TT3 - 2023: Art history data

tidytuesday

Author

Benjamín Adasme Jara

Published

January 17, 2023

En mi primer post publicado de Tidy Tuesday trabajé con los datos del paquete ‘arthistory’, reunidos y procesados para el desafío del 17 de enero de 2023. Estos datos recogen información sobre la representación de artistas en dos libros clásicos de historia del arte: History of Art de Anthony F. Jansons y Art Through the Ages de Helen Gardner. El detalle en el sitio de TidyTuesday en este enlace

Dentro de los datos

Al mirar el dataset del Tidy Tuesday sobre la representación de artistas en estos libros de historia del arte, surgió la pregunta ¿de qué forma aparecen los artistas latinoamericanos en estos manuales? Así, seleccionamos las nacionalidades de este rincón del planeta y lo representamos en el siguiente stream chart.

Código

Comenzamos cargando las librerías a usar y los datos.

pacman::p_load(tidyverse,
               janitor,
               tidytuesdayR, 
               lubridate,
               ggstream,
               MetBrewer,
               showtext)

data_3 <- tt_load("2023-01-17")

---- Compiling #TidyTuesday Information for 2023-01-17 ----
--- There is 1 file available ---


── Downloading files ───────────────────────────────────────────────────────────

  1 of 1: "artists.csv"

df1 <- data_3$artists

Creamos un nuevo data frame con aquellos artistas de origen étnico hispánico o latinoamericano, y calculamos la frecuencia de casos por nacionalidad y año.

latino_year <- df1 %>% 
  filter(artist_ethnicity == "Hispanic or Latino origin") %>% 
  group_by(artist_nationality, year) %>% 
  count() %>% 
  arrange(year)

Agregamos la fuente desde el repositorio de fuentes de Google.

font_add_google("Inter", "inter")
showtext_auto()

Llamamos al dataframe con las frecuencias y lo pasamos a ggplot() donde definimos todas las especificaciones.

latino_year %>% 
  ggplot(aes(year, n, fill = artist_nationality)) + 
  geom_stream()+
  scale_x_continuous(breaks = seq(1925, 2025, by = 10)) +
  scale_fill_manual(values = met.brewer("Juarez", 6), 
                    name = NULL,
                    labels = c("Colombiano(a)",
                               "Cubano(a)",
                               "Cubano-americano(a)",
                               "Mexicano(a)",
                               "Peruano(a)",
                               "Español(a)")) +
  labs(title = "Artistas latinos en los libros de historia del arte de Janson y Gardner (1926-2020)",
       subtitle = "Nacionalidades de 17 artistas latinos(as) (4,11%) incluidos en los libros de historia del arte",
       caption = "Fuente: Lemus S, Stam H (2022). arthistory: Art History Textbook Data. - Autor: Benjamín Adasme - #TidyTuesday",
       y = NULL,
       x = "Año") +
  theme_minimal(base_family = "inter",
                base_size = 16) +
  theme(axis.text.y = element_blank(), 
        legend.position = "bottom", 
        panel.grid.minor = element_blank(), 
        plot.background = element_rect(fill = "seashell2"), 
        plot.title = element_text(face = "bold"), 
        plot.caption = element_text(face = "italic"), 
        legend.key.size = unit(0.5, "cm"))

Guardamos el gráfico para compartir con el hashtag #TidyTuesday

ggsave(
  "2023-w3-artists1.png",
  plot = last_plot(),
  dpi = 300,
  units = "px",
  height = 1000,
  width = 1500
)