Close

Najspokojniej, … tylko gdzie

Nie powiem, po pierwsze z okazji 80-tej rocznicy rozpoczęcia II wojny światowej, czyli napaści na Polskę przez hitlerowskie Niemcy, a po drugie do przygotowania niniejszego wpisu o poszukiwaniu najspokojniejszego miejsca na naszej planecie sprowokował mnie Pan Piotr Gibaszewski. Pan Piotr jest astrologiem. Z krótkim przedstawieniem jego sylwetki można się zapoznać na stronie. Między innymi co miesiąc publikuje na wspomnianej stronie, jak i własnym kanale youtube comiesięczne prognozy astrologiczne. Tak z ciekawości lubię się z nimi zapoznawać, choć nie we wszystkim podzielam poglądy autora. Ale szanuję, i chyba o to chodzi.

Na przestrzeni ostatnich miesięcy w opublikowanych materiałach pan Piotr prognozuje, nie chcę użyć słowa „straszy”, wystąpienie różnych dość niebezpiecznych zdarzeń czy to na tle politycznym czy gospodarczym, które to w rezultacie sprowadzić mogą apokaliptyczne wizje do rzeczywistości. Uff, na szczęście nic do tej pory w takim wymiarze jak prognozowano nie nastąpiło, ale też nic nie trwa wiecznie 😉. Z tym ostatnim stwierdzeniem pewnie każdy się zgodzi.

Każdy z pewnością marzy też o tym, jak to śpiewał Jan Borysewicz, by mieć gdzieś jakiś własny ląd choćby nawet o te 10 godzin stąd. O jaki ląd i nie koniecznie w sensie terytorialnym chodziło Lady Pank to z tekstu piosenki oczywiście możemy się domyślać.


W świetle tego wprowadzenia przedmiotem tego wpisu jest odpowiedź na pytanie, które miejsca (kraje) na naszej planecie uważane są za bezpieczne, takie „oazy spokoju”. Z pomocą w tym zakresie przychodzi australijski Institute for Economics and Peace, który nieprzerwanie od 2008 roku corocznie przygotowuje stosowny raport. Aktualnie mamy już raport za 2019 rok. Określony przez Instytut „stan pokoju” opisany jest za pomocą wskaźnika GPI (Global Peace Index). Indeks mierzy stan pokoju w danym kraju według 23 różnych czynników. Metodologia opisana jest na stronie Instytutu lub skrótowo na ten temat można poczytać na Wikipedii.

Ok, ale tu zajmiemy się jedynie rankingiem szukając tego „najspokojniejszego” miejsca na naszej planecie. Jednocześnie przypatrzymy się, jakie zmiany zaszły w ostatnim dziesięcioleciu w tej kwestii, i oczywiście gdzie jako Polska, w tym rankingu, jesteśmy lokalizowani. Potrzebne do analizy dane pobierzemy z Wikipedii.

library(tidyverse)
library(rvest)
wiki <- "https://en.wikipedia.org/wiki/Global_Peace_Index"
GPI <- wiki %>% 
  read_html() %>%
  html_nodes("table.wikitable") %>% 
  .[[2]] %>% 
  html_table(header = TRUE)

Na początek pobrane dane trzeba trochę posprzątać. Po pierwsze w zbiorze mamy więcej informacji niż jest nam potrzebne. Zostawiamy jedynie te wiersze, które kończą się na „rank”, a następnie za pomocą funkcji gather() zmieniam układ tabeli z postaci szerokiej na wąską. W rezultacie mamy trzy kolumny, którym zmieniamy odpowiednio nazwy na: Kraj, Rok, Pozycja.

GPI_index <- GPI %>% select(Country,ends_with("rank"))
GPI_index <- GPI_index %>% gather('2019 rank':'2008 rank',key = "Rok",value = "Pozycja")
colnames(GPI_index) <- c('Kraj','Rok','Pozycja')

Zerknijmy teraz na nasze dane:

Jak się okazuje w kolumnie Rok mamy niepotrzebny napis „rank”, a w kolumnie Pozycja pojawia się niepotrzebny znak „=”. Czyścimy zatem.

GPI_index$Rok <- GPI_index$Rok %>% str_replace_all(" rank","")
GPI_index$Pozycja <- GPI_index$Pozycja %>% str_replace_all("\\=","") %>% as.numeric()
GPI_index <- GPI_index %>% arrange(Rok,Pozycja)

I już wygląda to prawie dobrze. Szkopuł w tym, że jeżeli dany kraj ma taki sam „scoring” to mamy jednakową pozycję, tak jak wyżej w przypadku Irlandii i Australii. Zatem musimy to jeszcze przeklasyfikować.

GPI_index <- GPI_index %>% 
  group_by(Rok) %>% 
  mutate(Pozycja = order(order(Pozycja)))

Po tych działaniach mamy już gotowe dane, które można przedstawić w sposób graficzny. Na początku zobaczmy TOP10 „najspokojniejszych” państw na świecie, i przy okazji zobaczymy jakie zmiany w rankingu zaszły w ostatnim dziesięcioleciu.

GPI_index %>%
  filter(Rok %in% 2009:2019) %>% 
  ggplot(aes(x = Rok, y = Pozycja, group = Kraj)) +
  geom_line(aes(color = Kraj), size = 1.5) +
  geom_point(aes(color = Kraj), size = 2.0) +
  geom_text(data = GPI_index %>% filter(Rok == '2009', Pozycja <= 10),
            aes(label = Kraj),size = 3.5,nudge_x = -0.85) +
  geom_text(data = GPI_index %>% filter(Rok == '2019', Pozycja <= 10),
            aes(label = Kraj),size = 3.5,nudge_x = 0.85) +  
  scale_y_reverse(breaks = pretty_breaks(10)) +
  scale_x_discrete(expand = c(0,1.6)) +
  coord_cartesian(ylim = c(1,10.2)) + 
  labs(title = "Najspokojniejsze Państwa Świata (Global Peace Index) ", x = "Rok", y = "Pozycja w rankingu") +
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = "none")

I jak widać miał rację Borysewicz śpiewając o tych 10 godzinach, gdyż jak mi opowiadał okoliczny znajomy podróż z Polski do Islandii, gdzie obecnie mieszka, zajmuje mu właśnie taki mniej więcej czas. No dobrze, czyli według Institute for Economics and Peace najspokojniejszym krajem jest Islandia, i to niezmienne od początku opracowywania indeksu czyli od 2008 roku. Duży awans w rankingu w ostatnim czasie zanotowała Portugalia, która jeszcze w 2015 r. była poza pierwszą dziesiątką. Z kolei Japonia w rankingu najspokojniejszych miejsc traci, i jest to wynik zapewne nie tylko zdarzenia w Fukushimie, ale również działaniami w obrębie morza południowochińskiego czy kwestii pocisków wystrzeliwanych z terytorium Korei Północnej, właśnie w kierunku Japonii. Rejon, jak widać zatem dość niespokojny, i aż dziw bierze że Japonia jeszcze w pierwszej dziesiątce krajów się w ogóle znajduje.

Regionem o najwyższym współczynniku pokoju na świecie jest Europa, i także widać to w rankingu krajów, sześć „najspokojniejszych” miejsce w pierwszej dziesiątce znajduje się bowiem właśnie na naszym kontynencie. Pytanie, które teraz postawimy, to gdzie w rankingu znajduje się Polska?

GPI_index %>%
  mutate(pl = ifelse(Kraj == "Poland", TRUE, FALSE)) %>% 
  filter(Rok %in% 2009:2019) %>% 
  ggplot(aes(x = Rok, y = Pozycja, group = Kraj)) +
  geom_line(aes(color = pl, alpha = pl), size = 1.5) +
  geom_point(aes(color = pl, alpha = pl), size = 2.0) +
  geom_text(data = GPI_index %>% filter(Rok == '2009', Pozycja %in% 19:34, Kraj != "Poland"),
            aes(label = Kraj),color="black",size = 3.5,nudge_x = -0.85) +
  geom_text(data = GPI_index %>% filter(Rok == '2009', Kraj == "Poland"),
            aes(label = Kraj),color="red",fontface = "bold",size = 3.5,nudge_x = -0.85) +
  geom_text(data = GPI_index %>% filter(Rok == '2019', Pozycja %in% 19:34, Kraj != "Poland"),
            aes(label = Kraj),color="black",size = 3.5,nudge_x = 0.85) + 
  geom_text(data = GPI_index %>% filter(Rok == '2019', Kraj == "Poland"),
            aes(label = Kraj),color="red",fontface = "bold",size = 3.5,nudge_x = 0.85) + 
  scale_color_manual(values = c("#00317A", "#D62727")) + 
  scale_y_reverse(breaks = pretty_breaks(10)) +
  scale_x_discrete(expand = c(0,1.6)) +
  coord_cartesian(ylim = c(18.8,34.2)) + 
  labs(title = "Najspokojniejsze Państwa Świata (Global Peace Index) - Polska ", x = "Rok", y = "Pozycja w rankingu") +
  theme(legend.title = element_blank(),
        legend.position = "none")

W 2008 r. znajdowaliśmy się na 28 pozycji, w 2019 r. na 29-tej. Także praktycznie bez zmian, ale jeżeli przyjrzymy się wykresowi to widzimy, że od 2010 r wspinaliśmy się w górę rankingu osiągając nawet w 2015 r. miejsce dziewiętnaste na 163 sklasyfikowane kraje. Dwa lata wystarczyło by miejsce to utracić, i spaść w rankingu na miejsce 33. Od 2018 r. pozycję ponownie odbudowujemy.

I na koniec zerknijmy jeszcze na kraje Europy, by dowiedzieć się jak wygląda ranking „najspokojniejszych” krajów w regionie o najwyższym współczynniku pokoju. Najpierw pobierzemy z Wikipedii kraje europejskie, a następnie wektor znaków wykorzystamy do przefiltrowania naszej światowej listy.

wiki <- "https://simple.wikipedia.org/wiki/List_of_European_countries"
Europa <- wiki %>% 
  read_html() %>%
  html_nodes("table.wikitable") %>% 
  .[[1]] %>% 
  html_table(header = TRUE)

colnames(Europa) <- c("Name","Area","Population","Density","Capital")
Europa <- Europa$Name %>% str_replace_all(".?\\[.?\\]$","")

GPI_Europe <- GPI_index %>% 
  filter(Kraj %in% Europa) %>% 
  group_by(Rok) %>% 
  mutate(Pozycja = order(order(Pozycja))) 

Zapewne każdy zinterpretuje to na własny sposób by swoją „oazę”, w przypadku ziszczenia się prognoz Pana Piotra znaleźć 😉. Mam nadzieję, że do nich oczywiście nie dojdzie. Miłego dnia.

Chwała Bohaterom!
Pamiętamy!

Dodatkowe materiały

dr hab. inż., prof. PCz (Politechniki Częstochowskiej); zainteresowania: gospodarowanie odpadami (praktyczne), danologia, analiza danych (hobbystycznie)

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *