5  Pakete

Pakete in R sind Sammlungen von Funktionen und teilweise auch Daten sowie Dokumentation dazu, die die Nutzungsmöglichkeiten von R umfassend erweitern.

Sie können sich Pakete in etwa wie Apps auf Ihrem Smartphone vorstellen: Sie bieten zusätzliche Funktionen, mit denen Sie bestimmte Aufgaben ausführen können. Ebenso wie Apps lassen sich Pakete nach Bedarf direkt aus R heraus installieren, nutzen und deinstallieren.

Die zentrale Quelle für R-Pakete ist das Comprehensive R Archive Network (CRAN).

CRAN is a network of ftp and web servers around the world that store identical, up-to-date, versions of code and documentation for R.

Es gibt auch andere Quellen für R-Pakete, z.B. Bioconductor (für Pakete im Bereich der Bioinformatik) oder GitHub. Letzteres wird v.a. auch für neue, experimentelle oder kleinere Pakete genutzt.

Es gibt zehntausende Pakete für R. Laut der Seite METACRAN gab es am 19. Mai 2025 fast 23.700 Pakete auf CRAN (hinzu kommen noch Pakete aus anderen Quellen wie GitHub).

Wenn wir R installieren, werden direkt einige sogenannte Kernpakete (core packages) mitgeliefert. Zu diesen gehören z.B. base, stats, utils oder graphics. Diese Pakete enthalten Funktionen, die für die grundlegende Funktionalität von R erforderlich sind. Sie müssen nicht separat installiert oder geladen werden, da sie automatisch verfügbar sind, sobald Sie R starten.

Alle anderen Pakete müssen wir erst installieren, bevor wir sie verwenden können. Sobald ein Paket installiert ist, müssen wir es in jeder neuen R-Sitzung laden, um auf die Funktionen und Daten dieses Pakets zugreifen zu können. D.h. installieren müssen wir ein Paket i.d.R. nur einmale, aber laden müssen wir es in jeder Session neu.

Um Pakete in R zu installieren, verwenden wir die Funktion install.packages(). Um ein Paket zu laden, verwenden wir die Funktion library().

In den weiteren Abschnitten des Buchs bzw. den weiteren Sitzungen des Kurses werden wir verschiedene Pakete installieren und nutzen, um Social-Media-Daten zu sammeln, aufzubereiten und zu analysieren. Pakete, die wir in den nächsten Schritten verwenden werden, sind die Pakete aus dem sogenannten tidyverse (mehr dazu im Kapitel 7) sowie das Paket remotes, mit dem wir u.a. Pakete von GitHub installieren können.

install.packages("tidyverse")
# da es sich hierbei um eine Sammlung von Paketen handelt, kann die Installation etwas dauern.

install.packages("remotes")

Nachdem wir die Pakete einmalig installiert haben, müssen wir sie in jeder neuen R-Sitzung laden, um auf die Funktionen und Daten dieser Pakete zugreifen zu können.

library(tidyverse)
library(remotes)

Um Pakete von GitHub zu installieren, können wir die Funktion install_github() aus dem Paket remotes verwenden. Dazu müssen wir den Link zum sogenannten GitHub Repository kennen, in dem das Paket zu finden ist. Um Pakete von GitHub auf Windows-Systemen nutzen zu können, wird das Programm Rtools benötigt.

Für die Aufbereitung von YouTube-Daten werden wir später das Paket tubecleanr verwenden, das es nur auf GitHub gibt.

Hinweis: Da wir dieses Paket noch nicht direkt benötigen, müssen Sie den nachfolgenden Code jetzt noch nicht ausführen:

remotes::install_github("gesiscss/tubecleanR")

Eine Übersicht darüber, welche Pakete man installiert und in der aktuellen Sitzung geladen hat, liefert der “Packages”-Tab in RStudio.

Alternativ kann man aber auch die Funktionen installed.packages() und sessionInfo() verwenden.

# Alle installierten Pakete auflisten
installed.packages()

# Informationen über die aktuelle R-Sitzung, einschließlich der geladenen Pakete
sessionInfo()