World Nomad Games 2026: Analyzing Kyrgyz Media Coverage with Python

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World Nomad Games 2026: Analyzing Kyrgyz Media Coverage with Python What did Kyrgyz media talk about during the World Nomad Games 2026 ? In this project, we used Python, Pandas and BeautifulSoup to analyze news coverage published by Kabar , the Kyrgyz national news agency. The goal was to understand how the Games were covered from a Kyrgyz media perspective. Instead of looking only at individual articles, we transformed the news headlines into data and created visualizations to answer three questions: When did Kabar publish the most World Nomad Games stories? Which countries were mentioned most often? What type of topics dominated the coverage? Data Source The analysis is based on 51 Kabar news headlines published between August 31 and September 6, 2026 . Kabar provides an RSS feed, which can be accessed programmatically with Python. However, the current RSS feed mainly contains recent stories. To reconstruct the World Nomad Games coverage for the event dates, ...
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馃憠 An谩lisis de ayuda internacional con Python: dataset OECD + notebook listo para usar

馃實 An谩lisis de ayuda internacional con Python: dataset OECD + notebook listo para usar

En el mundo de las relaciones internacionales, uno de los temas m谩s relevantes —y a la vez menos comprendidos— es c贸mo se distribuyen los recursos destinados al desarrollo global.

¿Qui茅n financia estos proyectos?
¿A qu茅 pa铆ses se dirigen los recursos?
¿Qu茅 regiones reciben mayor apoyo?

Para responder estas preguntas, realic茅 un an谩lisis utilizando datos abiertos de la Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD), espec铆ficamente del dataset Country Programmable Aid (CPA), parte de los registros de Official Development Assistance (ODA).

Mapas en python




馃搳 El reto de trabajar con datos reales

Uno de los principales aprendizajes de este an谩lisis es que los datos del mundo real no vienen listos para usarse.

  • Columnas desalineadas
  • Registros inconsistentes
  • Valores mezclados en campos clave
  • Formatos que requieren limpieza

Por esta raz贸n, una parte fundamental del proyecto fue el proceso de limpieza y transformaci贸n de datos antes del an谩lisis.

馃攳 Principales hallazgos

  • Un grupo reducido de pa铆ses concentra gran parte del financiamiento global
  • 脕frica y Asia reciben la mayor proporci贸n de ayuda internacional
  • Am茅rica Latina no aparece entre las principales regiones receptoras

Estos resultados reflejan c贸mo la cooperaci贸n internacional prioriza regiones con mayores niveles de vulnerabilidad estructural y crisis humanitarias.

馃寪 Visualizaci贸n del an谩lisis

El an谩lisis incluye visualizaciones que permiten entender mejor los flujos de financiamiento:

  • Top pa铆ses donantes


  • Top pa铆ses receptores


  • Distribuci贸n por regi贸n


  • Flujos de financiamiento entre pa铆ses



馃捇 Notebook + dataset listo para usar

Como parte de este proyecto, prepar茅 un notebook en Python (Jupyter) junto con un dataset limpio en formato CSV, listo para ser utilizado.

  • ✔ Limpieza de datos paso a paso
  • ✔ An谩lisis exploratorio
  • ✔ Visualizaciones profesionales
  • ✔ C贸digo reutilizable
  • ✔ Dataset estructurado

馃殌 Accede al recurso completo

Este material est谩 dise帽ado para estudiantes, analistas y profesionales interesados en relaciones internacionales y an谩lisis de datos.

馃憠 Descargar notebook + dataset:
https://zelideth.gumroad.com/l/gatsyp

Este recurso te permitir谩 ahorrar horas de limpieza de datos y comenzar directamente con el an谩lisis.

馃摎 Fuente de datos

Los datos utilizados en este an谩lisis provienen del portal oficial de la OECD:

https://data-explorer.oecd.org/



Dataset: Country Programmable Aid (CPA) - Official Development Assistance (ODA) de 2024

Les comparto un video explicando como se descarga la informaci贸n, y ver una demo del notebook.


馃搶 Conclusi贸n

El an谩lisis de datos aplicado a las relaciones internacionales permite comprender mejor c贸mo se distribuyen los recursos a nivel global y abre nuevas oportunidades para la toma de decisiones basada en evidencia.

M谩s all谩 de los n煤meros, este tipo de an谩lisis invita a cuestionar y explorar las din谩micas del desarrollo global.


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