¿Cómo ha cambiado a lo largo del tiempo el número de personas solicitando protección en Alemania?

Un gráfico de áreas apiladas con {ggplot2}

Descripción general

En Alemania, al 31 de diciembre de 2024, según el Registro Central de Extranjeros, más de 14 millones de los 83.6 millones de habitantes son extranjeros.

Es importante señalar que alrededor de 3.3 millones llegaron al país en busca de protección. Esta cifra es aproximadamente 78% mayor que la reportada en 2020, y 343% más que hace 10 años.

Una herramienta eficaz para analizar estos datos son los gráficos de áreas apiladas, que permiten visualizar la evolución de la variable de interés, personas que solicitan protección en este caso, desagregándola por categorías. En esta publicación, crearé un gráfico de áreas apiladas con esta información utilizando {ggplot2} en R.

Sobre los datos

Los datos son producidos por el Registro Central de Extranjeros y presentados por la Oficina Federal de Estadística (Destatis) en su sitio web, en la tabla Persons seeking protection, by protection status, 2007 to 2024. Descargué esta información y la guardé en un archivo de Excel llamado persons-seeking-protection-germany.xlsx.

Preparación

Primero, cargo los paquetes necesarios:

library(tidyverse) 
library(kableExtra) 
library(readxl)
library(ggplot2) 
library(ggtext) 
library(ggrepel)
library(showtext) 
library(scales)

Carga de datos

Descargué la tabla Persons seeking protection, by protection status, 2007 to 2024 y la guardé en un archivo de Excel llamado persons-seeking-protection-germany.xlsx.

seeking_protection <- read_excel("persons-seeking-protection-germany.xlsx")

La tabla se ve así:

seeking_protection |>
  kbl(
    caption = "Personas solicitando protección, por estatus, 2007 a 2024"
    ) |>
  kable_paper("hover", full_width = F)

Personas solicitando protección, por estatus, 2007 a 2024

Reference date	Population	Foreign population	Persons seeking protection	unsettled	recognised	temporary	permanent	refused
31 December 2007	82217837	6744880	457430	20145	301995	164350	137650	135290
31 December 2008	82002356	6727620	456050	18930	330365	150795	179570	106755
31 December 2009	81802257	6694775	477595	24620	361775	158735	203040	91195
31 December 2010	81751602	6753620	503470	35835	382325	168205	214115	85310
31 December 2011	80327900	6930895	505925	47130	373875	151045	222825	84920
31 December 2012	80523746	7213710	549825	65920	399050	165610	233440	84860
31 December 2013	80767463	7633630	613925	110335	410570	174110	236460	93020
31 December 2014	81197537	8152970	746320	177900	460140	208460	251675	108280
31 December 2015	82175684	9107895	1036235	349810	547935	285805	262130	138495
31 December 2016	82521653	10039080	1597570	574945	867500	599235	268265	155120
31 December 2017	82792351	10623940	1680700	348640	1154365	888355	266010	177700
31 December 2018	83019214	10915455	1781750	306095	1283225	1017760	265465	192430
31 December 2019	83166711	11228300	1839115	266470	1360070	1090475	269590	212575
31 December 2020	83155031	11432460	1856785	215960	1397685	1116970	280715	243140
31 December 2021	83237124	11817790	1936350	238945	1451375	1133545	317835	246030
31 December 2022	83118501	13383910	3078650	570060	2253875	1916630	337245	254710
31 December 2023	83456045	13895865	3173135	454795	2528935	2188665	340275	189405
31 December 2024	83577140	14061640	3304705	427415	2706320	2377115	329205	170970

Diseño del gráfico de áreas apiladas

Antes de graficar, transformo los datos y renombro algunas columnas para facilitar su uso en {ggplot2}..

seeking_protection <- seeking_protection |>
  # Extraigo el año de la fecha de referencia
  mutate(year = year(dmy(`Reference date`))) |>
  # Solo selecciono las variables de interés
  select(year, unsettled, temporary, permanent, refused) |>
  # Reestructuración de los datos a formato largo
  pivot_longer(!year, 
              names_to = "status", 
              values_to = "persons")

FA continuación, defino un tema para el gráfico y establezco la tipografía “Josefin Sans” con el paquete showtextMás opciones disponibles en https://fonts.google.com/.

font_add_google("Josefin Sans", "Josefin Sans")

showtext_auto()

theme_stacked_chart <- function() {
  theme_minimal(
    base_family = "Josefin Sans" 
  ) +
    # Ajustes personalizados
    theme(

      # Configuración de títulos
      plot.title.position = "plot", 
      plot.title = element_textbox(
        color = "#800000",
        face = "bold",
        size = 20,
        margin = margin(5, 0, 15, 0), 
        hjust = 0,
        halign = 0      ),

      plot.subtitle = element_textbox(
      color = "#767676",
      size = 18,
      margin = margin(5, 0, 35, 0),
      hjust = 0,
      halign = 0
      ),

      # Configuración de ejes
      axis.line = element_line(
        size = 1.1, 
        colour = "#800000"
        ),

      axis.title.y = element_text(
        color = "#800000",
        face = "bold",
        size = 16
      ),
      axis.text.y = element_text(
        color = "#800000",
        face = "bold",
        size = 13
      ),
      axis.title.x = element_blank(),
      axis.text.x = element_text(
        color = "#800000",
        face = "bold",
        size = 13
      ),

      # Configuración de la leyenda
      legend.position.inside = c(0.15, 0.80),
      legend.title = element_text(
        color = "#800000",
        face = "bold",
        size = 14
      ),
      legend.text = element_text(
        color = "#800000",
        size = 13
      ),

      # Configuración del pie de figura
      plot.caption = element_text(
        color = "#800000",
        face = "italic",
        size = 14,
        hjust = 0,
        margin = margin(20, 0, 5, 0), 
        ),

      plot.background = element_rect(
        color = "#D6D6CE",
        fill = "#D6D6CE"
      ),
      plot.margin = margin(40, 40, 40, 40) 
    )
}

El gráfico se crea con el siguiente código:

seeking_protection <- seeking_protection |>
  mutate(status = str_to_title(status))

ggplot(seeking_protection,
  aes(
      x = year,
      y = persons,
      fill = status,
      color = status
      )
    ) +
  geom_area() +
  guides(fill = guide_legend(title = "Estatus de protección", 
                             position = "inside"),
         color = guide_legend(title = "Estatus de protección", 
                             position = "inside")
                             ) +
  scale_fill_manual(
    values = c("Unsettled"= "#767676",
               "Temporary"= "#CC8214", 
               "Refused" = "#8A9045",
               "Permanent" = "#155F83"
               )
  ) + 
  scale_color_manual(
    values = c("Unsettled"= "#767676",
               "Temporary"= "#CC8214", 
               "Refused" = "#8A9045",
               "Permanent" = "#155F83"
               )
  ) + 
  scale_y_continuous(
    labels = label_number(
      scale = 1e-6
      )
    ) +
  scale_x_continuous(
    expand = c(0, 0),
    limits = c(2006.5, 2024.5), 
    breaks = seq(2007, 2024, by = 1)
  ) +
  labs(
    title = "Personas solicitando protección en Alemania por estatus | 2007-2024",
    y = "Número de personas \n(en millones)",
    caption = "Fuente: Registro Central de Extranjeros. \nDiseño: Juan Torres Munguía."
    ) + 
  theme_stacked_chart() 

showtext_opts(dpi = 320) 
ggsave(
  "stacked-area-germany-seeking-protection.png",
  dpi = 320,
  width = 12,
  height = 9,
  units = "in"
)
showtext_auto(FALSE) # Desactiva la funcionalidad de showtext