12  Comunicando Resultados com Quarto

Você produziu uma análise. Agora precisa compartilhá-la. O Quarto — a plataforma que gera este próprio livro — permite transformar um script R em relatório HTML, PDF, apresentação de slides ou dashboard com pequenas mudanças de configuração.

12.1 O que é um documento Quarto

Um arquivo .qmd mistura texto em Markdown com blocos de código R:

---
title: "Coesão Partidária no Senado"
author: "Seu Nome"
date: today
format: html
---

## Análise

```{r}
library(senatebR)
library(dplyr)

nominais <- extrair_votacoes_nominais_por_ano(anos = 2023)
```

O YAML no topo (---) controla o formato de saída. Mude format: html para format: pdf ou format: revealjs e o mesmo documento vira outro tipo de artefato.

12.2 Relatório HTML

O formato mais versátil. Permite abas, gráficos interativos, código colapsável.

---
title: "Análise das Votações do Senado — 2023"
author: "Seu Nome"
date: today
format:
  html:
    toc: true          # sumário lateral
    code-fold: true    # código colapsável
    theme: flatly
execute:
  echo: true
  warning: false
---

Tip

code-fold: true oculta o código por padrão mas permite que o leitor o expanda. Ideal para relatórios onde o público é misto (técnico e não técnico).

12.3 Relatório PDF

Útil para documentos formais, artigos e TCCs. Requer uma instalação LaTeX — a mais simples é via tinytex:

install.packages("tinytex")
tinytex::install_tinytex()

---
title: "Análise das Votações do Senado — 2023"
format:
  pdf:
    documentclass: article
    papersize: a4
    lang: pt-BR
    number-sections: true
execute:
  echo: false    # oculta o código no PDF — só os resultados
---

12.4 Apresentação de slides

O formato revealjs gera apresentações HTML interativas a partir do mesmo código de análise. Separe slides com ##:

---
title: "Senado em Números"
format:
  revealjs:
    theme: simple
    slide-number: true
    lang: pt-BR
execute:
  echo: false
---

## Composição por partido

```{r}
#| fig-width: 8
#| fig-height: 5
senadores |>
  count(SiglaPartidoParlamentar, sort = TRUE) |>
  ggplot(aes(reorder(SiglaPartidoParlamentar, n), n)) +
  geom_col(fill = "#003580") +
  coord_flip() +
  theme_minimal()

12.5 Coesão partidária

```{r}
# gráfico de coesão aqui
```

## Controle de execução por bloco

Cada bloco de código tem opções próprias com `#|`:

```r
#| echo: false      # não mostra o código
#| warning: false   # suprime avisos
#| fig-cap: "Composição do Senado Federal, 57ª Legislatura"
#| fig-width: 8
#| fig-height: 5
#| cache: true      # reusa resultado se o código não mudou

senadores |>
  count(SiglaPartidoParlamentar) |>
  ggplot(...)

Tipcache: true em blocos lentos

Para blocos que chamam a API do Senado, use #| cache: true. O Quarto salva o resultado e pula a execução nas renderizações seguintes enquanto o código não mudar — equivalente ao saveRDS/readRDS do capítulo de workflow, mas automático.

12.6 Publicar na web com Quarto Pub

O destino mais simples para publicar um documento Quarto publicamente:

# No terminal, dentro do diretório do projeto
quarto publish quarto-pub

Na primeira vez, o comando abre o navegador para autenticação. Depois disso, uma linha atualiza a publicação.

Alternativas: - GitHub Pages: quarto publish gh-pages (requer repositório no GitHub) - Posit Connect / shinyapps.io: para análises com elementos interativos Shiny - Netlify: quarto publish netlify

12.7 Exemplo completo: relatório de atividade parlamentar

O bloco abaixo é um documento .qmd completo que pode ser renderizado diretamente:

---
title: "Atividade Parlamentar — Senado Federal 2023"
date: today
format:
  html:
    toc: true
    code-fold: true
    theme: flatly
execute:
  echo: true
  warning: false
  message: false
---

## Composição do Senado

```{r}
library(senatebR)
library(dplyr)
library(ggplot2)

senadores <- obter_dados_senadores_legislatura(57, 57) |>
  rename_with(~ gsub("IdentificacaoParlamentar\\.", "", .x)) |>
  filter(!is.na(SiglaPartidoParlamentar), !is.na(UfParlamentar))

senadores |>
  count(SiglaPartidoParlamentar, sort = TRUE) |>
  ggplot(aes(reorder(SiglaPartidoParlamentar, n), n)) +
  geom_col(fill = "#003580") + coord_flip() +
  labs(title = "Senadores por partido", x = NULL, y = NULL) +
  theme_minimal()
```

## Coesão nas votações

```{r}
nominais <- extrair_votacoes_nominais_por_ano(anos = 2023) |>
  filter(Secreta == "N", Votos.Voto %in% c("Sim", "Não", "Abstenção"))

coesao <- nominais |>
  group_by(Votos.SiglaPartido, CodigoSessaoVotacao) |>
  mutate(voto_maj = names(sort(table(Votos.Voto), decreasing = TRUE))[1]) |>
  summarise(coesao = mean(Votos.Voto == voto_maj), n = n(), .groups = "drop") |>
  filter(n >= 3) |>
  group_by(Votos.SiglaPartido) |>
  summarise(coesao_media = mean(coesao), .groups = "drop")

ggplot(coesao, aes(reorder(Votos.SiglaPartido, coesao_media), coesao_media)) +
  geom_col(fill = "#003580") + coord_flip() +
  scale_y_continuous(labels = scales::percent) +
  labs(title = "Coesão partidária (2023)", x = NULL, y = "Coesão média") +
  theme_minimal()
```

Salve como relatorio.qmd e renderize com:

quarto::quarto_render("relatorio.qmd")

Ou pelo botão Render no RStudio.