
CRAN](https://twitter.com/CRANberriesFeed/status/1261597845808975872).

## El universo polAr

Si bien originalmente el paquete buscaba facilitar el acceso y
herramientas para el análisis de datos electorales en Argentina, con el
tiempo se fueron integrando otros flujos de trabajo y fuentes de datos
(geográficos, discursos presidenciales y votaciones legislativas), con
un incremento de dependencias y dificultad para administrar cada vez más
funciones. Esto fue un tema relevante que [discutimos en el panel
Desarrollo de paquetes durante la tercera conferencia de LatinR
(2020)](https://www.youtube.com/watch?v=UYvSv8StDa8&t=10872s).

<figure>
<a href="https://www.youtube.com/watch?v=UYvSv8StDa8&amp;t=10872s"><img
src="/blog/2023/12/05/divide_and_you_will_win_from_polar_to_the_polarverse/latinr-rpkg.png"
alt="LatinR Confernce (2022) - Mesa Redonda de Desarrollo de Paquetes" /></a>
</figure>

polAr había alcanzado las 4000 descargas cuando recibo un correo
electrónico del equipo de CRAN informando que debía ajustar una
violación de política para que el paquete no fuera archivado. A pesar de
enviar una nueva versión el paquete fue archivado sin una clara razón.

<figure>
<a href="https://github.com/politicaargentina/polarverse"><img
src="/blog/2023/12/05/divide_and_you_will_win_from_polar_to_the_polarverse/polarverse.png"
alt="El polarverse" /></a>
</figure>

Sí la conversación en LatinR nos hizo pensar en la separación en
múltiples paquetes como posibilidad, el archivado de CRAN nos dio la
oportunidad de hacerlo. Le decisión fue generar flujos independientes de
trabajo; estrategia que posibilitó poder ir avanzando con distintos
ritmos, tomando decisiones específicas para cada tema, procurando
abordarlo al mismo tiempo como parte de un conjunto, emulando el
paradigma *Tidyverse*: una filosofía y gramática de funcionamiento
similar para la [colección de
paquetes](https://tuqmano.ar/2021/06/05/de-polar-al-polarverse/). El
objetivo fue mejorar el desarrollo de aquello que derivó en el archivado
de `{polAr}`.

Presentamos "[Divide y Vencerás: de {polAr} al
polarverse](https://github.com/TuQmano/latinr2021/blob/master/divide_reinaras/divide_reinaras.pdf)"
en la cuarta conferencia de LatinR, mostrando este nuevo universo con
cinco paquetes:

1.  📦 [opinAr](https://politicaargentina.r-universe.dev/opinAr): da
    acceso a datos de opinión pública y de gobierno de Argentina a
    partir del Indice de Confianza en el Gobierno que publica
    mensualmente la Universidad Torcuato Di Tella.

2.  📦 [electorAr](https://politicaargentina.r-universe.dev/electorAr)
    facilita el acceso datos electorales de Argentina (para distintos
    niveles y con diferente agregación espacial) y funciones para
    computar indicadores relevantes.

3.  📦 [legislAr](https://politicaargentina.r-universe.dev/legislAr)`:`
    permite descargar información desagregada de votaciones en las
    cámaras legislativas de Argentina, originadas por el proyecto
    [Década Votada](https://andytow.com/scripts/disciplina/index-d.html)
    de Andy Tow.

4.  📦
    [discursAr](https://politicaargentina.r-universe.dev/discursAr)`:`
    pensado para obtener datos relativos a discursos políticos. En
    principio proveyendo acceso a discursos presidenciales en asambleas
    legislativas de inauguración de sesiones ordinarias.

5.  📦 [geoAr](https://politicaargentina.r-universe.dev/geoAr): permite
    acceder a datos y herramientas para flujos de trabajo espaciales
    desde R. Una
    [ponencia](https://github.com/TuQmano/latinr2023/blob/main/geoAr/geoAr.pdf)
    sobre el paquete fue aceptada para la [sexta conferencia de
    LatinR](https://latinr.org/).

Adicionalmente trabajamos en una librería auxiliar llamada
[polarViz](https://politicaargentina.r-universe.dev/polArViz), para
facilitar la tarea de visualización de los otros paquetes, y un
metapaquete
[polArverse](https://politicaargentina.r-universe.dev/polArverse)que
emula el funcionamiento de tidyverse, para la carga del conjunto de
librerías asociadas.

## 🌠 Encuentro de universos: [el *polArverse* en *R-Universe*](https://politicaargentina.r-universe.dev/builds) {#-encuentro-de-universos-el-polarverse-en-r-universehttpspoliticaargentinar-universedevbuilds}

Durante este proceso incorporamos R-Universe en el flujo de trabajo. Nos
proveyó un espacio autónomo y autoadministrado en el cual publicar estos
nuevos paquetes (no ya simplemente como repositorios de GitHub) y es de
gran ayuda para el chequeo en diferentes sistemas operativos y versiones
de software. Sin duda R-Universe es una herramienta relevante para el
mejor mantenimiento del polArverse.

<figure>
<img
src="/blog/2023/12/05/divide_and_you_will_win_from_polar_to_the_polarverse/politicaargentina-r-universe.png"
alt="polAr R-Universe" />
</figure>

### Seguimos dando pasos importantes para nuestro universo:

En primer lugar, ¡volvimos a CRAN! En febrero de 2023 se envío geoAr
que, como señalamos, permite acceder y facilitar el procesamiento de
datos con relevancia espacial. Una versión en desarrollo (accesible
desde r-universe) permite también interactuar con la [API del Servicio
de Normalización de Datos Geográficos de
Argentina](https://georef-ar-api.readthedocs.io/es/latest/).

Por otro lado, incoporamos un histórico pendiente a la caja de
herramientas polAr para trabajar con datos censales:
[censAr](https://github.com/PoliticaArgentina/censAr). El paquete, 
actualmente en desarrollo, está basado en el código de
[censo2017](https://docs.ropensci.org/censo2017/), desarrollado por
[Mauricio "Pacha"
Vargas](https://ropensci.org/author/pach%C3%A1-aka-mauricio-vargas-sep%C3%BAlveda/)
y parte de la suite de rOpenSci.

## Mi experiencia como desarrollador de software con R

- Empecé a trabajar con este lengüaje - o dialécto, [como gusta decir a
  un
  colega](https://tuqmano.github.io/CienciaDeDatosCiPol/clases/clase1.html#12),
  a proposito del antecedente del S de *Bell* en la década de 1970- un
  poco por fortuna.

- Rápidamente lo incorporé como herramienta de trabajo, en múltiples
  facetas: como analista, consultor, funcionario público y docente.

- La comunidad de R - y en particular toda la experiencia alrededor de
  *LatinR*- fueron un factor determinante para mi experiencia. Sin lugar
  a dudas facilitando mucho el proceso.

- Creo que es posible pensar en mejoras del proceso para hacer de CRAN
  un espacio mejor aún para el ecosistema R y hacer de la experiencia de
  desarrollo FOSS mas amena y predecible.

- El surgimiento del proyecto *R-Universe* para mejorar la experiencia
  de publicación y descubrimiento de paquetes desarrollados en R resulta
  muy valioso.

El *polarverse* fue un proyecto paralelo en el que trabajé en mis
momentos libres y sin financiamiento. Surgió casi lúdicamente, como un
experimento para aprender a desarrollar software. Probamos exitosamente
la publicación en CRAN. Nos frustramos y enojamos. Aprendimos. Sumamos
nuevas herramientas.

Seguimos avanzando. De a poco. Ahora, con el apoyo y estimulo que supone
en gran equipo de [Fundar](https://fund.ar/), en general, y del área de
[datos](https://fund.ar/area/datos/) que me toca coordinar, en
particular. "Lento, pero seguro".


Corría el año 2015, un estudiante de maestría de Ciencia Política tenía que procesar datos para entregar su tésis y decidió aprovechar la oportunidad para aprender a usar R. Al largo y tortuoso camino del requisito académico se agregó un grado de dificultad extra: incorporar un software de programación desde cero, con una curva de aprendizaje algo empinada.

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Divide y venceras: de polar al Polarverse