Расовые беспорядки в Талсе, также известные как «Расовая резня в Талсе», представляли собой серию трагических событий, произошедших в Талсе, штат Оклахома, в 1921 году. Это был один из самых смертоносных и разрушительных случаев расового насилия в американской истории. В этой статье блога мы углубимся в тему расовых беспорядков в Талсе и рассмотрим различные методы анализа данных, связанных с этим историческим событием.
Метод 1: сбор и очистка данных
Чтобы начать анализ, нам необходимо собрать соответствующие данные о расовых беспорядках в Талсе. Мы можем искать исторические документы, газетные статьи, фотографии и свидетельства очевидцев. После того как мы собрали данные, нам необходимо очистить и предварительно обработать их, чтобы обеспечить точность и последовательность. Это может включать удаление дубликатов, стандартизацию форматов и исправление пропущенных значений.
Пример кода:
# Data collection
data = collect_data('tulsa_race_riots')
# Data cleaning
clean_data = preprocess_data(data)Метод 2: Анализ настроений
Анализ настроений может помочь нам понять эмоции и мнения, выраженные в текстах, связанных с расовыми беспорядками в Талсе. Анализируя настроения, мы можем получить представление о преобладающих настроениях в тот период. Мы можем использовать методы обработки естественного языка (NLP) и модели машинного обучения для анализа настроений исторических документов или новостных статей.
Пример кода:
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()
sentiment_score = analyzer.polarity_scores(document_text)
if sentiment_score['compound'] > 0:
sentiment = 'Positive'
elif sentiment_score['compound'] < 0:
sentiment = 'Negative'
else:
sentiment = 'Neutral'Метод 3: географический анализ
Географический анализ может помочь нам визуализировать пространственное распределение расовых беспорядков в Талсе. Мы можем нанести на карту места значимых событий, такие как район Гринвуд (также известный как Блэк-Уолл-стрит) и районы, пострадавшие от беспорядков. Этот анализ может дать представление о сегрегации и социальной динамике того времени.
Пример кода:
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
# Load shapefile data
shapefile = gpd.read_file('tulsa_shapefile.shp')
# Plot the locations
shapefile.plot()
plt.title("Tulsa Race Riots - Geographic Analysis")
plt.show()Метод 4: Сетевой анализ
Сетевой анализ может выявить связи и взаимодействия между отдельными людьми и группами, участвовавшими в расовых беспорядках в Талсе. Построив граф социальной сети, мы можем определить ключевые фигуры, организации и их взаимоотношения. Этот анализ может пролить свет на динамику власти и влияния в тот период.
Пример кода:
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# Create a network graph
G = nx.Graph()
# Add nodes and edges
G.add_node("Person A")
G.add_node("Person B")
G.add_edge("Person A", "Person B")
# Plot the network graph
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.title("Tulsa Race Riots - Network Analysis")
plt.show()Применяя различные методы анализа данных, такие как сбор и очистка данных, анализ настроений, географический анализ и сетевой анализ, мы можем получить более глубокое понимание расовых беспорядков в Талсе. Эти методы позволяют нам раскрывать идеи, визуализировать исторические события и исследовать социальную динамику того времени. Благодаря анализу данных мы гарантируем, что память и уроки расовых беспорядков в Талсе будут сохранены для будущих поколений.