Capacidades materiales nacionales

El poder es uno de los conceptos centrales de las Relaciones Internacionales. Operacionalizarlo para un uso cuantitativo es controvertido dada su naturaleza multidimensional y, principalmente, frente a las dificultades de medir su vertiente ideacional (Barnett and Duvall 2005). Hace unas décadas, Correlates of War (COW) propuso la operacionalización de las capacidades materiales de los Estados –una vertiente del poder– mediante el índex Composite Indicator of National Capability (CINC), que se encuentra en la base de datos National Material Capabilities (NMC) dataset (Singer, Bremer, and Stuckey 1972; Singer 1987). La última versión de la base de datos (v5.0) cubre el período 1816-2012.

En esta actividad1, realizaremos cuatro pasos esenciales para examinar una base de datos:

Tenéis disponible la plantilla de RMarkdown en este enlace.

Descargar

La base de datos NMC se encuentra en la web de COW. Lo primero que necesitamos hacer es descargarla y ponerla en nuestro escritorio de trabajo, para después crear el marco de datos nmc:

  • Si aplicáis el código siguiente en R, deberíais poder descargar el archivo NMC_5_0.zip a vuestro directorio de trabajo y descomprimirlo.
  • También podéis hacerlo manualmente si vais a la página web. Descargad el archivo, lo descomprimís y os aseguráis que lo ubicáis al directorio de trabajo.
#descargamos el archivo NMC_5_0.zip
download.file("https://correlatesofwar.org/data-sets/national-material-capabilities/nmc-v5-1/at_download/file",
              "NMC_5_0.zip")

unzip("NMC_5_0.zip") #descomprimimos el archivo

A continuación cargamos los paquetes readr, dplyr i ggplot2 con los que trabajaremos en esta actividad

  • readr lee archivos en formato .csv y los transforma en objetos de R.
  • dplyr transforma las bases de datos
  • ggplot2 permite visualizar gráficos.
#recordad que los paquetes tienen que estar previamente instaldos
library(readr)
library(dplyr)
library(ggplot2)

nmc <- read_csv("NMC_5_0.csv") #creamos el objeto de R nmc
#si no os funciona, aseguraos que NMC_5_0.csv se encuentra en vuestro directorio de trabajo.

Explorar

Con el código anterior hemos convertido la base de datos NMC en el objeto de R nmc. Podemos ver su contenido de varias maneras, por ejemplo:

  • Si tecleamos nmc observaremos las primeras observaciones en la consola.
  • Si tecleamos head(nmc, 10) nos mostrará las 10 primeras observaciones.
  • Si tecleamos View(nmc) veremos el marco de datos en una ventana.
Table 1: Base de datos NMC v5.0
stateabbccodeyearmilexmilperirstpectpopupopcincversion
USA218163823178025486591010.03969752011
USA218172466158027788991060.03581662011
USA218181910149030291391120.03612652011
USA218192301139029393791180.03713332011
USA2182015561511030396181240.03708692011
USA2182116121110032199391300.03417312011
USA21822107910100332102681360.03293912011
USA21823117011110345105961430.03310752011
USA21824126111110390109241510.03297762011
USA21825133611120424112521580.03421502011

Si nos fijamos atentamente en la Tabla 1, observaremos que la base de datos NMC está formada por 11 columnas. Podéis examinar el marco de datos con las siguientes funciones:

  • dim(nmc): Observamos el nombre de filas y columnas del marco de datos.
  • glimpse(nmc): Observamos el marco de datos en formato horizontal.
  • unique(nmc$stateabb): Observamos los valores únicos de la variable stateabb.
  • n_distinct(nmc$stateabb): Observamos cuantos valores diferentes tiene la variable stateabb.

Ejercicio 1: Para realizar este actividad tendrás que observar la Tabla 1 y utilizar algunas de las siete funciones que has aprendido hasta ahora

  1. ¿Cuántas observaciones tiene el marco de datos nmc?
  2. ¿Qué código de país tiene los Estados Unidos?
  3. ¿Cuántos países diferentes hay en el marco de datos?
  4. ¿Cuántos años diferentes hay en el marco de datos?
  5. ¿Cuál es el nombre de la variable donde se encuentra el índice CINC?

Libro de códigos

El índice CINC está construido a partir de las capacidades materiales de los estados, que operacionaliza en seis variables: la población total, la población urbana, la producción de hierro y acero, el consumo de energía, el personal militar y el gasto militar. Para saber más de este índice y de sus variables, tendremos que consultar el libro de códigos de la base de datos, que se encuentra en la web de NMC con el nombre NMC_Documentation_v5_0.pdf.

El libro de códigos de NMC es especialmente largo. Tiene 79 páginas, pero solo hace falta leer algunas para hacerse una idea de las características principales de la base de datos.

Ejercicio 2: Para realizar esta actividad tendrás que leer algunos fragmentos del libro de códigos y observar la Tabla 1:

  1. En la tabla de contenidos (pp. 3-4), identifica Basic dimensions, CINC Score, File Structure and Variables y el apartado donde se encuentra descrita cada variable.

  2. En Basic dimensions, responde:

    • ¿Cuáles son las tres dimensiones básicas?
    • ¿Qué variables se han descartado? ¿Por qué?
  3. En CINC Score, explica brevemente como se ha elaborado el índice.

  4. A partir de leer File Structure and Variables, explica las capacidades materiales de Estados Unidos en el año 1821. Pon especial énfasis en las unidades de cada variable (miles, milliones,etc.).

  5. Escoge una variable y explica:

    • Conceptualitzación, operacionalitzación o medición.
    • Problemas potenciales y errores.

Visualizar

Ahora que ya conocemos la estructura del marco de datos y sus variables y características, podemos hacer una primera visualización de los datos. En el siguiente código, hemos hecho las operaciones siguientes sobre el objeto nmc:

  • Hemos filtrado los datos por Estados Unidos y la China.
  • Hemos situado la variable year al eje horizontal y la variable milper al eje vertical del gráfico.
  • Hemos pedido que nos muestre los datos con un color diferente, según los valores de la variables stateabb.
  • Hemos pedido visualizarlo con un diagrama de líneas.
nmc %>%
  filter(stateabb %in% c("USA", "CHN")) %>%
  ggplot(aes(x = year, y = milper, col = stateabb)) +
  geom_line()
Personal militar de Estados Unidos y la China

Figure 1: Personal militar de Estados Unidos y la China

Ejercicio 3: En esta actividad final, se te pide que construyas un diagrama de líneas que permita observar la evolución, a lo largo del tiempo, de la variable tpop para los países España y Francia.

  1. Adapta el código anterior para poder generar el gráfico.
  2. Puedes consultar la lista de países ordenada con sort(unique(nmc$stateabb)).
  3. Haz una breve descripción del gráfico. ¿Qué períodos históricos salen más claramente reflejados?

Referencias

Barnett, Michael, and Raymond Duvall. 2005. Power in International Politics Power in International Politics.” International Organization 59 (1): 39–75.
Singer, J. David. 1987. Reconstructing the Correlates of War Dataset on Material Capabilities of States, 1816-1985.” International Interactions 14: 115–32.
Singer, J. David, Stuart Bremer, and John Stuckey. 1972. Capability Distribution, Uncertainty, and Major Power War, 1820-1965.” In Peace, War, and Numbers, edited by Bruce Russet, 19–48. Beverly Hills: Sage.

  1. Esta actividad está elaborada con propósitos estrictamente docentes. Las operaciones que se realizan no pretenden tener ninguna validez desde un punto de vista académico↩︎

Previous