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

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

En las lecturas del curso hemos visto como las dimensiones de *pooling* y *delegation* no están asociadas. Es decir, responden a lógicas diferentes y no tienen una relación estadística clara. Podemos encontrar alguna tercera característica de las **Organizaciones Internacionales (OI)** que nos ayude a explicar sus niveles de *pooling* y *delegation*?

Con los ejercicios que encontraremos a continuación trabajaremos especialmente la Measuring International Authority (MIA) dataset. Primero de todo, cargaremos paquetes:


```{r packages}
#recordad que los paquetes deben estar previamente instalados
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)
```

## Autoridad internacional

En primer lugar necesitamos descargar la base de datos.

```{r download-mia1, eval = TRUE}
#Sólo hay que bajar y descomprimir el archivo una vez. Cuando tengáis los archivos descomprimidos en el directorio de trabajo, podéis eliminar este chunk del RMarkdown o cambiarlo 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 continuación, asignamos el archivo **DP_volIII_june2019_15.dta** al objeto `mia`.

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

Podéis explorar el marco de datos tecleando:

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

Empezamos creando un diagrama de dispersión, tal como vemos en la Figura siguiente, en el que podemos observar los niveles de *pooling* y *delegation* de las OI en 2010, el último para el que tenemos datos.

<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>

Observamos que hay una OI que destaca por encima del resto por sus niveles de delegación. Si buscamos cuál es, tal como hacemos con el siguiente código, podemos comprobar que el resultado no es nada sorprendente: la **Unión Europea** es la organización que tiene mayores niveles de delegación de la muestra.

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

*Ejercicio 0 (no puntúa):** Para encontrar la UE que tiene el nivel de *pooling* más alto, tendremos que sustituir una variable por el otro en el código siguiente.

- ¿Cuál es esta organización?
```
mia %>% 
  filter(year == 2010) %>%
  filter(??? == max(???)) %>%
  select(io_name)
```
- Adapta el código siguiente para encontrar qué IO tenía, en 2010, el mínimo de *pooling* y *delegation.*
```
mia %>% 
  filter(year == 2010) %>%
  filter(??? == min(???),
         ??? == min(???)) %>%
  select(ioname)
```

## Áreas de competencia{#policy}

Otra variable importante son las **áreas de competencia** en que actúan las organizaciones. Por ejemplo, algunas IOs tienen competencias en comercio pero no en medio ambiente o en seguridad. Estos datos los podemos encontrar en una base de datos muy parecida a la que hemos trabajado hasta ahora, que es la **MIA policy Data set**. Para hacer esto, descargaremos el marco de datos correspondiente.

```{r download-scope, eval = TRUE}
#Sólo hay que bajar y descomprimir el archivo una vez. Cuando tengáis los archivos descomprimidos en el directorio de trabajo, podéis eliminar este chunk del RMarkdown o cambiarlo 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 continuación convertimos el archivo **policy_june2019.dta** en el objeto de R `mia_policy` y la juntamos con el objeto` mia` a través de las variables `year` y` ionumber`, que es el código de la OI según la categorización 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"))
```

**Ejercicio 1:** Responde a la siguiente pregunta (**máx. 100 palabras**):

- ¿Cuál es la variable clave de la **MIA policy data set**? En el libro de códigos hay una pista clara sobre cuál puede ser esta variable. Recuerda que puedes ver qué variables contiene `mia` con los siguientes códigos:
```
glimpse(mia_policy)
names(mia_policy)
```

## Causas de pooling y delegation

Intentamos discernir qué puede estar relacionado con *pooling* y *delegation*. En los siguientes apartados consideramos diversas variables que pueden influir.


### La región

Puede que IOs de **regiones** diferentes tengan diferentes niveles de *pooling* y *delegation*? En el gráfico siguiente observamos la media de *pooling * y *delegation * desagregada por regiones. La región 'Global' está formada por estados de más de una región, por ejemplo la UNESCO.


<p align="center">
```{r download-regions, eval = TRUE}
#Sólo hay que bajar y descomprimir el archivo una vez. Cuando lo tengáis el directorio de trabajo, podéis eliminar este chunk del RMarkdown o cambiarlo 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>

**Ejercicio 2.** A partir de la sección [III. Dimensiones of International Authority: Delegation and Pooling](http://garymarks.web.unc.edu/files/2016/12/Hooghe-and-Marks-Measuring-international-Authority-ch.1.pdf) del capítulo 1 del libro *Measuring International Authority: International Authority: From Concept to Measure* y del gráfico que acabamos de reproducir, responde a las siguientes preguntas (**máx. 200 palabras**):

- ¿Por qué justifican los autores que es necesario medir el grado en que los estados mancomunan las decisiones (*pooling*) y no sólo el grado en que las delegan a un tercero --los secretariados internacionales--?
- ¿Qué ves de destacable en el gráfico? ¿Por qué crees que sucede?



### La democracia

También nos podemos plantear la posibilidad de que el **nivel de democracia** de los países que conforman la OI pueda tener un efecto significativo sobre los niveles de *delegation* y *pooling*. Para obtener los niveles de democracia de los países, necesitamos una base de datos como la [Polity V](http://www.systemicpeace.org/inscrdata.html), que contiene una clasificación de grado en el que el nivel de democracia de los países oscila entre -10 y 10. También utilizaremos un archivo que nos indica a qué UE pertenece cada estado , elaborado a partir de la [International Organizations dataset (v3)](https://correlatesofwar.org/data-sets/IGOs).


<p align="center">
```{r download-polity, eval = TRUE}
#Sólo hay que bajar los archivos una vez. Cuando tengáis los archivos descomprimidos en el directorio de trabajo, podéis eliminar este chunk del RMarkdown o cambiarlo a eval = FALSE

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

#descargamos 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>

**Ejercicio 3**. Responde a las siguientes preguntas (**máx. 200 palabras**):

- Realizad una descripción del gráfico.
- ¿Por qué crees que deberíamos observar un nivel sistemáticamente diferente de *pooling* y *delegation* para las organizaciones con un alto nivel medio de democracia entre sus miembros y las que no lo tienen? Relaciónalo con lo que sabes de teoría de las Relaciones Internacionales.




### La antiguedad

Hemos visto que ni la región de los estados ni su nivel de democracia tienen una relación clara con el nivel de autoridad internacional de sus organizaciones. Podría ser que las IO más antiguas tuvieran menos autoridad que las más nuevas? En la Figura siguiente hacemos dos diagramas de dispersión que relacionan las dos dimensiones de autoridad con la edad de las organizaciones, a partir del año de creación (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>

**Ejercicio 4:** Observas una tendencia (una relación entre antigüedad y autoridad)? Comenta qué problemas puede tener la interpretación de este gráfico (**máx. 100 palabras**).


### Alguna altra causa?

Hay otra variable, que hemos explorado en un [ejercicio anterior](#policy), que todavía no hemos considerado como posible explicación de los niveles de *pooling* y *delegation* que tienen las IO. Podemos sustituir los **'???'** del código siguiente para la variable en cuestión.

<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>

**Ejercicio 5:** Responde a las siguientes preguntas (**máx. 150 palabras**):

- ¿Qué ves en el gráfico? Crees que hemos encontrado un elemento que tenga relación con las dos dimensiones de autoridad internacional?
- ¿Cómo dirías que encaja esto con lo que hemos visto al principio, sobre cuál era la organización con más nivel de *pooling*, y en el gráfico por regiones?
