3.1 Países

# gráfico do número de países participantes das Olímpiadas.
# excluíndo aqueles envolvidos nas competições de arte (Art Competitions).

atletas_equipes_modalidades |>
  ggplot2::ggplot() +
  ggplot2::aes(
    x = ano,
    y = equipes,
    group = edicao,
    color = edicao
  ) +
  ggplot2::geom_line(show.legend = FALSE) +
  ggplot2::geom_point(show.legend = FALSE) +
  ggplot2::scale_color_manual(values = c("darkorange", "darkblue")) +
  ggplot2::annotate(
    "text",
    x = c(1916, 1940),
    y = c(70, 90),
    label = c("1a GM", "2a GM"),
    color = "darkred"
  ) +
  ggplot2::annotate(
    "text",
    x = c(2016, 2016),
    y = c(190, 60),
    label = c("Verão", "Inverno"),
    color = c("darkorange", "darkblue")
  ) +
  ggplot2::annotate(
    "text",
    x = c(1940, 1965, 1976, 1988),
    y = c(40, 60, 100, 75),
    label = c("L.A. 1932", "Melbourne 1956", "Montreal 1976", "Moscou 1980"), 
    size = 3
  ) +
  ggplot2::geom_curve(
    ggplot2::aes(
      x = 1915,
      y = 60,
      xend = 1915,
      yend = 38,
    ),
    size = 1,
    arrow = ggplot2::arrow(length = ggplot2::unit(0.02, "npc")),
    color = "darkred",
    show.legend = FALSE
  ) +
  ggplot2::geom_curve(
    ggplot2::aes(
      x = 1940,
      y = 85,
      xend = 1940,
      yend = 60
    ),
    size = 1,
    curvature = 0.2,
    arrow = ggplot2::arrow(length = ggplot2::unit(0.02, "npc")),
    color = "darkred",
    show.legend = FALSE
  ) +
  ggplot2::scale_x_continuous(limits = c(1896, 2016),
                              breaks = seq(1896, 2016, 10)) +
  ggplot2::scale_y_continuous(limits = c(0, 225),
                              breaks = seq(0, 225, 50)) +
  ggplot2::labs(
    title = "Número de países participantes",
    caption = "Elaboração própria (2021)",
    x = "Anos",
    y = "Países"
  ) +
  ggplot2::theme_minimal() 

3.2 Atletas

# gráfico do número de atletas participantes das Olímpiadas.
# excluíndo aqueles envolvidos nas competições de arte (Art Competitions).

atletas_equipes_modalidades |> 
  ggplot2::ggplot() +
  ggplot2::aes(
    x = ano,
    y = atletas,
    group = edicao,
    color = edicao
  ) +
  ggplot2::geom_line(show.legend = FALSE) +
  ggplot2::geom_point(show.legend = FALSE) +
  ggplot2::scale_color_manual(values = c("darkorange", "darkblue")) +
  ggplot2::annotate(
    "text",
    x = c(1916, 1940),
    y = c(4500, 6500),
    label = c("1a GM", "2a GM"),
    color = "darkred"
  ) +
  ggplot2::annotate(
    "text",
    x = c(2016, 2016),
    y = c(9750, 1250),
    label = c("Verão", "Inverno"),
    color = c("darkorange", "darkblue")
  ) +
  ggplot2::annotate(
    "text",
    x = c(1940, 1956, 1976, 1988),
    y = c(1500, 2500, 6050, 5000),
    label = c("L.A. 1932", "Melbourne 1956", "Montreal 1976", "Moscou 1980"), 
    size = 3
  ) +
  ggplot2::geom_curve(
    ggplot2::aes(
      x = 1913,
      y = 4000,
      xend = 1915,
      yend = 3000,
    ),
    size = 1,
    arrow = ggplot2::arrow(length = ggplot2::unit(0.02, "npc")),
    color = "darkred",
    show.legend = FALSE
  ) +
  ggplot2::geom_curve(
    ggplot2::aes(
      x = 1940,
      y = 6000,
      xend = 1940,
      yend = 4500
    ),
    size = 1,
    curvature = 0.2,
    arrow = ggplot2::arrow(length = ggplot2::unit(0.02, "npc")),
    color = "darkred",
    show.legend = FALSE
  ) +
  ggplot2::scale_x_continuous(limits = c(1896, 2016),
                              breaks = seq(1896, 2016, 10)) +
  ggplot2::scale_y_continuous(limits = c(0, 12000),
                              breaks = seq(0, 12000, 1500)) +
  ggplot2::labs(
    title = "Número de atletas que competiram em cada Olimpíada",
    caption = "Elaboração própria (2021)",
    x = "Anos",
    y = "Atletas"
  ) +
  ggplot2::theme_minimal()

3.3 Modalidades

# gráfico do número de modalidades participantes das Olímpiadas.
# excluíndo as competições de arte (Art Competitions).

atletas_equipes_modalidades |>
  ggplot2::ggplot() +
  ggplot2::aes(
    x = ano,
    y = modalidades,
    group = edicao,
    color = edicao
  ) +
  ggplot2::geom_line(show.legend = FALSE) +
  ggplot2::geom_point(show.legend = FALSE) +
  ggplot2::geom_point(show.legend = FALSE) +
  ggplot2::scale_color_manual(values = c("darkorange", "darkblue")) +
  ggplot2::annotate(
    "text",
    x = c(2006, 2012),
    y = c(300, 120),
    label = c("Verão", "Inverno"),
    color = c("darkorange", "darkblue")
  ) +
  ggplot2::scale_x_continuous(limits = c(1896, 2016),
                              breaks = seq(1896, 2016, 10)) +
  ggplot2::scale_y_continuous(limits = c(0, 300),
                              breaks = seq(0, 300, 50)) +
  ggplot2::labs(
    title = "Número de modalidades esportivas em cada Olimpíada",
    caption = "Elaboração própria (2021)",
    x = "Anos",
    y = "Modalidades"
  ) +
  ggplot2::theme_minimal()

4.1 Homens x Mulheres

O crescimento do número de atletas do sexo feminino refletiu amplamente o aumento do número de atletas do sexo masculino até as Olimpíadas de Atlanta 1996, quando o número de participantes homens se estabilizou, aproximadamente, em 8000 e o número de atletas mulheres continou a crescer nas edições seguintes.

data <- olimpiadas |>
  dplyr::filter(esporte != "Art Competitions")

original <- c(1994, 1998, 2002, 2006, 2010, 2014)
novo <- c(1996, 2000, 2004, 2008, 2012, 2016)
for (i in 1:length(original)) {
  data$ano <- gsub(original[i], novo[i], data$ano)
}
data$ano <- as.integer(data$ano)

homens_mulheres <- data |>
  dplyr::group_by(ano, sexo) |>
  dplyr::summarise(atletas = length(unique(id_atleta))) |>
  dplyr::ungroup()

tab_homens_mulheres <- data |>
  dplyr::group_by(ano, edicao, sexo) |>
  dplyr::summarise(atletas = length(unique(id_atleta))) |>
  dplyr::ungroup() |>
  tidyr::pivot_wider(names_from = sexo, values_from = atletas) |>
  dplyr::rename(homens = M,
                mulheres = F) |>
  dplyr::group_by(ano, edicao) |>
  dplyr::mutate(
    homens_porcentagem = round(homens * 100 / sum(homens, mulheres, na.rm = TRUE), 2),
    mulheres_porcentagem = round(mulheres * 100 / sum(homens, mulheres, na.rm = TRUE), 2)
  )

homens_mulheres |>
  ggplot2::ggplot() +
  ggplot2::aes(
    x = ano,
    y = atletas,
    group = sexo,
    color = sexo
  ) +
  ggplot2::geom_line(show.legend = FALSE) +
  ggplot2::geom_point(show.legend = FALSE) +
  ggplot2::scale_color_manual(values = c("darkblue", "red")) +
  ggplot2::annotate(
    "text",
    x = c(2013, 2013),
    y = c(9000, 4800),
    label = c("Homens" , "Mulheres"),
    color = c("darkblue", "red")
  ) +
  ggplot2::scale_x_continuous(limits = c(1896, 2016),
                              breaks = seq(1896, 2016, 10)) +
  ggplot2::scale_y_continuous(limits = c(0, 10000),
                              breaks = seq(0, 10000, 2000)) +
  ggplot2::labs(
    title = "Número de homens e mulheres ao longo do tempo",
    caption = "Elaboração própria (2021)",
    x = "Anos",
    y = "Atletas"
  ) +
  ggplot2::theme_minimal()

Com base nesta base de dados, a participação de atletas femininas atingiu seu ponto mais alto nas Olimpíadas de Sochi 2014 e do Rio 2016 com, respectivamente, 1102 e 5034 mulheres, o que representa um pouco mais de 40% dentre todos os atletas olímpicos.

4.2 Proporção de Homens x Mulheres por delegação

# seleciona 5 jogos olimpicos

jogos_olimpicos <- c(1936, 1956, 1976, 1996, 2016)

# conta os números de homens, mulheres e total de participantes por país a cada Olimpíada
# Mantem apenas os países-anos com, no mínimo, 30 atletas

contagem_NOC <- data |>
  dplyr::filter(ano %in% jogos_olimpicos) |>
  dplyr::group_by(ano, delegacao, sexo) |>
  dplyr::summarise(contagem = length(unique(id_atleta))) |>
  tidyr::spread(sexo, contagem) |>
  dplyr::rename(homens = M,
                mulheres = F) |>
  dplyr::mutate(total = sum(homens, mulheres, na.rm = TRUE),
                ano = as.factor(ano)) |>
  dplyr::filter(total > 49)

# altera NA por 0 nas colunas homens e mulheres

contagem_NOC$homens[is.na(contagem_NOC$homens)] <- 0
contagem_NOC$mulheres[is.na(contagem_NOC$mulheres)] <- 0

Nem todas as nações investiram igualmente em suas atletas femininas: enquanto alguns países abraçaram a oportunidade de ganhar mais melhadas em eventos femininos; outros demoraram a incluir as mulheres em suas equipes olímpicas.

O gráfico a seguir mostra o número de atletas mulheres versus o número de atletas homens de 5 Jogos Olímpicos selecionados (1936, 1956, 1976, 1996, e 2016), com cada ponto representando uma delegação (ou Comitê Olímpico Nacional) e um ajuste de regressão para cada um dos 5 Jogos Olímpicos. Apenas delegações com, pelo menos, 50 atletas estão incluídas no gráfico e no ajuste da linha de regressão. A linha tracejada representa a situação ideal, onde os Comitês enviam equipes compostas por 50% de mulheres e 50% de homens.

# gráfico homens x mulheres atletas por delegacao/ano

contagem_NOC |>
  ggplot2::ggplot() +
  ggplot2::aes(
    x = homens,
    y = mulheres,
    group = ano,
    color = ano
  ) +
  ggplot2::geom_point(alpha = 0.6) +
  ggplot2::geom_abline(intercept = 0,
                       slope = 1,
                       linetype = "dashed") +
  ggplot2::geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
  ggplot2::scale_x_continuous(limits = c(0, 350), breaks = seq(0, 350, 50)) +
  ggplot2::scale_y_continuous(limits = c(0, 300), breaks = seq(0, 300, 50)) +
  ggplot2::labs(
    title = "Porporção de Homens x Mulheres das delegações participantes",
    caption = "Elaboração própria (2021)",
    x = "Homens",
    y = "Mulheres"
  ) +
  ggplot2::guides(color = ggplot2::guide_legend(reverse = TRUE)) +
  ggplot2::theme_minimal() +
  ggplot2::theme(legend.position = "bottom")

O gráfico mostra que, embora tenha existido muitas mudanças entre 1936 e 1956, houve uma melhora considerável na participação feminina de 1956 a 2016. Em 1996 e 2016, algumas delegações enviaram mais atletas do sexo feminino do que masculinos para o Jogos – estes estão representados pelos pontos situados acima da linha tracejada.

5.1 Amsterdam, 1928

# gráfico: Amsterdam, 1928

mundo |>
  ggplot2::ggplot() +
  ggplot2::aes(x = long, y = lat, group = group) +
  ggplot2::geom_polygon(ggplot2::aes(fill = amsterdam)) +
  ggplot2::labs(title = "Amsterdam, 1928",
                caption = "Elaboração prórpia (2021)") +
  ggplot2::guides(fill = ggplot2::guide_colorbar(title = "Atletas")) +
  ggplot2::scale_fill_gradient(low = "lightblue",
                               high = "red",
                               na.value = "gray") +
  ggplot2::theme_void() +
  ggplot2::theme(
    legend.position = "bottom",
    plot.title = ggplot2::element_text(hjust = 0.05, size = 15),
    plot.caption = ggplot2::element_text(hjust = 0.97, size = 10)
  )

5.2 Munique, 1972

# gráfico: Munique, 1972

mundo |>
  ggplot2::ggplot() +
  ggplot2::aes(x = long, y = lat, group = group) +
  ggplot2::geom_polygon(ggplot2::aes(fill = munique)) +
  ggplot2::labs(title = "Munique, 1972",
                caption = "Elaboração prórpia (2021)") +
  ggplot2::guides(fill = ggplot2::guide_colorbar(title = "Atletas")) +
  ggplot2::scale_fill_gradient(low = "lightblue",
                               high = "red",
                               na.value = "gray") +
  ggplot2::theme_void() +
  ggplot2::theme(
    legend.position = "bottom",
    plot.title = ggplot2::element_text(hjust = 0.05, size = 15),
    plot.caption = ggplot2::element_text(hjust = 0.97, size = 10)
  )

5.3 Rio, 2016

# gráfico: Rio, 2016

mundo |>
  ggplot2::ggplot() +
  ggplot2::aes(x = long, y = lat, group = group) +
  ggplot2::geom_polygon(ggplot2::aes(fill = rio)) +
  ggplot2::labs(title = "Rio, 2016",
                caption = "Elaboração prórpia (2021)") +
  ggplot2::guides(fill = ggplot2::guide_colorbar(title = "Atletas")) +
  ggplot2::scale_fill_gradient(low = "lightblue",
                               high = "red",
                               na.value = "gray") +
  ggplot2::theme_void() +
  ggplot2::theme(
    legend.position = "bottom",
    plot.title = ggplot2::element_text(hjust = 0.05, size = 15),
    plot.caption = ggplot2::element_text(hjust = 0.97, size = 10)
  )

A partir dos mapas acima, fica claro que a representação geográfica, nas Olimpíada, se expandiu ao longo do tempo, embora diversas regiões do mundo ainda estejam demasiadamente sub-representadas. Entre estas regiões estão a maior parte da África, Sudeste Asiático, Oriente Médio e grande parte da América do Sul – o Brasil, em 2016, por ser país-sede, esteve representado em todas as 306 modalidades.