Время прочтения: 3 минуты
Примеры палитр для карт с двумя переменными (или двумерных карт). Источник: https://cran.r-project.org/web/packages/biscale/vignettes/bivariate_palettes.html
Что показать на карте: один атрибут или несколько?
Если вы хотите создать тематическую карту, то вам необходимо работать с географическими данными, имеющими некоторые тематические атрибуты или параметры. Этими параметрами могут быть любые данные, связанные с географическими локациями: например, продолжительность жизни, политические убеждения, категории землепользования, уровень преступности, цены на жилье, места вспышек заболеваний и т.д.
Если в данных есть только одна тема, то, конечно, можно отобразить на карте только один параметр (представьте, к примеру, карту плотности населения). Если же данные содержат более одной темы, то можно выбрать карту с несколькими параметрами или многомерную тематическую карту, т.е. объединяющую две темы данных в вместе, используя гибридный картографический символ.
На таких многомерных тематических картах с помощью более сложных картографических символов (включающих в себя несколько визуальных переменных) отображаются сразу несколько географических фактов о территории или объекте.
Пример карты с двумя отображаемыми параметрами: яркостью показан процент проголосовавших на выборах в каждом округе, а оттенком (красный-синий) – процент голосов за кандидата. Источник: https://cartographicperspectives.org/index.php/journal/article/view/1538/1819
Многомерные карты не всегда лучше, чем одномерные — посмотрим на их достоинства и недостатки.
Чем хороши карты с несколькими параметрами
Большинство тематических карт отображают один атрибут, например, доход на душу населения. Зачастую для этого достаточно простой одномерной карты, поскольку на ней отображается только один атрибут. Однако иногда в наиболее интересных и информативных тематических картах намеренно сопоставляются два или более тематических набора данных. Это позволяет читателям напрямую сравнивать различные наборы данных и зачастую помогает увидеть важные взаимосвязи. Например, карта с двумя параметрами, отображающая и доход на душу населения и ожидаемую продолжительность жизни может выявить сильную корреляцию между этими переменными.
Многомерные карты также помогают экономить место, так как мы можем разместить больше данных на одной карте, а не распределять их по нескольким тематическим картам. Лучшие многомерные карты рассказывают богатые и сложные истории с помощью геоданных.
Ограничения многомерных карт
Прежде чем приступить к созданию многомерных карт, следует знать, что они сложнее в разработке, чем карты, где показан один параметр. Их легко загромоздить множеством дублирующих друг друга символов и цветов, конкурирующих за драгоценное пространство на карте.
Следует также учитывать интересы аудитории и время, которое она, скорее всего, потратит на чтение карты. Двумерные карты хороплет используют цвет достаточно сложным образом, и для того, чтобы разобраться со всеми цветами, обычно приходится много раз возвращаться к легенде карты. Простые одномерные карты не так сложны, и они эффективнее работают для более широкой аудитории.
Если упростить, то можно сказать, что карты с одним тематическим параметром легче читаются и быстро доносят суть. Многомерные тематические карты более насыщены информацией, но требуют больше усилий для понимания.
Пример карты с тремя переменными. Надо приложить усилия, чтобы разобраться в связях. Источник: http://www.personal.psu.edu/cab38/ColorSch/SchHTMLs/CBColorSeqSeq.html
Создание хороших многомерных карт
Учитывайте тип данных
Некоторые типы многомерных карт, такие как хороплеты с двумя параметрами, лучше всего работают с порядковыми или числовыми данными. Другие — например, двумерные, где один атрибут показан пропорциональными символами — могут работать с номинальными данными.
Убедитесь, что данные соответствуют друг другу
Еще одна важная проблема заключается в том, что несколько наборов данных должны быть соизмеримы и логически связаны между собой. Чтобы избежать ложной корреляции (или предположения о существовании нелепой связи), вы должны быть в состоянии утверждать, что переменные данных имеют определенную связь друг с другом. Доход и образование сильно коррелируют — оба влияют друг на друга в реальном мире, в то время как образование и цена арбузов, скорее всего, никак не связаны между собой, и любые закономерности, которые вы видите, скорее всего, случайны.
Избегайте отображения вспомогательных данных
Не все параметры во наборах геоданных следует отображать — некоторые атрибуты могут быть вспомогательными и не иметь никакого отношения к вашей карте. Например "ID" — уникальный идентификатор, используемый ГИС для отслеживания каждого объекта, сам по себе не относится к тематическим данным. Более сложный пример — такие данные, как площадь или длина объекта, которые сами по себе не всегда полезны для создания тематических карт, но хороши для стандартизации данных путем расчета индексов и коэффициентов.
Как работают палитры для карт по двум параметрам. Источник: https://www.joshuastevens.net/cartography/make-a-bivariate-choropleth-map/
Оригинал: Univariate Maps Versus Multivariate Maps
Как и оригинальный материал (Cartography Guide от Axis Maps), эта статья распространяется по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Материал подготовила Ксения Михайлова