Background
In Curini and Vignoli (2021 ) , the following regression table was reported (Figure 2.1 ).
Specifically, for model 2, the regression coefficient for Left-Right is 0.823 . In our multiverse analysis, however, this positive coefficient was not returned. We adopted the following R code shared on Harvard Dataverse: https://dataverse.harvard.edu/file.xhtml?fileId=4291432&version=1.0 . The code, in verbatim, is following:
rm (list= ls (all= TRUE ))# setwd("....") set your working directory where the legislative speech texts are stored 1 # to fully replicate our results you need to have installed the following two packages: # "quanteda.seededlda_0.2" and "quanteda_1.5.1" # to install "quanteda.seededlda_0.2": # devtools::install_github("koheiw/seededlda", ref = "ad0c345a6f05d3cfefd15f3f108a03d7653791b2") # to install "quanteda_1.5.1": # devtools::install_github("quanteda/quanteda", ref = "v1.5.1") # If you are using a quanteda version >2.0, and you want to avoid to install quanteda_1.5.1. (highly recommended), # to replicate our results you can also simply load the "dfm.RData" Workspace. # In this case, after having loaded such Workspace, you can avoid Step 1 and 2, and start the analysis directly since Step 3 below require (quanteda)require (readtext)require (quanteda.seededlda)#################################################### #### Step 1: open the texts # IMPORTANT: the "zip_texts" archive file in Dataverse is a .rar file. Before running this script, please transform it from a .rar file to # a .zip file. For example from here: https://www.convertfiles.com/convert/archive/RAR-to-ZIP.html #################################################### 2 <- readtext ("zip_texts.zip" ,docvarsfrom = "filenames" , dvsep = "_" , docvarnames = c ("Party" , "Mission" ), encoding = "UTF-8" )names (myText)[1 ] <- "Name" $ Name <- gsub (".txt" , "" , myText$ Name )#################################################### #### Step 2: clean texts, creating corpus and then DfM #################################################### $ text <- gsub ("[\u0092]" ,"'" ,myText$ text)$ text <- gsub ("[\u2019]" ,"'" ,myText$ text)$ text <- gsub ("[\u00b4]" ,"'" ,myText$ text)$ text <- gsub ("[\u00d5]" ,"'" ,myText$ text)$ text <- gsub ("[\u017e]" ,"'" ,myText$ text)$ text <- gsub ("[\u017d]" ,"'" ,myText$ text)$ text <- gsub ("[\u02c6]" ,"'" ,myText$ text)$ text <- gsub ("[\u00ca]" ,"'" ,myText$ text)$ text <- gsub ("[\u02dc]" ,"'" ,myText$ text)$ text <- gsub ("[\u00c7]" ,"'" ,myText$ text)$ text <- gsub ("'" ," " ,myText$ text)$ text <- gsub ("�no�" ,"no" ,myText$ text)$ text <- gsub ("�no�" ,"no" ,myText$ text)$ text <- gsub ("�No�" ,"no" ,myText$ text)<- read.csv ("meta_table.csv" , 1 )$ Name <- as.character (meta.pr$ Name )<- meta.pr[,- 2 ]names (meta.pr)[4 ] <- "Mission_name" <- merge (myText, meta.pr, by = "Name" )names (fit)[5 ] <- "LR" <- fit[,- 1 ]$ Party <- as.factor (fit$ Party)$ Mission <- as.factor (fit$ Mission )3 <- corpus (fit)docnames (corpus) <- meta.pr$ Name<- dfm (corpus, remove = c (stopwords ("italian" ), "l" , "d" , "dell" , "dall" , "afganistan" , "libano" , "kosovo" , "iraq" , "libia" , "albania" )tolower = TRUE , stem = TRUE , remove_punct = TRUE , remove_numbers= TRUE )########################### ### Step 3: define the word-seeds ########################### <- dictionary (list (multilateralism= c ("multilateralism" , "comunit" , "responsabilit" , "alleanza" , "alleati" , "impegno" , 4 "sicurezza" , "coalizione" ),humanitarian_dimension= c ("democrazia" , "umani" , "democrazia" , "democratica" , "diritto" , "pace" , "solidariet" , "libert" , "pacific*" , "umanitaria" , "umanitari" , "solidal*" ),war= c ("guerra" , "militare" , "bombardamenti" , "militari" , "costituzione" , "disarmo" , "chiarezza" , "violenza" , "bombe" , "rischi" , "vittime" ))) ########################## ### Step 4: fitting the seeded LDA ########################## 5 set.seed (123 )<- textmodel_seededlda (myDfm, myDict, residual = TRUE )# let's extract the coefficients for each topic across documents <- rep (NA , nrow (myText))for (i in 1 : 104 ){<- slda$ lda@ gamma[i,][1 ]<- rep (NA , nrow (myText))for (i in 1 : 104 ){<- slda$ lda@ gamma[i,][2 ]<- rep (NA , nrow (myText))for (i in 1 : 104 ){<- slda$ lda@ gamma[i,][3 ]<- fit[- c (1 )]$ multilateralism <- multilateralism$ humanitarian_dimension<- humanitarian_dimension$ war<- war########################## ### Step 5: saving the results for the Stata analysis ########################## 6 write.csv (fit_slda, "scores_slda.csv" )
1
The authors specifically asks for quanteda 1.5.1 and quanteda.seededlda 0.2.
2
The data shared on Dataverse is an RAR file.
3
The corpus corpus is created. The document-term matrix (or dfm) myDfm is also created. Please note that there are some additional words such as “afganistan”, “libano”, “kosovo”, “iraq”, “libia”, “albania” are considered stopwords.
4
The dictionary is defined. Please note that some words are not the same as reported in the paper (e.g., “multilateralism” vs “multilateralismo” in the paper).
5
The random seed is hardcoded to 123.
6
The output is saved as scores_slda.csv for further analysis in Stata.
Please note also that the work space dump was also shared: https://dataverse.harvard.edu/file.xhtml?fileId=4291438&version=1.0 . In the dump, among other things, corpus and myDfm are included. In addition, the generated file scores_slda.csv was also shared.
We were asked to investigate what causes the discrepancy (the reported positive value in Curini and Vignoli (2021 ) and the negative values in our multiverse analysis). Indeed, we adopted the code but also introduced several changes.
We did not use Stata for the regression analysis.
We did not run the code using the same R packages. Specifically, we used more recent quanteda and seededlda (the successor package of quanteda.seededlda by the same author); and also a more recent version of R.
We used an Italian stemmer.
Plan
In this investigation, we construct a Docker image using the following Dockerfile that should represent a similar, if not the same, computational environment as what Curini and Vignoli (2021 ) was used for their analysis.
FROM ghcr.io/r-hub/evercran/3.6.1RUN apt update ; apt install -y libxml2-dev libgsl-devRUN Rscript -e 'options(repos = c(CRAN = "https://packagemanager.posit.co/cran/2019-09-02/bin/linux/bookworm-x86_64/3.6")); install.packages(c("remotes", "sandwich", "lmtest", "here")); ' RUN Rscript -e 'options(repos = c(CRAN = "https://packagemanager.posit.co/cran/2019-09-02/bin/linux/bookworm-x86_64/3.6")); remotes::install_github("quanteda/quanteda", ref = "v1.5.1") ; remotes::install_github("koheiw/seededlda", ref = "ad0c345a6f05d3cfefd15f3f108a03d7653791b2"); library(quanteda); library(quanteda.seededlda)' WORKDIR /root/multiverse_tmCMD ["bash" ]With this Docker image, we launch a Docker container (Except Step 5) to run the original code and data shared by Curini and Vignoli (2021 ) on Dataverse. We modify one thing at a time, until we find out the discrepancy in the estimate. We can then establish a causal link between what has been changed and the irreproducibility of the originally reported estimate by Curini and Vignoli (2021 ) , i.e. a positive estimate of 0.823 .
Step 1: Testing our translated R code for regression
In the original analysis, the fractional regression analysis was conducted with Stata using the following code.
reg multi100 c.lr##c.lr gov year i.code, r In the main analysis, we translated this Stata code to R. In the most basic analysis, we used the data shared by Curini and Vignoli (2021 ) (scores_slda.csv, which contains the precalculated results from seeded LDA) to conduct the same analysis using our R code. This tests that our translated R code for conducting fractional regression analysis does not cause the regression coefficient of LR turning negative.
suppressPackageStartupMessages (library (here))suppressPackageStartupMessages (library (sandwich))suppressPackageStartupMessages (library (lmtest))<- read.csv (here ("rawdata/scores_slda.csv" ), stringsAsFactors = FALSE )$ multi100 <- reg_data$ multilateralism / $ multilateralism + reg_data$ humanitarian_dimension + reg_data$ war)<- glm (~ LR + I (LR^ 2 ) + Gov + Year + as.factor (Party),data = reg_data,family = quasibinomial ("logit" )print (coeftest (glmmod, vcov. = vcovHC (glmmod, type = "HC0" )))print (sessionInfo ())
docker compose run --remove-orphans --rm r36 Rscript --vanilla "meta/curinidocker/part1.R" #> Container curinidocker-r36-run-a988b759d9ea Creating #> r36 IPv4 forwarding is disabled. Networking will not work. #> Container curinidocker-r36-run-a988b759d9ea Created #> #> z test of coefficients: #> #> Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) #> (Intercept) -278.982660 62.484987 -4.4648 8.015e-06 *** #> LR 0.823304 0.231547 3.5557 0.000377 *** #> I(LR^2) -0.090309 0.029538 -3.0574 0.002233 ** #> Gov 0.124265 0.157914 0.7869 0.431330 #> Year 0.139082 0.031459 4.4211 9.820e-06 *** #> as.factor(Party)CCDCDU -1.306378 0.611654 -2.1358 0.032695 * #> as.factor(Party)DS -0.959840 1.132417 -0.8476 0.396659 #> as.factor(Party)FI -0.767191 0.406216 -1.8886 0.058942 . #> as.factor(Party)IdV -2.321411 1.111289 -2.0889 0.036714 * #> as.factor(Party)LN -0.394990 0.298696 -1.3224 0.186042 #> as.factor(Party)Mar -0.971949 0.974729 -0.9971 0.318693 #> as.factor(Party)PD -3.094915 1.239736 -2.4964 0.012545 * #> as.factor(Party)PPI -0.945015 0.901725 -1.0480 0.294635 #> as.factor(Party)PRC -0.244930 1.287848 -0.1902 0.849164 #> as.factor(Party)PdCI -0.328111 1.282215 -0.2559 0.798033 #> as.factor(Party)PdL -2.458531 0.388732 -6.3245 2.541e-10 *** #> as.factor(Party)UDC -0.865712 0.634189 -1.3651 0.172231 #> as.factor(Party)Verdi -1.103981 1.177870 -0.9373 0.348620 #> --- #> Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 #> #> R version 3.6.1 (2019-07-05) #> Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit) #> Running under: Debian GNU/Linux 12 (bookworm) #> #> Matrix products: default #> BLAS: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/libblas.so.3 #> LAPACK: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/libopenblasp-r0.3.21.so #> #> locale: #> [1] C #> #> attached base packages: #> [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base #> #> other attached packages: #> [1] lmtest_0.9-37 zoo_1.8-6 sandwich_2.5-1 here_0.1 #> #> loaded via a namespace (and not attached): #> [1] compiler_3.6.1 backports_1.1.4 rprojroot_1.3-2 grid_3.6.1 #> [5] lattice_0.20-38
Indeed, the regression coefficient of LR is still positive and exactly the same.
Step 2: Testing the original seedlda code
As the regression code is not the reason for irreproducibility, it should be because of the text analysis step. As the original workspace dump was provided, we rerun here the analysis from the provided document-term matrix.
suppressPackageStartupMessages (library (here))suppressPackageStartupMessages (library (sandwich))suppressPackageStartupMessages (library (lmtest))suppressPackageStartupMessages (library (quanteda))suppressPackageStartupMessages (library (quanteda.seededlda))load (here ("rawdata/dfm.RData" ))cat ("DFM version \n " )print (myDfm@ version)cat ("Dimenions \n " )print (dim (myDfm))<- dictionary (list (multilateralism = c ("multilateralism" ,"comunit" ,"responsabilit" ,"alleanza" ,"alleati" ,"impegno" ,"sicurezza" ,"coalizione" humanitarian_dimension = c ("democrazia" ,"umani" ,"democrazia" ,"democratica" ,"diritto" ,"pace" ,"solidariet" ,"libert" ,"pacific*" ,"umanitaria" ,"umanitari" ,"solidal*" war = c ("guerra" ,"militare" ,"bombardamenti" ,"militari" ,"costituzione" ,"disarmo" ,"chiarezza" ,"violenza" ,"bombe" ,"rischi" ,"vittime" set.seed (123 )<- textmodel_seededlda (myDfm, myDict, residual = TRUE )<- rep (NA , nrow (myText))for (i in 1 : 104 ) {<- slda$ lda@ gamma[i, ][1 ]<- rep (NA , nrow (myText))for (i in 1 : 104 ) {<- slda$ lda@ gamma[i, ][2 ]<- rep (NA , nrow (myText))for (i in 1 : 104 ) {<- slda$ lda@ gamma[i, ][3 ]<- fit[- c (1 )]$ multilateralism <- multilateralism$ humanitarian_dimension <- humanitarian_dimension$ war <- war<- fit_slda$ multi100 <- reg_data$ multilateralism / $ multilateralism + reg_data$ humanitarian_dimension + reg_data$ war)<- glm (~ LR + I (LR^ 2 ) + Gov + Year + as.factor (Party),data = reg_data,family = quasibinomial ("logit" )print (coeftest (glmmod, vcov. = vcovHC (glmmod, type = "HC0" )))print (sessionInfo ())
docker compose run --remove-orphans --rm r36 Rscript --vanilla "meta/curinidocker/part2.R" #> Container curinidocker-r36-run-d470c908ea82 Creating #> r36 IPv4 forwarding is disabled. Networking will not work. #> Container curinidocker-r36-run-d470c908ea82 Created #> DFM version #> [1] 1 5 1 #> Dimenions #> [1] 104 17885 #> #> z test of coefficients: #> #> Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) #> (Intercept) -278.982660 62.484987 -4.4648 8.015e-06 *** #> LR 0.823304 0.231547 3.5557 0.000377 *** #> I(LR^2) -0.090309 0.029538 -3.0574 0.002233 ** #> Gov 0.124265 0.157914 0.7869 0.431330 #> Year 0.139082 0.031459 4.4211 9.820e-06 *** #> as.factor(Party)CCDCDU -1.306378 0.611654 -2.1358 0.032695 * #> as.factor(Party)DS -0.959840 1.132417 -0.8476 0.396659 #> as.factor(Party)FI -0.767191 0.406216 -1.8886 0.058942 . #> as.factor(Party)IdV -2.321411 1.111289 -2.0889 0.036714 * #> as.factor(Party)LN -0.394990 0.298696 -1.3224 0.186042 #> as.factor(Party)Mar -0.971949 0.974729 -0.9971 0.318693 #> as.factor(Party)PD -3.094915 1.239736 -2.4964 0.012545 * #> as.factor(Party)PdCI -0.328111 1.282215 -0.2559 0.798033 #> as.factor(Party)PdL -2.458531 0.388732 -6.3245 2.541e-10 *** #> as.factor(Party)PPI -0.945015 0.901725 -1.0480 0.294635 #> as.factor(Party)PRC -0.244930 1.287848 -0.1902 0.849164 #> as.factor(Party)UDC -0.865712 0.634189 -1.3651 0.172231 #> as.factor(Party)Verdi -1.103981 1.177870 -0.9373 0.348620 #> --- #> Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 #> #> R version 3.6.1 (2019-07-05) #> Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit) #> Running under: Debian GNU/Linux 12 (bookworm) #> #> Matrix products: default #> BLAS: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/libblas.so.3 #> LAPACK: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/libopenblasp-r0.3.21.so #> #> locale: #> [1] C #> #> attached base packages: #> [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base #> #> other attached packages: #> [1] quanteda.seededlda_0.2 quanteda_1.5.1 lmtest_0.9-37 #> [4] zoo_1.8-6 sandwich_2.5-1 here_0.1 #> #> loaded via a namespace (and not attached): #> [1] NLP_0.2-0 Rcpp_1.0.2 pillar_1.4.2 compiler_3.6.1 #> [5] tools_3.6.1 stopwords_1.0 lubridate_1.7.4 tibble_2.1.3 #> [9] gtable_0.3.0 lattice_0.20-38 pkgconfig_2.0.2 rlang_0.4.0 #> [13] Matrix_1.2-17 fastmatch_1.1-0 parallel_3.6.1 stringr_1.4.0 #> [17] xml2_1.2.2 topicmodels_0.2-8 stats4_3.6.1 rprojroot_1.3-2 #> [21] grid_3.6.1 data.table_1.12.2 ggplot2_3.2.1 spacyr_1.2 #> [25] magrittr_1.5 backports_1.1.4 scales_1.0.0 modeltools_0.2-22 #> [29] colorspace_1.4-1 stringi_1.4.3 RcppParallel_4.4.3 lazyeval_0.2.2 #> [33] munsell_0.5.0 slam_0.1-45 tm_0.7-6 crayon_1.3.4
Still, the regression coefficient of LR is still positive and exactly the same.
Step 3: Testing the original tokenization code
The original workspace dump contains also the corpus corpus. This step is almost the same as Step 2, only the original code for creating the document-term matrix is added.
suppressPackageStartupMessages (library (here))suppressPackageStartupMessages (library (sandwich))suppressPackageStartupMessages (library (lmtest))suppressPackageStartupMessages (library (quanteda))suppressPackageStartupMessages (library (quanteda.seededlda))load (here ("rawdata/dfm.RData" ))cat ("DFM version \n " )print (myDfm@ version)cat ("Dimenions \n " )print (dim (myDfm))<- colnames (myDfm)<- dictionary (list (multilateralism = c ("multilateralism" ,"comunit" ,"responsabilit" ,"alleanza" ,"alleati" ,"impegno" ,"sicurezza" ,"coalizione" humanitarian_dimension = c ("democrazia" ,"umani" ,"democrazia" ,"democratica" ,"diritto" ,"pace" ,"solidariet" ,"libert" ,"pacific*" ,"umanitaria" ,"umanitari" ,"solidal*" war = c ("guerra" ,"militare" ,"bombardamenti" ,"militari" ,"costituzione" ,"disarmo" ,"chiarezza" ,"violenza" ,"bombe" ,"rischi" ,"vittime" <- dfm (1 remove = c (stopwords ("italian" ),"l" ,"d" ,"dell" ,"dall" ,"afganistan" ,"libano" ,"kosovo" ,"iraq" ,"libia" ,"albania" tolower = TRUE ,stem = TRUE ,remove_punct = TRUE ,remove_numbers = TRUE cat ("DFM version \n " )print (myDfm@ version)cat ("Dimenions \n " )print (dim (myDfm))cat ("Missing terms in the newly created DFM \n " )print (setdiff (ori_terms, colnames (myDfm)))set.seed (123 )<- textmodel_seededlda (myDfm, myDict, residual = TRUE )<- rep (NA , nrow (myText))for (i in 1 : 104 ) {<- slda$ lda@ gamma[i, ][1 ]<- rep (NA , nrow (myText))for (i in 1 : 104 ) {<- slda$ lda@ gamma[i, ][2 ]<- rep (NA , nrow (myText))for (i in 1 : 104 ) {<- slda$ lda@ gamma[i, ][3 ]<- fit[- c (1 )]$ multilateralism <- multilateralism$ humanitarian_dimension <- humanitarian_dimension$ war <- war<- fit_slda$ multi100 <- reg_data$ multilateralism / $ multilateralism + reg_data$ humanitarian_dimension + reg_data$ war)<- glm (~ LR + I (LR^ 2 ) + Gov + Year + as.factor (Party),data = reg_data,family = quasibinomial ("logit" )print (coeftest (glmmod, vcov. = vcovHC (glmmod, type = "HC0" )))print (sessionInfo ())
1
The only line of code added compared to part2.R.
docker compose run --remove-orphans --rm r36 Rscript --vanilla "meta/curinidocker/part3.R" #> Container curinidocker-r36-run-1361fa05b683 Creating #> r36 IPv4 forwarding is disabled. Networking will not work. #> Container curinidocker-r36-run-1361fa05b683 Created #> DFM version #> [1] 1 5 1 #> Dimenions #> [1] 104 17885 #> DFM version #> [1] 1 5 1 #> Dimenions #> [1] 104 17884 #> Missing terms in the newly created DFM #> [1] "j.f" "g8" "g7" "kanun.quanto" "www.verdi.it" #> #> z test of coefficients: #> #> Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) #> (Intercept) 368.573954 65.072303 5.6641 1.478e-08 *** #> LR -0.949475 0.193813 -4.8989 9.636e-07 *** #> I(LR^2) 0.110423 0.026809 4.1189 3.807e-05 *** #> Gov 0.125138 0.130518 0.9588 0.337672 #> Year -0.183896 0.032727 -5.6190 1.920e-08 *** #> as.factor(Party)CCDCDU 1.329940 0.528157 2.5181 0.011800 * #> as.factor(Party)DS 1.159061 1.013253 1.1439 0.252665 #> as.factor(Party)FI 0.811693 0.358904 2.2616 0.023723 * #> as.factor(Party)IdV 2.247072 1.026452 2.1892 0.028585 * #> as.factor(Party)LN 0.273427 0.238317 1.1473 0.251246 #> as.factor(Party)Mar 1.176114 0.901936 1.3040 0.192237 #> as.factor(Party)PD 3.337076 1.128839 2.9562 0.003115 ** #> as.factor(Party)PdCI -0.273347 1.137310 -0.2403 0.810063 #> as.factor(Party)PdL 1.189418 0.394045 3.0185 0.002540 ** #> as.factor(Party)PPI 1.639745 0.782689 2.0950 0.036170 * #> as.factor(Party)PRC -0.380766 1.136170 -0.3351 0.737526 #> as.factor(Party)UDC 1.035209 0.564877 1.8326 0.066858 . #> as.factor(Party)Verdi 0.790455 1.008609 0.7837 0.433211 #> --- #> Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 #> #> R version 3.6.1 (2019-07-05) #> Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit) #> Running under: Debian GNU/Linux 12 (bookworm) #> #> Matrix products: default #> BLAS: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/libblas.so.3 #> LAPACK: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/libopenblasp-r0.3.21.so #> #> locale: #> [1] C #> #> attached base packages: #> [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base #> #> other attached packages: #> [1] quanteda.seededlda_0.2 quanteda_1.5.1 lmtest_0.9-37 #> [4] zoo_1.8-6 sandwich_2.5-1 here_0.1 #> #> loaded via a namespace (and not attached): #> [1] NLP_0.2-0 Rcpp_1.0.2 pillar_1.4.2 #> [4] compiler_3.6.1 tools_3.6.1 stopwords_1.0 #> [7] lubridate_1.7.4 tibble_2.1.3 gtable_0.3.0 #> [10] lattice_0.20-38 pkgconfig_2.0.2 rlang_0.4.0 #> [13] Matrix_1.2-17 fastmatch_1.1-0 parallel_3.6.1 #> [16] stringr_1.4.0 xml2_1.2.2 topicmodels_0.2-8 #> [19] stats4_3.6.1 rprojroot_1.3-2 grid_3.6.1 #> [22] data.table_1.12.2 ggplot2_3.2.1 spacyr_1.2 #> [25] magrittr_1.5 SnowballC_0.6.0 ISOcodes_2019.04.22 #> [28] backports_1.1.4 scales_1.0.0 modeltools_0.2-22 #> [31] colorspace_1.4-1 stringi_1.4.3 RcppParallel_4.4.3 #> [34] lazyeval_0.2.2 munsell_0.5.0 slam_0.1-45 #> [37] tm_0.7-6 crayon_1.3.4
What we observe here is that the regression coefficient of LR is now negative. We also observe that the original code for creating the document-term matrix cannot reproduce the same document-term matrix in the workspace dump. Some terms that should not be included are there in the document-term matrix inside the workspace dump (e.g., “www.verdi.it”, it should be tokenized into “www”, “verdi”, “it”).
It cannot be explained by the option of stemmer language setting. We attempted also to change this to Italian.
suppressPackageStartupMessages (library (here))suppressPackageStartupMessages (library (sandwich))suppressPackageStartupMessages (library (lmtest))suppressPackageStartupMessages (library (quanteda))suppressPackageStartupMessages (library (quanteda.seededlda))load (here ("rawdata/dfm.RData" ))cat ("DFM version \n " )print (myDfm@ version)cat ("Dimenions \n " )print (dim (myDfm))<- colnames (myDfm)<- dictionary (list (multilateralism = c ("multilateralism" ,"comunit" ,"responsabilit" ,"alleanza" ,"alleati" ,"impegno" ,"sicurezza" ,"coalizione" humanitarian_dimension = c ("democrazia" ,"umani" ,"democrazia" ,"democratica" ,"diritto" ,"pace" ,"solidariet" ,"libert" ,"pacific*" ,"umanitaria" ,"umanitari" ,"solidal*" war = c ("guerra" ,"militare" ,"bombardamenti" ,"militari" ,"costituzione" ,"disarmo" ,"chiarezza" ,"violenza" ,"bombe" ,"rischi" ,"vittime" 1 quanteda_options (language_stemmer = "it" )<- dfm (remove = c (stopwords ("italian" ),"l" ,"d" ,"dell" ,"dall" ,"afganistan" ,"libano" ,"kosovo" ,"iraq" ,"libia" ,"albania" tolower = TRUE ,stem = TRUE ,remove_punct = TRUE ,remove_numbers = TRUE cat ("DFM version \n " )print (myDfm@ version)cat ("Dimenions \n " )print (dim (myDfm))cat ("Missing terms in the newly created DFM \n " )print (setdiff (ori_terms, colnames (myDfm)))set.seed (123 )<- textmodel_seededlda (myDfm, myDict, residual = TRUE )<- rep (NA , nrow (myText))for (i in 1 : 104 ) {<- slda$ lda@ gamma[i, ][1 ]<- rep (NA , nrow (myText))for (i in 1 : 104 ) {<- slda$ lda@ gamma[i, ][2 ]<- rep (NA , nrow (myText))for (i in 1 : 104 ) {<- slda$ lda@ gamma[i, ][3 ]<- fit[- c (1 )]$ multilateralism <- multilateralism$ humanitarian_dimension <- humanitarian_dimension$ war <- war<- fit_slda$ multi100 <- reg_data$ multilateralism / $ multilateralism + reg_data$ humanitarian_dimension + reg_data$ war)<- glm (~ LR + I (LR^ 2 ) + Gov + Year + as.factor (Party),data = reg_data,family = quasibinomial ("logit" )print (coeftest (glmmod, vcov. = vcovHC (glmmod, type = "HC0" )))print (sessionInfo ())
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The only line of code added compared to part3.R. This line of code for setting an option could be in the initialization file (e.g., .Rprofile).
Show the results
docker compose run --remove-orphans --rm r36 Rscript --vanilla "meta/curinidocker/part3ita.R" #> Container curinidocker-r36-run-a4dc2f112e74 Creating #> r36 IPv4 forwarding is disabled. Networking will not work. #> Container curinidocker-r36-run-a4dc2f112e74 Created #> DFM version #> [1] 1 5 1 #> Dimenions #> [1] 104 17885 #> DFM version #> [1] 1 5 1 #> Dimenions #> [1] 104 8705 #> Missing terms in the newly created DFM #> [1] "penso" "nessuno" #> [3] "contento" "sera" #> [5] "partecipar" "perch" #> [7] "visi" "incolpevoli" #> [9] "tanti" "afghani" #> [11] "ritrovano" "centro" #> [13] "crisi" "certo" #> [15] "voluto" "modo" #> [17] "rendiamo" "conto" #> [19] "immagini" "sconvolgenti" #> [21] "possono" "rimaner" #> [23] "senza" "risposta" #> [25] "gioco" "soltanto" #> [27] "sicurezza" "dimostrato" #> [29] "oltremodo" "organizzato" #> [31] "ricco" "scellerato" #> [33] "colleghi" "quindi" #> [35] "apprezzato" "primi" #> [37] "passi" "tentennamenti" #> [39] "subito" "chiarito" #> [41] "fatto" "molto" #> [43] "diversa" "ancora" #> [45] "pochi" "poteva" #> [47] "prospettata" "piano" #> [49] "testimonia" "operar" #> [51] "grandi" "cambiamenti" #> [53] "organizzazion" "difesa" #> [55] "quadro" "operativo" #> [57] "partecipazion" "italiana" #> [59] "fase" "tutta" #> [61] "parlo" "voglio" #> [63] "considerarla" "caso" #> [65] "dovrei" "allora" #> [67] "considerar" "combattenti" #> [69] "personaggi" "terroristici" #> [71] "posti" "stati" #> [73] "uniti" "america" #> [75] "umana" "tanto" #> [77] "meritar" "nemmeno" #> [79] "titolo" "dicevo" #> [81] "capitolo" "nuovo" #> [83] "ministro" "ruggiero" #> [85] "parlato" "presenza" #> [87] "integrazion" "cose" #> [89] "vere" "insufficienti" #> [91] "momento" "giorni" #> [93] "sottolineato" "differenza" #> [95] "operativa" "possiamo" #> [97] "infatti" "certament" #> [99] "intera" "superpotenza" #> [101] "dobbiamo" "renderci" #> [103] "costa" "pretender" #> [105] "grati" "pertanto" #> [107] "ruolo" "tale" #> [109] "aspetto" "debba" #> [111] "pagar" "prezzo" #> [113] "senso" "impegno" #> [115] "solo" "contar" #> [117] "potenza" "punto" #> [119] "ambito" "atteggiamenti" #> [121] "politici" "comportamenti" #> [123] "nulla" "negativo" #> [125] "mostrarci" "divisi" #> [127] "tentennanti" "incerti" #> [129] "riscoprir" "paura" #> [131] "sentimento" "avvenuto" #> [133] "nazioni" "vergogna" #> [135] "dice" "deve" #> [137] "dimostrarlo" "chiarezza" #> [139] "ammetter" "controllo" #> [141] "flussi" "migratori" #> [143] "conceder" "zone" #> [145] "grigi" "santuari" #> [147] "terroristi" "condivido" #> [149] "pienament" "dichiarazioni" #> [151] "quando" "afferma" #> [153] "intervento" "polveriera" #> [155] "medio" "aggiungiamo" #> [157] "occuparci" "maggiorment" #> [159] "paesi" "rimasti" #> [161] "margini" "sviluppo" #> [163] "caduti" "mani" #> [165] "mafi" "violenza" #> [167] "estremisti" "religiosi" #> [169] "intero" "africa" #> [171] "trovar" "terreno" #> [173] "trovano" "disperazion" #> [175] "squilibri" "crescenti" #> [177] "assurdi" "pianeta" #> [179] "tematich" "strategich" #> [181] "fare" "sradicar" #> [183] "nasconda" "<U+00E9>" #> [185] "legittimo" "concretezza" #> [187] "altrettanta" "decisioni" #> [189] "necessari" "giusto" #> [191] "sottolinear" "saputo" #> [193] "costruir" "intorno" #> [195] "parliamo" "articolo" #> [197] "statuto" "partendo" #> [199] "bruxell" "sorvolati" #> [201] "bombardieri" "partono" #> [203] "vengono" "tornano" #> [205] "forniamo" "contributo" #> [207] "modesto" "alleanza" #> [209] "portato" "incassar" #> [211] "diplomatica" "poco" #> [213] "preferibil" "tenuto" #> [215] "militari" "attenti" #> [217] "discorso" "tocca" #> [219] "particolarment" "vicino" #> [221] "italoamericana" "direttament" #> [223] "membro" "trovarci" #> [225] "prima" "linea" #> [227] "complessivo" "considerato" #> [229] "esistono" "nemici" #> [231] "ieri" "ripensato" #> [233] "cominciando" "diverso" #> [235] "integrar" "russia" #> [237] "italiani" "diventar" #> [239] "vero" "strategico" #> [241] "altrimenti" "giustament" #> [243] "commentava" "corrier" #> [245] "qualch" "giorno" #> [247] "americani" "scavano" #> [249] "maceri" "reali" #> [251] "torri" "rischiamo" #> [253] "ritrovarci" "risucchiati" #> [255] "politich" "abdica" #> [257] "convinti" "possa" #> [259] "voglia" "abdicar" #> [261] "onorevoli" "alleati" #> [263] "fede" "intransigenti" #> [265] "vogliono" "proprio" #> [267] "sanno" "dovranno" #> [269] "fornir" "drammaticament" #> [271] "bruciano" "crollano" #> [273] "sconfitta" "orgoglio" #> [275] "popolo" "diceva" #> [277] "sergio" "romano" #> [279] "mettersi" "lavorar" #> [281] "ricostruir" "sgombrar" #> [283] "spirito" "patriottico" #> [285] "americano" "reagir" #> [287] "oltr" "ricorso" #> [289] "considerava" "primo" #> [291] "obiettivo" "seminar" #> [293] "paralizzar" "vicini" #> [295] "momenti" "invidiato" #> [297] "diciamolo" "francament" #> [299] "almeno" "capitato" #> [301] "tramutar" "simbolo" #> [303] "bandiera" "pacifica" #> [305] "fallaci" "risuonar" #> [307] "volta" "state" #> [309] "simili" "sferzata" #> [311] "peggio" "risorsa" #> [313] "meno" "settemila" #> [315] "diversi" "americana" #> [317] "uomini" "bambini" #> [319] "ampia" "tempo" #> [321] "rappresenta" "segno" #> [323] "estremament" "positivo" #> [325] "sperar" "vicinanza" #> [327] "arabi" "impedisc" #> [329] "progetto" "osama" #> [331] "trasformar" "terroristico" #> [333] "impossibil" "cristianesimo" #> [335] "piccola" "caduta" #> [337] "tono" "aula" #> [339] "pecoraro" "scanio" #> [341] "condannar" "esercizio" #> [343] "diritto" "autodifesa" #> [345] "sensi" "carta" #> [347] "messo" "confermato" #> [349] "risoluzioni" "alcuni" #> [351] "potuto" "cercar" #> [353] "equilibrio" "equidistanza" #> [355] "risoluzion" "berlusconi" #> [357] "consiglio" "esteri" #> [359] "maggioranza" "dico" #> [361] "coloro" "seguono" #> [363] "chiediamo" "impegniamo" #> [365] "confermar" "lotta" #> [367] "piena" "nonch" #> [369] "istituzioni" "assicurando" #> [371] "sostegno" "azioni" #> [373] "renderanno" "fine" #> [375] "tenendo" "costantement" #> [377] "tempestivament" "informato" #> [379] "parlamento" "concordement" #> [381] "sostanzialment" "conclusioni" #> [383] "ulivo" "arrivi" #> [385] "stessa" "assumano" #> [387] "dovut" "dare" #> [389] "pronta" "esecuzion" #> [391] "impegni" "derivanti" #> [393] "applicazion" "trattato" #> [395] "istitutivo" "sentito" #> [397] "parlar" "chiedo" #> [399] "occorra" "qualcosa" #> [401] "lodevolment" "rutelli" #> [403] "cercato" "indicar" #> [405] "dopo" "voti" #> [407] "tempi" "approvar" #> [409] "provato" "ringraziamo" #> [411] "averci" "ascoltato" #> [413] "formular" "incontro" #> [415] "teniamo" "agosto" #> [417] "minimo" "dramma" #> [419] "veniva" "innalzato" #> [421] "muro" "berlino" #> [423] "divisa" "vecchia" #> [425] "mesi" "uomo" #> [427] "lato" "atlantico" #> [429] "vissuto" "kennedi" #> [431] "indimenticato" "comizio" #> [433] "portando" "dilaniata" #> [435] "berliner<U+00E8>" "credo" #> [437] "grado" "rispondendo" #> [439] "richiamo" "antico" #> [441] "american<U+00E8>" "diamo" #> [443] "voto" "ringrazio" #> [445] "avvenimenti" "nefasto" #> [447] "scena" "comportamento" #> [449] "correttezza" "rispetto" #> [451] "assunti" "assoluto" #> [453] "vincoli" "appartenenza" #> [455] "soddisfatto" "espresso" #> [457] "completo" "guidata" #> [459] "partecipata" "seguir" #> [461] "fatti" "pesantement" #> [463] "impegnata" "qualsiasi" #> [465] "operazioni" "peso" #> [467] "economico" "politico" #> [469] "formulato" "offerta" #> [471] "generosa" "ricordato" #> [473] "alleato" "accettato" #> [475] "soldati" "pronti" #> [477] "partir" "forma" #> [479] "condotta" "autentico" #> [481] "monumento" "egoismo" #> [483] "peggiori" "genere" #> [485] "umano" "scontri" #> [487] "bellici" "sappiamo" #> [489] "riusciamo" "casi" #> [491] "estremi" "coinvolti" #> [493] "propria" "seria" #> [495] "aggressiva" "costretta" #> [497] "evitar" "trionfo" #> [499] "lascia" "spazio" #> [501] "quali" "adusi" #> [503] "misura" "vera" #> [505] "tenuta" "compattezza" #> [507] "partito" "naturalment" #> [509] "assegnamento" "propri" #> [511] "cittadini" "offerti" #> [513] "dedicar" "opera" #> [515] "lavoro" "direi" #> [517] "meglio" "precisar" #> [519] "verranno" "impiegati" #> [521] "professionisti" "meritano" #> [523] "massimo" "minacciata" #> [525] "lottar" "alimenta" #> [527] "quei" "lotteranno" #> [529] "progresso" "minacciati" #> [531] "compatta" "rappresentanti" #> [533] "costituisc" "debbono" #> [535] "difficili" "soprattutto" #> [537] "cari" "quotidiano" #> [539] "realizzar" "mettiamo" #> [541] "reputazion" "esercito" #> [543] "aeronautica" "carabinieri" #> [545] "mettono" "vita" #> [547] "professionalment" "coscientement" #> [549] "definiamo" "dovere<U+00E8>" #> [551] "possano" "sentir" #> [553] "motivo" "conforto" #> [555] "famigli" "allorquando" #> [557] "confronteranno" "rischi" #> [559] "pericoli" "spiegato" #> [561] "tratta" "rischiosa" #> [563] "confortati" "dubbi" #> [565] "sostenuti" "esorto" #> [567] "delicato" "important" #> [569] "dichiarato" "volerla" #> [571] "bene" "vengano" #> [573] "coerenti" "ministri" #> [575] "minniti" "trovo" #> [577] "perfettament" 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#> [14521] "assumevano" "inviarl" #> [14523] "inquinar" "teorizzato" #> [14525] "usando" "ultimament" #> [14527] "giungendo" "bugia" #> [14529] "raccontata" "divulgato" #> [14531] "utopisti" "speculazion" #> [14533] "pianificazion" "fuoriuscita" #> [14535] "osservatorio" "affiancati" #> #> z test of coefficients: #> #> Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) #> (Intercept) 37.743592 61.309167 0.6156 0.538141 #> LR 0.494038 0.196201 2.5180 0.011802 * #> I(LR^2) -0.069790 0.027849 -2.5060 0.012210 * #> Gov -0.114245 0.163249 -0.6998 0.484041 #> Year -0.018612 0.030789 -0.6045 0.545510 #> as.factor(Party)CCDCDU -1.472279 0.557789 -2.6395 0.008303 ** #> as.factor(Party)DS -1.173310 1.017703 -1.1529 0.248951 #> as.factor(Party)FI -0.604233 0.418872 -1.4425 0.149155 #> as.factor(Party)IdV -1.834953 0.929540 -1.9740 0.048377 * #> as.factor(Party)LN -0.193566 0.278494 -0.6950 0.487027 #> as.factor(Party)Mar -1.098437 0.901801 -1.2180 0.223206 #> as.factor(Party)PD -1.508225 1.085898 -1.3889 0.164857 #> as.factor(Party)PdCI -0.418780 1.109851 -0.3773 0.705928 #> as.factor(Party)PdL -0.883606 0.446278 -1.9799 0.047710 * #> as.factor(Party)PPI -1.048385 0.840076 -1.2480 0.212044 #> as.factor(Party)PRC -0.326804 1.092978 -0.2990 0.764938 #> as.factor(Party)UDC -0.661348 0.711595 -0.9294 0.352688 #> as.factor(Party)Verdi -1.160104 1.007097 -1.1519 0.249350 #> --- #> Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 #> #> R version 3.6.1 (2019-07-05) #> Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit) #> Running under: Debian GNU/Linux 12 (bookworm) #> #> Matrix products: default #> BLAS: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/libblas.so.3 #> LAPACK: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/libopenblasp-r0.3.21.so #> #> locale: #> [1] C #> #> attached base packages: #> [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base #> #> other attached packages: #> [1] quanteda.seededlda_0.2 quanteda_1.5.1 lmtest_0.9-37 #> [4] zoo_1.8-6 sandwich_2.5-1 here_0.1 #> #> loaded via a namespace (and not attached): #> [1] NLP_0.2-0 Rcpp_1.0.2 pillar_1.4.2 #> [4] compiler_3.6.1 tools_3.6.1 stopwords_1.0 #> [7] lubridate_1.7.4 tibble_2.1.3 gtable_0.3.0 #> [10] lattice_0.20-38 pkgconfig_2.0.2 rlang_0.4.0 #> [13] Matrix_1.2-17 fastmatch_1.1-0 parallel_3.6.1 #> [16] stringr_1.4.0 xml2_1.2.2 topicmodels_0.2-8 #> [19] stats4_3.6.1 rprojroot_1.3-2 grid_3.6.1 #> [22] data.table_1.12.2 ggplot2_3.2.1 spacyr_1.2 #> [25] magrittr_1.5 SnowballC_0.6.0 ISOcodes_2019.04.22 #> [28] backports_1.1.4 scales_1.0.0 modeltools_0.2-22 #> [31] colorspace_1.4-1 stringi_1.4.3 RcppParallel_4.4.3 #> [34] lazyeval_0.2.2 munsell_0.5.0 slam_0.1-45 #> [37] tm_0.7-6 crayon_1.3.4
In fact, we observed more missing terms using the Italian stemmer. Based on the Italian stemming algorithm, many Italian terms of the original document-term matrix in the workspace dump were not properly tokenized. For instance, “penso” (English: I think) should be tokenized to “pens”. But it was tokenized into “penso” in the original document-term matrix.
It is almost certain that the original authors would have used the default English stemmer to stem Italian texts. It can also be reflected in the terms in the dictionary for seeded LDA: Terms in the dictionary were assumed to be stemmed using the English stemmer. In addition, we also observed many terms in the original document-term matrix with incorrect encoding (e.g., “grazie<U+00E8>”). It could be due to the fact that the original authors did the tokenization on a machine that was not configured properly to handle Unicode (UTF-8).
Nonetheless, the regression coefficient of LR is positive now but not the same.
Additional investigations
A possible explanation would be the underlying R package for tokenization, SnowballC, is not the same. The original authors did not provide any information on that (e.g. sessionInfo()). We did some investigation of the source code of SnowballC. It was updated in January 2019 to 0.6.0. But that update did not touch on any code related to English or Italian tokenization . Therefore, using 0.5.1 (which was released in August 2014) or 0.6.0 should not influence the tokenization.
Similarly, using the CRAN version of quanteda 1.5.1 or the Github version of 1.5.1 (which the original authors recommended) does not affect the tokenization.
Summary of this step
The original code, even without introducing anything new, cannot reproduce the original finding, not least because of tokenization. We cannot (fully) explain the reason for irreproducibility of the original code. But one thing is clear: The regression coefficient changes drastically just by tweaking how one tokenizes or normalizes the texts using the original code. This part matches the findings of the multiverse analysis. Also, the original finding of a positive regression coefficient might well be an artefact of machine-specific idiosyncrasies, including how a (misconfigurated) computational environment handles Unicode.
Step 4: Testing stochastic stability
Taking the last reproducible code (Step 2), we test the stochastic stability by making the fixed random seed a parameter.
suppressPackageStartupMessages (library (here))suppressPackageStartupMessages (library (sandwich))suppressPackageStartupMessages (library (lmtest))suppressPackageStartupMessages (library (quanteda))suppressPackageStartupMessages (library (quanteda.seededlda))load (here ("rawdata/dfm.RData" ))cat ("DFM version \n " )print (myDfm@ version)cat ("Dimenions \n " )print (dim (myDfm))<- dictionary (list (multilateralism = c ("multilateralism" ,"comunit" ,"responsabilit" ,"alleanza" ,"alleati" ,"impegno" ,"sicurezza" ,"coalizione" humanitarian_dimension = c ("democrazia" ,"umani" ,"democrazia" ,"democratica" ,"diritto" ,"pace" ,"solidariet" ,"libert" ,"pacific*" ,"umanitaria" ,"umanitari" ,"solidal*" war = c ("guerra" ,"militare" ,"bombardamenti" ,"militari" ,"costituzione" ,"disarmo" ,"chiarezza" ,"violenza" ,"bombe" ,"rischi" ,"vittime" 1 <- commandArgs (trailingOnly = TRUE )set.seed (as.numeric (args[1 ]))<- textmodel_seededlda (myDfm, myDict, residual = TRUE )<- rep (NA , nrow (myText))for (i in 1 : 104 ) {<- slda$ lda@ gamma[i, ][1 ]<- rep (NA , nrow (myText))for (i in 1 : 104 ) {<- slda$ lda@ gamma[i, ][2 ]<- rep (NA , nrow (myText))for (i in 1 : 104 ) {<- slda$ lda@ gamma[i, ][3 ]<- fit[- c (1 )]$ multilateralism <- multilateralism$ humanitarian_dimension <- humanitarian_dimension$ war <- war<- fit_slda$ multi100 <- reg_data$ multilateralism / $ multilateralism + reg_data$ humanitarian_dimension + reg_data$ war)<- glm (~ LR + I (LR^ 2 ) + Gov + Year + as.factor (Party),data = reg_data,family = quasibinomial ("logit" )print (coeftest (glmmod, vcov. = vcovHC (glmmod, type = "HC0" )))print (sessionInfo ())
1
We make the random seed a parameter.
We run the following with three different random seeds, which are selected similar to what we did in the multiverse analysis:
set.seed (123 )sample (- 65535 : 65535 , 3 )#> [1] -13873 -7666 -62550
docker compose run --remove-orphans --rm r36 Rscript --vanilla "meta/curinidocker/part4.R" -13973 #> Container curinidocker-r36-run-0c2bc7e73d42 Creating #> r36 IPv4 forwarding is disabled. Networking will not work. #> Container curinidocker-r36-run-0c2bc7e73d42 Created #> DFM version #> [1] 1 5 1 #> Dimenions #> [1] 104 17885 #> #> z test of coefficients: #> #> Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) #> (Intercept) 365.926062 78.306812 4.6730 2.969e-06 *** #> LR -0.923897 0.222380 -4.1546 3.259e-05 *** #> I(LR^2) 0.107519 0.030920 3.4773 0.0005064 *** #> Gov 0.091421 0.153197 0.5968 0.5506702 #> Year -0.182691 0.039444 -4.6317 3.627e-06 *** #> as.factor(Party)CCDCDU 1.349630 0.655723 2.0582 0.0395679 * #> as.factor(Party)DS 1.263510 1.225223 1.0312 0.3024239 #> as.factor(Party)FI 0.764163 0.433240 1.7638 0.0777606 . #> as.factor(Party)IdV 3.116163 1.517492 2.0535 0.0400246 * #> as.factor(Party)LN 0.322835 0.300920 1.0728 0.2833493 #> as.factor(Party)Mar 1.345636 1.080131 1.2458 0.2128350 #> as.factor(Party)PD 3.395173 1.398773 2.4273 0.0152137 * #> as.factor(Party)PdCI -0.156494 1.369834 -0.1142 0.9090449 #> as.factor(Party)PdL 2.424880 0.479213 5.0601 4.190e-07 *** #> as.factor(Party)PPI 1.405978 0.944018 1.4894 0.1363937 #> as.factor(Party)PRC -0.164717 1.382657 -0.1191 0.9051715 #> as.factor(Party)UDC 1.076829 0.667321 1.6137 0.1066011 #> as.factor(Party)Verdi 0.881473 1.242451 0.7095 0.4780373 #> --- #> Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 #> #> R version 3.6.1 (2019-07-05) #> Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit) #> Running under: Debian GNU/Linux 12 (bookworm) #> #> Matrix products: default #> BLAS: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/libblas.so.3 #> LAPACK: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/libopenblasp-r0.3.21.so #> #> locale: #> [1] C #> #> attached base packages: #> [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base #> #> other attached packages: #> [1] quanteda.seededlda_0.2 quanteda_1.5.1 lmtest_0.9-37 #> [4] zoo_1.8-6 sandwich_2.5-1 here_0.1 #> #> loaded via a namespace (and not attached): #> [1] NLP_0.2-0 Rcpp_1.0.2 pillar_1.4.2 compiler_3.6.1 #> [5] tools_3.6.1 stopwords_1.0 lubridate_1.7.4 tibble_2.1.3 #> [9] gtable_0.3.0 lattice_0.20-38 pkgconfig_2.0.2 rlang_0.4.0 #> [13] Matrix_1.2-17 fastmatch_1.1-0 parallel_3.6.1 stringr_1.4.0 #> [17] xml2_1.2.2 topicmodels_0.2-8 stats4_3.6.1 rprojroot_1.3-2 #> [21] grid_3.6.1 data.table_1.12.2 ggplot2_3.2.1 spacyr_1.2 #> [25] magrittr_1.5 backports_1.1.4 scales_1.0.0 modeltools_0.2-22 #> [29] colorspace_1.4-1 stringi_1.4.3 RcppParallel_4.4.3 lazyeval_0.2.2 #> [33] munsell_0.5.0 slam_0.1-45 tm_0.7-6 crayon_1.3.4
docker compose run --remove-orphans --rm r36 Rscript --vanilla "meta/curinidocker/part4.R" -7666 #> Container curinidocker-r36-run-98377a748add Creating #> r36 IPv4 forwarding is disabled. Networking will not work. #> Container curinidocker-r36-run-98377a748add Created #> DFM version #> [1] 1 5 1 #> Dimenions #> [1] 104 17885 #> #> z test of coefficients: #> #> Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) #> (Intercept) 378.402832 75.489851 5.0126 5.369e-07 *** #> LR -0.990118 0.218876 -4.5237 6.078e-06 *** #> I(LR^2) 0.114536 0.030365 3.7720 0.000162 *** #> Gov -0.010656 0.155994 -0.0683 0.945540 #> Year -0.188833 0.038006 -4.9685 6.746e-07 *** #> as.factor(Party)CCDCDU 1.280615 0.649371 1.9721 0.048600 * #> as.factor(Party)DS 1.284072 1.207220 1.0637 0.287483 #> as.factor(Party)FI 0.764530 0.430604 1.7755 0.075818 . #> as.factor(Party)IdV 3.062664 1.441909 2.1240 0.033667 * #> as.factor(Party)LN 0.313111 0.307756 1.0174 0.308964 #> as.factor(Party)Mar 1.251550 1.058250 1.1827 0.236944 #> as.factor(Party)PD 3.242603 1.353303 2.3961 0.016572 * #> as.factor(Party)PdCI -0.158906 1.347484 -0.1179 0.906125 #> as.factor(Party)PdL 2.447629 0.467156 5.2394 1.611e-07 *** #> as.factor(Party)PPI 1.472795 0.934688 1.5757 0.115093 #> as.factor(Party)PRC -0.219795 1.356840 -0.1620 0.871313 #> as.factor(Party)UDC 1.213741 0.678636 1.7885 0.073695 . #> as.factor(Party)Verdi 0.882015 1.215693 0.7255 0.468130 #> --- #> Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 #> #> R version 3.6.1 (2019-07-05) #> Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit) #> Running under: Debian GNU/Linux 12 (bookworm) #> #> Matrix products: default #> BLAS: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/libblas.so.3 #> LAPACK: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/libopenblasp-r0.3.21.so #> #> locale: #> [1] C #> #> attached base packages: #> [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base #> #> other attached packages: #> [1] quanteda.seededlda_0.2 quanteda_1.5.1 lmtest_0.9-37 #> [4] zoo_1.8-6 sandwich_2.5-1 here_0.1 #> #> loaded via a namespace (and not attached): #> [1] NLP_0.2-0 Rcpp_1.0.2 pillar_1.4.2 compiler_3.6.1 #> [5] tools_3.6.1 stopwords_1.0 lubridate_1.7.4 tibble_2.1.3 #> [9] gtable_0.3.0 lattice_0.20-38 pkgconfig_2.0.2 rlang_0.4.0 #> [13] Matrix_1.2-17 fastmatch_1.1-0 parallel_3.6.1 stringr_1.4.0 #> [17] xml2_1.2.2 topicmodels_0.2-8 stats4_3.6.1 rprojroot_1.3-2 #> [21] grid_3.6.1 data.table_1.12.2 ggplot2_3.2.1 spacyr_1.2 #> [25] magrittr_1.5 backports_1.1.4 scales_1.0.0 modeltools_0.2-22 #> [29] colorspace_1.4-1 stringi_1.4.3 RcppParallel_4.4.3 lazyeval_0.2.2 #> [33] munsell_0.5.0 slam_0.1-45 tm_0.7-6 crayon_1.3.4
docker compose run --remove-orphans --rm r36 Rscript --vanilla "meta/curinidocker/part4.R" -62550 #> Container curinidocker-r36-run-2f602c6dce40 Creating #> r36 IPv4 forwarding is disabled. Networking will not work. #> Container curinidocker-r36-run-2f602c6dce40 Created #> DFM version #> [1] 1 5 1 #> Dimenions #> [1] 104 17885 #> #> z test of coefficients: #> #> Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) #> (Intercept) -5.1498080 64.5680818 -0.0798 0.9364 #> LR -0.0813395 0.2723816 -0.2986 0.7652 #> I(LR^2) 0.0092945 0.0314841 0.2952 0.7678 #> Gov 0.1830294 0.1522227 1.2024 0.2292 #> Year 0.0024397 0.0322769 0.0756 0.9397 #> as.factor(Party)CCDCDU 0.4713599 0.6210226 0.7590 0.4478 #> as.factor(Party)DS -0.0100578 0.9390543 -0.0107 0.9915 #> as.factor(Party)FI 0.1856287 0.3603688 0.5151 0.6065 #> as.factor(Party)IdV 0.3665980 0.9295289 0.3944 0.6933 #> as.factor(Party)LN 0.1764952 0.2451653 0.7199 0.4716 #> as.factor(Party)Mar 0.1647780 0.8079292 0.2040 0.8384 #> as.factor(Party)PD 0.2414698 1.0025641 0.2409 0.8097 #> as.factor(Party)PdCI -0.8164677 1.0612319 -0.7694 0.4417 #> as.factor(Party)PdL 0.4928557 0.3485560 1.4140 0.1574 #> as.factor(Party)PPI 0.2983531 0.7966658 0.3745 0.7080 #> as.factor(Party)PRC -0.7121583 1.0316055 -0.6903 0.4900 #> as.factor(Party)UDC 0.4607044 0.5511243 0.8359 0.4032 #> as.factor(Party)Verdi -0.3925411 0.9812194 -0.4001 0.6891 #> #> R version 3.6.1 (2019-07-05) #> Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit) #> Running under: Debian GNU/Linux 12 (bookworm) #> #> Matrix products: default #> BLAS: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/libblas.so.3 #> LAPACK: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/libopenblasp-r0.3.21.so #> #> locale: #> [1] C #> #> attached base packages: #> [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base #> #> other attached packages: #> [1] quanteda.seededlda_0.2 quanteda_1.5.1 lmtest_0.9-37 #> [4] zoo_1.8-6 sandwich_2.5-1 here_0.1 #> #> loaded via a namespace (and not attached): #> [1] NLP_0.2-0 Rcpp_1.0.2 pillar_1.4.2 compiler_3.6.1 #> [5] tools_3.6.1 stopwords_1.0 lubridate_1.7.4 tibble_2.1.3 #> [9] gtable_0.3.0 lattice_0.20-38 pkgconfig_2.0.2 rlang_0.4.0 #> [13] Matrix_1.2-17 fastmatch_1.1-0 parallel_3.6.1 stringr_1.4.0 #> [17] xml2_1.2.2 topicmodels_0.2-8 stats4_3.6.1 rprojroot_1.3-2 #> [21] grid_3.6.1 data.table_1.12.2 ggplot2_3.2.1 spacyr_1.2 #> [25] magrittr_1.5 backports_1.1.4 scales_1.0.0 modeltools_0.2-22 #> [29] colorspace_1.4-1 stringi_1.4.3 RcppParallel_4.4.3 lazyeval_0.2.2 #> [33] munsell_0.5.0 slam_0.1-45 tm_0.7-6 crayon_1.3.4
From the three runs, we obtained very negative estimates (as negative as -0.99) only by switching to other random seeds. Therefore, the original positive estimate is not stochastically robust. This part matches the findings of the multiverse analysis.
Step 5: Step 2 but on a modern computational environment
Please note that the following is not run under a Docker container (Note the sessionInfo()).
suppressPackageStartupMessages (library (here))suppressPackageStartupMessages (library (sandwich))suppressPackageStartupMessages (library (lmtest))suppressPackageStartupMessages (library (quanteda))suppressPackageStartupMessages (library (seededlda))load (here ("rawdata/dfm.RData" ))## convert the pre quanteda 2 dfm to a modern data structure <- as.dfm (myDfm)cat ("Dimenions \n " )#> Dimenions print (dim (myDfm))#> [1] 104 17885 <- dictionary (list (multilateralism = c ("multilateralism" ,"comunit" ,"responsabilit" ,"alleanza" ,"alleati" ,"impegno" ,"sicurezza" ,"coalizione" humanitarian_dimension = c ("democrazia" ,"umani" ,"democrazia" ,"democratica" ,"diritto" ,"pace" ,"solidariet" ,"libert" ,"pacific*" ,"umanitaria" ,"umanitari" ,"solidal*" war = c ("guerra" ,"militare" ,"bombardamenti" ,"militari" ,"costituzione" ,"disarmo" ,"chiarezza" ,"violenza" ,"bombe" ,"rischi" ,"vittime" set.seed (123 )<- textmodel_seededlda (x = myDfm,dictionary = myDict,residual = 1 ,verbose = FALSE <- fit[- c (1 )]$ multilateralism <- slda$ theta[,"multilateralism" ]$ humanitarian_dimension <- slda$ theta[,"humanitarian_dimension" ]$ war <- slda$ theta[,"war" ]<- fit_slda$ multi100 <- reg_data$ multilateralism / $ multilateralism + reg_data$ humanitarian_dimension + reg_data$ war)<- glm (~ LR + I (LR^ 2 ) + Gov + Year + as.factor (Party),data = reg_data,family = quasibinomial ("logit" )print (coeftest (glmmod, vcov. = vcovHC (glmmod, type = "HC0" )))#> Warning in meatHC(x, type = type, omega = omega): HC0 covariances become (close #> to) singular if hat values are (close to) 1 as for observation(s) 56, 67 #> #> z test of coefficients: #> #> Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) #> (Intercept) -115.092026 35.742287 -3.2201 0.001282 ** #> LR -0.243286 0.126035 -1.9303 0.053570 . #> I(LR^2) 0.031834 0.016283 1.9551 0.050575 . #> Gov 0.073008 0.095878 0.7615 0.446378 #> Year 0.057871 0.017961 3.2220 0.001273 ** #> as.factor(Party)CCDCDU 0.365219 0.328212 1.1128 0.265814 #> as.factor(Party)DS 0.465763 0.580958 0.8017 0.422717 #> as.factor(Party)FI 0.227173 0.216691 1.0484 0.294467 #> as.factor(Party)IdV 0.482677 0.536783 0.8992 0.368544 #> as.factor(Party)LN -0.142248 0.145087 -0.9804 0.326873 #> as.factor(Party)Mar 0.271591 0.501077 0.5420 0.587809 #> as.factor(Party)PD 0.411652 0.625800 0.6578 0.510666 #> as.factor(Party)PdCI -0.325181 0.636458 -0.5109 0.609405 #> as.factor(Party)PdL 0.429832 0.238991 1.7985 0.072093 . #> as.factor(Party)PPI 0.501041 0.493388 1.0155 0.309862 #> as.factor(Party)PRC -0.321976 0.631090 -0.5102 0.609918 #> as.factor(Party)UDC 0.056388 0.399866 0.1410 0.887857 #> as.factor(Party)Verdi 0.021017 0.592262 0.0355 0.971692 #> --- #> Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 print (sessionInfo ())#> R version 4.5.3 (2026-03-11) #> Platform: x86_64-pc-linux-gnu #> Running under: Ubuntu 22.04.5 LTS #> #> Matrix products: default #> BLAS: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/libblas.so.3 #> LAPACK: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/libopenblasp-r0.3.20.so; LAPACK version 3.10.0 #> #> locale: #> [1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8 LC_NUMERIC=C #> [3] LC_TIME=en_US.UTF-8 LC_COLLATE=en_US.UTF-8 #> [5] LC_MONETARY=en_US.UTF-8 LC_MESSAGES=en_US.UTF-8 #> [7] LC_PAPER=en_US.UTF-8 LC_NAME=C #> [9] LC_ADDRESS=C LC_TELEPHONE=C #> [11] LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C #> #> time zone: Europe/Berlin #> tzcode source: system (glibc) #> #> attached base packages: #> [1] stats graphics grDevices datasets utils methods base #> #> other attached packages: #> [1] seededlda_1.4.2 quanteda_4.3.1 lmtest_0.9-40 zoo_1.8-14 #> [5] sandwich_3.1-1 here_1.0.1 #> #> loaded via a namespace (and not attached): #> [1] cli_3.6.5 knitr_1.50 rlang_1.1.6 xfun_0.53 #> [5] stringi_1.8.7 renv_1.1.5 jsonlite_2.0.0 rprojroot_2.1.0 #> [9] htmltools_0.5.8.1 rmarkdown_2.30 grid_4.5.3 evaluate_1.0.5 #> [13] fastmap_1.2.0 yaml_2.3.10 lifecycle_1.0.4 compiler_4.5.3 #> [17] Rcpp_1.1.0 fastmatch_1.1-6 proxyC_0.5.2 lattice_0.22-7 #> [21] digest_0.6.37 stopwords_2.3 magrittr_2.0.3 Matrix_1.7-4 #> [25] tools_4.5.3
Using a modern version of seededlda, even with the same document-term matrix and the same random seed, one cannot obtain exactly the same estimate.
Step 6 (Partial): Seed words Dictionary
In the main multiverse analysis, we modified the seed words with the wild card character. We attempted to run Step 2 but with the seed words corrected. However, it is not possible due to software issue (the underlying R package for handling topic modeling topicmodels cannot correctly allocate memory when the number of keywords is high).
Here, we can only run this on a modern computational environment similar to Step 5.
suppressPackageStartupMessages (library (here))suppressPackageStartupMessages (library (sandwich))suppressPackageStartupMessages (library (lmtest))suppressPackageStartupMessages (library (quanteda))suppressPackageStartupMessages (library (seededlda))load (here ("rawdata/dfm.RData" ))## convert the pre quanteda 2 dfm to a modern data structure <- as.dfm (myDfm)cat ("Dimenions \n " )print (dim (myDfm))1 <- dictionary (list (multilateralism = c ("multilateral*" ,"comun*" ,"respons*" ,"alleanz*" ,"alle*" ,"impegn*" ,"sicurezz*" ,"coalizion*" humanitarian_dimension = c ("democraz*" ,"democrat*" ,"uman*" ,"diritt*" ,"pac*" ,"solidariet*" ,"libert*" ,"pacif*" ,"umanitar*" ,"solidal*" war = c ("guerr*" ,"milit*" ,"bombard*" ,"militar*" ,"costitu*" ,"disarm*" ,"chiarezz*" ,"violenz*" ,"bomb*" ,"risc*" ,"vittim*" set.seed (123 )<- textmodel_seededlda (x = myDfm,dictionary = myDict,residual = 1 ,verbose = FALSE <- fit[- c (1 )]$ multilateralism <- slda$ theta[,"multilateralism" ]$ humanitarian_dimension <- slda$ theta[,"humanitarian_dimension" ]$ war <- slda$ theta[,"war" ]<- fit_slda$ multi100 <- reg_data$ multilateralism / $ multilateralism + reg_data$ humanitarian_dimension + reg_data$ war)<- glm (~ LR + I (LR^ 2 ) + Gov + Year + as.factor (Party),data = reg_data,family = quasibinomial ("logit" )print (coeftest (glmmod, vcov. = vcovHC (glmmod, type = "HC0" )))print (sessionInfo ())#> Dimenions #> [1] 104 17885 #> #> z test of coefficients: #> #> Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) #> (Intercept) -108.304216 33.615423 -3.2219 0.001274 ** #> LR -0.219406 0.125321 -1.7508 0.079989 . #> I(LR^2) 0.028640 0.015855 1.8063 0.070865 . #> Gov 0.039267 0.088537 0.4435 0.657397 #> Year 0.054451 0.016879 3.2260 0.001255 ** #> as.factor(Party)CCDCDU 0.289111 0.317399 0.9109 0.362361 #> as.factor(Party)DS 0.323980 0.557432 0.5812 0.561105 #> as.factor(Party)FI 0.208317 0.205611 1.0132 0.310983 #> as.factor(Party)IdV 0.279564 0.518684 0.5390 0.589896 #> as.factor(Party)LN -0.183099 0.131669 -1.3906 0.164347 #> as.factor(Party)Mar 0.224354 0.484586 0.4630 0.643378 #> as.factor(Party)PD 0.316721 0.595771 0.5316 0.594992 #> as.factor(Party)PdCI -0.371582 0.614809 -0.6044 0.545587 #> as.factor(Party)PdL 0.405810 0.220877 1.8373 0.066170 . #> as.factor(Party)PPI 0.398637 0.469480 0.8491 0.395825 #> as.factor(Party)PRC -0.463199 0.610551 -0.7587 0.448058 #> as.factor(Party)UDC 0.010701 0.372654 0.0287 0.977092 #> as.factor(Party)Verdi -0.096078 0.567012 -0.1694 0.865445 #> --- #> Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 #> #> R version 4.5.3 (2026-03-11) #> Platform: x86_64-pc-linux-gnu #> Running under: Ubuntu 22.04.5 LTS #> #> Matrix products: default #> BLAS: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/libblas.so.3 #> LAPACK: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/libopenblasp-r0.3.20.so; LAPACK version 3.10.0 #> #> locale: #> [1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8 LC_NUMERIC=C #> [3] LC_TIME=en_US.UTF-8 LC_COLLATE=en_US.UTF-8 #> [5] LC_MONETARY=en_US.UTF-8 LC_MESSAGES=en_US.UTF-8 #> [7] LC_PAPER=en_US.UTF-8 LC_NAME=C #> [9] LC_ADDRESS=C LC_TELEPHONE=C #> [11] LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C #> #> time zone: Europe/Berlin #> tzcode source: system (glibc) #> #> attached base packages: #> [1] stats graphics grDevices datasets utils methods base #> #> other attached packages: #> [1] seededlda_1.4.2 quanteda_4.3.1 lmtest_0.9-40 zoo_1.8-14 #> [5] sandwich_3.1-1 here_1.0.1 #> #> loaded via a namespace (and not attached): #> [1] cli_3.6.5 knitr_1.50 rlang_1.1.6 xfun_0.53 #> [5] stringi_1.8.7 renv_1.1.5 jsonlite_2.0.0 rprojroot_2.1.0 #> [9] htmltools_0.5.8.1 rmarkdown_2.30 grid_4.5.3 evaluate_1.0.5 #> [13] fastmap_1.2.0 yaml_2.3.10 lifecycle_1.0.4 compiler_4.5.3 #> [17] Rcpp_1.1.0 fastmatch_1.1-6 proxyC_0.5.2 lattice_0.22-7 #> [21] digest_0.6.37 stopwords_2.3 magrittr_2.0.3 Matrix_1.7-4 #> [25] tools_4.5.3
1
The dictionary is corrected with the wildcard character (asterisk).
Summary
The original estimate is not reproducible because of the following factors:
how the documents are tokenized
stochastic instability
changes in software, even the data and code is largely the same
References
Curini, Luigi, and Valerio Vignoli. 2021.
“Committed Moderates and Uncommitted Extremists: Ideological Leaning and Parties’ Narratives on Military Interventions in Italy.” Foreign Policy Analysis 17 (3).
https://doi.org/10.1093/fpa/orab016 .
