dubsnipe

require(tidyverse)
require(rvest)

toolbox <- tibble(read.csv("toolbox.csv", header=T))

read_title <-  function(x){
  tmp <- read_html(x) %>% html_node("title") %>% html_text()
  return(tmp)
}

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require(googledrive)

url <- ""


# Download form responses to a .csv file
filename <- "okh_data.csv"
drive_download(file = as_id(url),
               path = filename,
               overwrite = TRUE)

dubsnipe

fileUrl <- "http://api.worldbank.org/v2/en/topic/19?downloadformat=csv"
dataset <- "wbco2_dataset.zip"

download.file(
  fileUrl,
  dataset,
  mode = "wb"
)

zip_list <- unzip(dataset, list=T)

dubsnipe

require(maptools)
require(dplyr)
require(googledrive)
require(leaflet)
require(leaflet.extras)

# https://stackoverflow.com/questions/31336898/how-to-save-leaflet-in-r-map-as-png-or-jpg-file
library(devtools)
# install_github("wch/webshot")
library(htmlwidgets)

dubsnipe

---
title: "Análisis exploratorio de voluntariado internacional en Hábitat El Salvador"
author: "Emilio Velis"
date: "June 12th, 2019"
output:
  html_document: default
  pdf_document: default
---

```{r setup, include=FALSE}

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require(googledrive)
require(dplyr)
require(tibble)
require(tidyr)
require(stringr)
require(ggplot2)
require(stopwords)
require(tidytext)

human <- tbl_df(read.csv("human_2.csv", encoding = "UTF-8", stringsAsFactors = F))

dubsnipe

ccwriter <- function(t){
  
  
  primary <- c(
    t[['primary.presenter']],
    t[['primary.presenter.org']],
    t[['primary.presenter.email']],
    t[['primary.presenter.url1']],
    t[['primary.presenter.url2']],
    t[['primary.presenter.url3']],

dubsnipe

require(googledrive)
require(dplyr)
require(tibble)
require(tidyr)
require(stringr)
require(ggplot2)
require(stopwords)

human <- tbl_df(read.csv("human.csv", encoding = "UTF-8", stringsAsFactors = F))
colnames(human) <- c("time",LETTERS[1:6])

dubsnipe

list.of.packages <- c("ggplot2", "devtools")
new.packages <- list.of.packages[!(list.of.packages %in% installed.packages()[,"Package"])]
if(length(new.packages)) install.packages(new.packages)

library(devtools)
install_github("pablobarbera/Rfacebook/Rfacebook", force=T)

require (Rfacebook)

# http://thinktostart.com/analyzing-facebook-with-r/

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¡Hola a todos! contemosnosotros fue un proyecto que levantamos para las elecciones presidenciales del 2014 luego del tortuoso conteo de presidenciales que el TSE nunca daba un resultado del funcionamiento.

Sin embargo, contemosnosotros se diferencia en algunas cosas bien puntuales. 1ro. La idea del sistema se basa en que no tenes idea de a quíen le estás validando el voto. El sistema genera identificadores al azar y envia una imágen aleatórea al usuario aleatoria*

2do. El sistema no tiene un "feeback" de aprendizaje. Es decir, el no sabe que digitación es buena o mala. Para los que están familiarizados con aprendizaje de máquina, el sistema utiliza el aprendizaje más sencillo del mundo. Si una imágen tiene el mismo número digitado una mayor frecuencia de veces. Se acepta como el número válido.

3ro. Para sacar los totales, simplemente se suman las digitaciones individuales más frecuentes por imagen.