---
title: "Autoritat Internacional"
author: "student name"
date: "11/3/2020"
output: html_document
---

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

En les lectures del curs hem vist com les dimensions de pooling i delegation no estan associades. És a dir, responen a lògiques diferents i no tenen una relació estadística clara. Podem trobar alguna tercera característica de les Organitzacions Internacionals (OI) que hi tingui relació?

Amb els exercicis que trobarem a continuació, explorarem les OI i intentarem esbrinar les causes per les quals algunes tenen més pooling o delegation que altres.

```{r packages}
# Recordeu instalar sempre els paquests necessaris.
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(haven)
library(tidyr)
library(readxl)
library(cowplot)
library(readr)
library(stringr)
library(reshape2)
library(viridis)
defaultW <- getOption("warn")
options(warn = -1)
```

## Autoritat internacional

En primer lloc necessitem descarregar la base de dades MIA dataset de la web dels autors.

```{r download-mia1, eval = TRUE}
#Només cal baixar i descomprimir l'arxiu una vegada. Un cop tingueu els arxius descomprimits al vostre directori de treball, podeu eliminar aquest chunk del RMarkdown o canvieu a eval = FALSE.
download.file("http://garymarks.web.unc.edu/files/2019/06/IO-authority-june-2019.zip",
              "mia.zip") # Baixem la MIA dataset
unzip(zipfile <- "mia.zip", exdir = getwd()) # traiem de l'arxiu comprimit
```

A continuació, assignem l'arxiu **DP_volIII_june2019_15.dta** a l'objecte `mia`.

```{r mia}
mia <- read_dta("DP_volIII_june2019_15.dta")
```

Podeu explorar el marc de dades teclejant:

- `mia`
- `head(mia, 10)`
- `glimpse(mia)`

Comencem creant un gràfic de punts en el qual puguem observar els nivells de pooling i delegation de les OI l'any 2010, l'últim per al que tenim dades.

<p align="center">
```{r figura1, echo=F, out.width = '50%'}
mia %>% 
  filter(year==2010) %>% 
  ggplot(aes(x=pooling, y=delegation)) +
  geom_point(size=2, shape=1, color="#000078")+
  theme_minimal()
```
</p>

Veiem que hi ha una OI que destaca per sobre de la resta per els seus nivells de delegació. Si busquem quina és, tal com fem amb el següent codi, observem que no sorprenentment la **UE** és l'organització amb més delegació de la mostra. 

```{r 4-1-1, echo=TRUE}
mia %>% 
  filter(year==2010) %>%
  filter(delegation == max(delegation)) %>% 
  select(ioname)
```

**Exercici 0 (no puntua):** Per trobar l'OI que té el nivell de pooling més alt, haurem de substituir una variable per l'altre en el codi següent.

- Quina és aquesta organització?
```
mia %>% 
  filter(year == 2010) %>%
  filter(??? == max(???)) %>%
  select(io_name)
```
- Adapta el codi següent per tal de trobar quina IO tenia, el 2010, el mínim de pooling i delegation.
```
mia %>% 
  filter(year == 2010) %>%
  filter(??? == min(???),
         ??? == min(???)) %>%
  select(ioname)
```

## Àrees de competència{#policy}

Una altra variable important són les **àrees de competència** en què actuen les organitzacions. Per exemple, algunes tenen competències en comerç però no en medi ambient o en seguretat. Aquestes dades les podem trobar a una base de dades molt semblant a la que hem treballat fins ara, que és la **MIA policy data set**. Per fer això, descarreguem el marc de dades corresponent.

```{r download-scope, eval = TRUE}
#Només cal baixar i descomprimir l'arxiu una vegada. Un cop tingueu els arxius descomprimits al vostre directori de treball, podeu eliminar aquest chunk del RMarkdown o canvieu a eval = FALSE.
download.file("http://garymarks.web.unc.edu/files/2019/06/IO-policy-june-2019.zip", "mia_policy.zip")
unzip(zipfile <- "mia_policy.zip", exdir = getwd()) 
```

A continuació convertim l'arxiu **policy_june2019.dta** en l'objecte d'R `mia_policy` i l’ajuntem amb l'objecte `mia` a través de la variable `ionumber`, que és el codi de l'OI segons la categorització de Correlates of War.

```{r load-scope}
mia_policy <- read_dta("policy_june2019.dta") %>% 
  select(-c("SCOPE_AGGR","SCOPE_VARIABLES")) %>%
  inner_join(mia,by=c("ionumber", "year"))
```

**Exercici 2:** Respon a la següent pregunta:

- Quina és la variable clau de la **MIA policy data set**? Al llibre de codis hi ha una pista clara sobre quina pot ser aquesta variable. Recorda que pots veure quines variables conté `mia` amb el codi.
```
glimpse(mia_policy)
names(mia_policy)
```

## Causes de pooling i delegation

Intentem destriar què pot estar relacionat amb pooling i delegation. En els següents apartats considerem vàries variables que puguin influir.


### La regió

Pot ser que IOs de regions diferents tinguin diferents nivells de pooling i delegation? En el gràfic següent observem la mitjana de pooling i delegation desagregada per **regions**. La regió 'Global' està formada per estats de més d’una regió, per exemple la UNESCO.


<p align="center">
```{r download-regions, eval = TRUE}
#Només cal baixar i descomprimir l'arxiu una vegada. Un cop tingueu els arxius descomprimits al vostre directori de treball, podeu eliminar aquest chunk del RMarkdown o canvieu a eval = FALSE.
download.file("https://drive.google.com/uc?export=download&id=1328yrZvvQm5kGdu4MX0d1bsE78Os41_i",
              "mia_regions.xlsx", mode="wb")
```

```{r figura2, echo=F, out.width='50%'}
mia_regions <- read_excel("mia_regions.xlsx")%>% 
    select(c("delegation","pooling","io_region"))

mia_regions %>% 
  drop_na(matches("io_region")) %>% 
  group_by(io_region) %>% 
  summarise(delegation_mean=mean(delegation), pooling_mean=mean(pooling)) %>%
  pivot_longer(!io_region) %>%
  ggplot(aes(factor(io_region), y=value, fill=name)) +
  geom_bar(stat="identity", position=position_dodge())+
  scale_fill_brewer(palette="Paired")+
  labs(x="Region", y="Mean", fill="")+
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 90),
          panel.background = element_blank(),
          legend.position="top")
```
</p>

**Exercici 2.** A partir de la secció [III. Dimensions of International Authority: Delegation and Pooling](http://garymarks.web.unc.edu/files/2016/12/Hooghe-and-Marks-Measuring-international-Authority-ch.1.pdf) del capítol 1 del llibre *Measuring International Authority: International Authority: From Concept to Measure* i del gràfic que acabem de reproduir, respon a les següents preguntes:

- Per què justifiquen els autors que és necessari mesurar el grau en què els estats mancomunen les decisions (pooling) i no només el grau en què les deleguen a un tercer -els secretariats internacionals-? **màx. 100 paraules**
- Què hi veus de destacable en el gràfic? Per què creus que succeeix? **màx. 100 paraules**

### La democràcia

També ens podem plantejar la possibilitat que els **nivells de democràcia** dels països que conformen l'OI pugui tenir un efecte significatiu sobre els nivells de delegation i pooling. La Figura següent reprodueix la primera figura (la distribució entre delegation i pooling), però els punts estan codificats per color segons la mitjana que tenen els seus estats a la base de dades Polity V (variable `polity2`). Per crear aquesta figura, primer ens hem descarregat la base de dades de [Polity V](http://www.systemicpeace.org/inscrdata.html) i després un arxiu que ens indica a quines OI pertany cada estat.

<p align="center">
```{r download-polity, eval = TRUE}
#Només cal baixar i descomprimir l'arxiu una vegada. Un cop tingueu els arxius descomprimits al vostre directori de treball, podeu eliminar aquest chunk del RMarkdown o canvieu a eval = FALSE.

#descarreguem Polity V
download.file("http://www.systemicpeace.org/inscr/p5v2018.xls", 
              "polityV.xls", mode="wb")

#descarreguem IGO membership
download.file("https://drive.google.com/uc?export=download&id=1lTp8OUXV5utiPg6A_l4q2tAQlG-QJ7aR",
              "io_membership.csv")
```

```{r figura3, echo=F, out.width='50%'}
#polity v
polityV<- read_excel("polityV.xls") %>% 
  select(c("ccode","scode","country","year","polity2")) %>%
  filter(year==2010)

# IO membership
io_membership<- read_csv("io_membership.csv") %>% 
  filter(year==2010) %>% select(-c("wbcode","country")) %>% left_join(polityV,by=c("ccode","year"))
colnames(io_membership)[3:75] <- sub("io_", "", colnames(io_membership)[3:75])
toupper(colnames(io_membership)[3:75])

pol<-io_membership %>%
    select(-ccode,-year,-country) %>% 
  melt(id = 'polity2') %>% 
  mutate(ioname=toupper(variable))  %>%
    group_by(ioname) %>% 
  summarise(value = mean(polity2[value == 1], na.rm = T)) %>%
  rename(polityV=value)

mia %>% filter(year==2010)%>%
  mutate(ioname=toupper(ioname)) %>%
  mutate(ioname=str_replace(ioname,"CAN","ANDEAN")) %>%
  mutate(ioname=str_replace(ioname,"NordC","NORDIC")) %>%
  mutate(ioname=str_replace(ioname,"ComSec","COMMONWEALTH")) %>%
  full_join(pol,by="ioname") %>%
  ggplot(aes(x=pooling, y=delegation, color=polityV)) +
  geom_point(size=2)+
  labs(color="Polity V")+
  theme_minimal()+
  scale_color_viridis()
```
</p>

**Exercici 3**. Respon a les següents preguntes:

- Fes una descripció del gràfic.
- Per què creus que hauríem d’observar un nivell sistemàticament diferent de pooling i delegation per a les organitzacions amb un alt nivell mitjà de democràcia entre els seus membres i les que no el tenen? Relaciona-ho amb el que saps de teoria de les Relacions Internacionals. **màx. 200 paraules**

### L'antiguitat

Hem vist que ni la regió dels estats ni el seu nivell de democràcia tenen una relació clara amb el nivell d’autoritat internacional de les seves organitzacions. Podria ser que les IO més antigues tinguessin menys autoritat que les més noves? En la Figura següent fem dos gràfics de punts que relacionen les dues dimensions d’autoritat amb l'edat de les organitzacions, a partir de l'any de creació (variable `inception`).

<p align="center">
```{r figura4, echo=F, out.width = '50%'}
a <- mia %>% filter(year==2010)%>% 
  ggplot(aes(x=inception, y=delegation)) +
  geom_smooth(method=lm, se=F, fullrange=T)+
  geom_point(size=2, shape=1,color="#000078")+
  labs(x="Creation")+
  theme_minimal()

b <- mia %>% filter(year==2010)%>% 
  ggplot(aes(x=inception, y=pooling)) +
  geom_smooth(method=lm, se=F, fullrange=T)+
  geom_point(size=2, shape=1,color="#000078")+
  labs(x="Creation")+
  theme_minimal()

plot_grid(a, b)
```
</p>

**Exercici 4:** Hi veus una tendència (una relació entre antiguitat i autoritat)?. Comenta quins problemes pot tenir la interpretació d'aquest gràfic. **màx. 100 paraules**


### Alguna altra causa?

Hi ha una altra variable, que hem explorat anteriorment en un [exercici anterior](#policy), que encara no hem considerat com a possible causa dels nivells de pooling i delegation a les IO. Podem substituir els '??? del codi següent per la variable en qüestió. 

<p align="center">
```{r figura5, eval=F, out.width = '50%'}
c <- mia %>% 
  filter(year == 2010)%>% 
  ggplot(aes(x= ???, y = delegation)) +
  geom_smooth(method=lm, se=F, fullrange=T)+
  geom_point(size=2, shape=1,color="#000078")+
  labs(x="N policies")+
  theme_minimal()

d <- mia %>% 
  filter(year == 2010)%>% 
  ggplot(aes(x = ???, y = pooling)) +
  geom_smooth(method=lm, se=F, fullrange=T)+
  geom_point(size=2, shape=1,color="#000078")+
  labs(x="N policies")+
  theme_minimal()

plot_grid(c, d)
```
</p>

**Exercici 5:** Respon a les següents preguntes:

- Què hi veus al gràfic, creus que hem trobat un element que tingui relació amb les dues dimensions d’autoritat internacional? 
- Com diries que encaixa això amb el que hem vist al principi, sobre quina era la organització amb més nivell de pooling, i en el gràfic per regions? **màx. 150 paraules**
