uaconflict_equipmentloss
1.0.0
このリポジトリは、ロシア・ウクライナ戦争における装備品の損失を文書化して視覚化するために、Oryxspioenkop (毎日) によるこのリストを収集しています。
Oryxspioenkop はこのデータセットについて次のように述べています。
このリストには、写真またはビデオの証拠が入手可能な破壊された車両および機器のみが含まれています。したがって、破壊された機器の量はここに記録されているよりも大幅に多くなります。小型武器、軍需品、民間車両、トレーラー、遺棄された機器（航空機を含む）はこのリストには含まれません。機器の状態が鹵獲されたのか放棄されたのかを識別するために、あらゆる努力が払われました。 「放棄」としてリストされているエントリの多くは、最終的に捕獲または破壊される可能性があります。同様に、捕獲された機器の一部は、回収できない場合には破壊される可能性があります。 ATGM と MANPADS はリストに含まれていますが、最終的な数には含まれていません。問題の機器が 1991 年より前に製造された場合には、ソ連の国旗が使用されています。
注: これは公的に共有されたデータに依存しているため、ウクライナとロシアの損失がそれぞれ過小報告または過大報告されるという偏りも存在する可能性があります。ロシアがウクライナよりもはるかに多くの装備を失っているのは事実かもしれないが、このデータだけを基にそう考えるのは間違いかもしれない。
メインのデータセットはdata/oryx_data.rdsですが、 data/dailyサブフォルダーには Daily .csvもあります。利用可能な最新の日または分析したいその他のタイムスタンプからデータを取得するだけです。
read_csv("data/daily/2022-03-26_oryx_data.csv")#> 行数: 1798 列数: 13#> ── 列の指定 ────────── ─────────────────────────────#> 区切り文字: ","#> chr (6):機器タイプ、cntry_army、フラグ、システム、ステータス、画像リンク#> dbl (6): total_equipment_type_oryx、total_system_oryx、total_destroyed_oryx...#> dttm (1): timestamp#> #> ℹ `spec()` を使用して、このデータの完全な列仕様を取得します。#> ℹ 列のタイプを指定するか、`show_col_types = FALSE に設定します。 ` このメッセージを静かにします。#> # ティブル: 1,798 × 13#> Equipment_type cntry_army flag system status image_link total_equipment…#> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <dbl>#> 1 戦車ロシア https://… T-64BV destr… https:// i… 7#> 2 戦車ロシア https://… T-64BV 破壊… https://i… 7#> 3 戦車ロシア https://… T-64BV destr… https://i… 7#> 4 戦車ロシア https://… T-64BV destr… https://i… 7#> 5 戦車ロシア https://… T-64BV damage… https:// i… 7#> 6 戦車ロシア https://… T-64BV 捕獲… https://i… 7#> 7 戦車ロシア https://… T-64BV 捕獲… https://i… 7#> 8戦車 ロシアhttps://… T-72A destr… https://i… 8#> 9 戦車ロシア https://… T-72A destr… https://i… 8#> 10 戦車ロシア https://… T -72A キャプチャ… https://i… 8#> # … さらに 1,788 行、さらに 6 つの変数: total_system_oryx <dbl>,#> # total_destroyed_oryx <dbl>, total_abandoned_oryx <dbl>,#> # total_captured_oryx <dbl>, total_damaging_oryx <dbl>, タイムスタンプ <dttm>日付のデータは、Azure Vision API で OCR を通じて Oryx ソース イメージを実行する @Narritz (ここをクリック) から提供していただきました。レポートには誤りがある可能性があるため、データは週ごとにのみ集計しています（誤解を招く可能性があるため、日ごとの数は表示しません）。最新週はまだ完成しておらず、偏った印象を与える可能性があるため、グラフでは常に最新週は除外されます。
