Skip to content
New issue

Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.

By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.

Already on GitHub? Sign in to your account

Matheus #5

Open
wants to merge 5 commits into
base: master
Choose a base branch
from
Open
Show file tree
Hide file tree
Changes from all commits
Commits
File filter

Filter by extension

Filter by extension

Conversations
Failed to load comments.
Loading
Jump to
Jump to file
Failed to load files.
Loading
Diff view
Diff view
412 changes: 412 additions & 0 deletions codigos/Markdown-Matheus_Ana.Rmd

Large diffs are not rendered by default.

3 changes: 2 additions & 1 deletion codigos/b_analise_linkedin_desempregados.R
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -12,10 +12,11 @@ cor <- function(numero_dados) {

#usando xls
data <- read_excel("dados/umses_graduacao_2018_vtidy.xlsx")

data$ID <- seq.int(nrow(data))
agrupa <- as.data.frame(list(data$ID, data))
names(agrupa)[1] <- "ID"
write.csv(agrupa, "dados/structured_csv.csv",row.names=FALSE)
write.csv(agrupa, "/home/matheus-lopes/Documentos/UNESP 2018/2 SEM/CIÊNCIA DE DADOS/Grupo-1/dados/structured_csv.csv",row.names=FALSE)

#atribuindo os valores da coluna genero
coluna_linkedin <- data$'linkedin'
Expand Down
188 changes: 188 additions & 0 deletions codigos/exemplo.Rmd
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,188 @@
---
title: "markdown_matheus"
output: pdf_document
---

```{r echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE}
setwd('/home/matheus-lopes/Documentos/UNESP 2018/2 SEM/CIÊNCIA DE DADOS/Grupo-1')
path <- "/home/matheus-lopes/Documentos/UNESP 2018/2 SEM/CIÊNCIA DE DADOS/Grupo-1"
path <- paste(path, "/dados/structured_csv.csv", sep = "")
install.packages("readxl", repos = "http://cran.us.r-project.org")
install.packages("RColorBrewer", repos = "http://cran.us.r-project.org")
library("readxl")

#usando xls
data <- read_excel("dados/umses_graduacao_2018_vtidy.xlsx")

cor <- function(numero_dados) {
d=brewer.pal(n = numero_dados, name = "RdBu")
return(d)
}
```

```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```

## R Markdown

This is an R Markdown document. Markdown is a simple formatting syntax for authoring HTML, PDF, and MS Word documents. For more details on using R Markdown see <http://rmarkdown.rstudio.com>.

When you click the **Knit** button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:

```{r cars}
summary(cars)
```

## Including Plots

You can also embed plots, for example:

```{r pressure, echo=FALSE}
plot(pressure)
```

Note that the `echo = FALSE` parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.



### Nível de utilização geral de cada mídia social

A partir da formatação dos dados obtidos pelo questionário, conseguimos identificar quais as mídias sociais mais utilizadas pelos entrevistados e quais estão em maior desuso.
Como está exposto no gráfico abaixo, as 3 mídias sociais mais utilizadas em ordem decrescente são: WhatsApp, YouTube e Facebook.

Já as 3 mídias sociais menos utilizadas são: Tumblr, Snapchat e Pinterest.

Interessante salientar que as mídias sociais informadas através da opção "Outras" foram: Telegram, Moodle, Steam, Skype, Messenger, GitHub, Slack e StackOverFlow.

```{r, echo=FALSE, warning=FALSE}


#GRÁFICO DE USO DAS PLATAFORMAS
coluna_facebook <- sum(data$facebook)
coluna_twitter <- sum(data$twitter)
coluna_whatsapp <- sum(data$whatsapp)
coluna_linkedin <- sum(data$linkedin)
coluna_youtube <- sum(data$youtube)
coluna_instagram <- sum(data$instagram)
coluna_snapchat <- sum(data$snapchat)
coluna_tumblr <- sum(data$tumblr)
coluna_pinterest <- sum(data$pinterest)
outras_plataf <- 0
for (i in data$outras_plataformas){
if(!is.na(i)){
outras_plataf <- outras_plataf+1
}
}

coluna_outras <- outras_plataf

#formatando para criar gráfico
dados <- c(coluna_facebook, coluna_twitter, coluna_whatsapp, coluna_linkedin, coluna_youtube,
coluna_instagram, coluna_snapchat, coluna_tumblr, coluna_pinterest, coluna_outras)

legenda <- c("Facebook", "Twitter", "WhatsApp", "Linkedin", "YouTube", "Instagram", "Snapchat", "Tumblr", "Pinterest", "Outras")

qtd <- length(legenda)
pct <- round(dados/sum(dados)*100)

```


```{r, echo=FALSE}
barplot(dados, main="Uso de plataformas de Redes Sociais", col = rainbow(20), horiz=TRUE,
width = 500, xlim = c(0,70),cex.names=0.8,
xlab="Qtde de entrevistados que são usuários",
las=1,
names.arg=legenda)
```

Desta forma, caso necessário realizar o compartilhamento de materiais, por exemplo, entre docentes e discentes através de midias sociais indica-se o compartilhamento de links em grupos de WhatsApp ou criação e divulgação de vídeos pelos chamados canais da plataforma YouTube.


### Tempo de uso das mídias sociais por dia

```{r, echo=FALSE, warning=FALSE}
tabela <- table(data$tempogasto)
slices <- c(tabela)
lbls <- c("Nenhum/Não uso -", "5 a 10 min -", "10 a 30 min -", "30 min a 1 hora -",
"1 a 2 horas -","2 a 3 horas -","3 a 4 horas -","4 a 5 horas -","mais de 5 horas -");

pct <- round(slices/sum(slices)*100)
lbls <- paste(lbls, pct) # add percents to labels
lbls <- paste(lbls,"%",sep="") # ad % to labels
```

```{r, echo=FALSE}
pie(slices,labels = lbls, col=rainbow(length(lbls)),
main="Tempo de uso das mídias sociais por dia", radius = 1, init.angle = 0, border = 1)

```

```{r, echo=FALSE, warning=FALSE}
```

```{r, echo=FALSE}
```

###Opinião dos entrevistados sobre o uso de mídias sociais por professores
Através da pergunta número 4 do formulário obteu-se a aceitação sobre do uso de redes sociais pelos professores do Ensino Superior.
Veja no gráfico abaixo o compilado das respostas obtidas.

```{r, echo=FALSE, warning=FALSE}
tabela <- table(data$usoacademico)
counts <- c(tabela)
lbls <- c("Não","Sim", "Sim, porém com \nrestrições", "Não sei /\n Não tenho opinião")
```

```{r echo=FALSE}
barplot(counts, main="Mídia social é uma ferramenta que \npode/deve ser utilizada pelos professores?", space=1, ylim=c(0,40),
xlab="Opinião dos entrevistados", names.arg = lbls, las=1, col = rainbow(15))

```

Baseado no resultado acima, percebemos o incentivo por parte dos entrevistados (todos alunos do Ensino Superior) para que os professores utilizem redes sociais. Entretanto, como a questão não menciona com qual objetivo os professores utilizariam as redes sociais, ainda não é possível concluir se os alunos apoiam o compartilhamento de informações acadêmicas através das plataformas.


### Análise da possibilidade de integração entre docentes e discentes através de redes sociais

Na pergunta de número 5 do questionário, os entrevistados foram indagados se a melhor forma de aproximação entre alunos e professores é através de redes sociais.

```{r, echo=FALSE, warning=FALSE}
tabela <- table(data$profchegaal)
counts <- c(tabela)
lbls <- c("Não","Sim", "Não sei / Não tenho opinião")
```

```{r, echo=FALSE}
barplot(counts, main="A mídia social é a melhor forma dos professores \nse aproximarem de seus alunos?", space=1,, ylim=c(0,30),
xlab="Opinião dos entrevistados", names.arg = lbls, cex.names = 0.9, las=1, col = rainbow(8))
```

O resultado obtido acima é surpreendente.
Uma vez que grande parte dos alunos apoiam o uso de redes sociais pelos seus professores, o esperado era que a maioria considerasse as mídias sociais como uma das melhores formas de integração; o que não está visível no gráfico acima.
Cerca de 22% dos entrevistados preferem a aproximação de alunos aos seus professores fora das redes sociais. Neste caso, seria interessante aprofundarmos a questão para entender os motivos por esta escolha, podendo envolver questões de privacidade ou insatisfação da mesclagem de vida pessoal e vida acadêmica.


### Sobre a relação de melhores resultados de alunos com a integração de mídias sociais às aulas e/ou atividades

Na sexta pergunta, é questionada a possibilidade de alcance de melhores resultados dos alunos, caso as redes sociais possuírem integração com as aulas e atividades estudantis.
Imagina-se o uso das plataformas para divulgação de material de estudo, atividades e prazos para conclusão.
\n
Veja em seguida os resultados.

```{r, echo=FALSE, warning=FALSE}
tabela <- table(data$melhoraresul)
counts <- c(tabela)
lbls <- c("Não","Sim", "Não sei / Não tenho opinião")
```

```{r, echo=FALSE}
barplot(counts, main="Os alunos alcançarão melhores resultados se as mídias sociais\n estiverem integradas às aulas e/ou atividades?", space=1,, ylim=c(0,40),
xlab="Opinião dos entrevistados", names.arg = lbls, cex.names = 0.9, las=1, col = rainbow(7))

```

Percebemos que quase metade dos entrevistados julgam que os alunos alcançariam melhores resultados com a integração de aulas com as mídias sociais.
\n
Portanto, mesmo que seja necessário encontrar outros meios de aproximar alunos de seus professores, é recomendado o uso das plataformas para proporcionar mais ganhos aos alunos.
Loading