Geo-visualisatie/Deel B: Geo-visualisatie: verschil tussen versies

desc none

</imagemap>

|[[Afbeelding:logo-handboek_geo-visualisatie.png|140px|right]]

|}

:NB2: Er is bewust voor een mogelijk politiek gevoelig thema gekozen; hierdoor zie je sneller wat je fout of goed doet bij het visualiseren. Een 'foute' kaart zal snel genoeg opvallen...

 

{| class="editmode" cellpadding="0" cellspacing="0" border=1px style="float:{{#ifeq:{{{1|}}}|links|left;clear:left|right;clear:right}}; background:none; border-collapse: collapse; border: 1px #D3D3D3 solid; padding:0; margin:0; style="width:100%"

|-

|'''Overall:''' Een politiek gevoelig thema mag zo niet gekarteerd worden, dus ook cartografisch gezien is deze kaart ronduit slecht, al zou je dit wellicht niet direct zijn opgevallen.

|}

 

OK, toegegeven, dat waren niet zulke geweldige kaartjes. Laten we daarom eens naar de volgende twee, redelijk vergelijkbare kaartjes kijken:

 

{| class="editmode" cellpadding="0" cellspacing="0" border=1px style="float:{{#ifeq:{{{1|}}}|links|left;clear:left|right;clear:right}}; background:none; border-collapse: collapse; border: 1px #D3D3D3 solid; padding:0; margin:0; style="width:100%"

|-

|'''Overall:''' Deze kaart is iets beter, omdat de staven wat feitelijke (minder beeldvullend) ogen. Maar nog steeds; we weten niet wat nu veel of weinig is. Hoeveel is 5000 inwoners?

|}

 

<nowiki>*)</nowiki> Ten opzichte van het voorbeeld rechts geldt voor het linker voorbeeld dat de cirkels (twee dimensionale figuren - het betreft immers oppervlakten) qua onderlinge verhoudingen (grootte) slechter zijn in te schatten dan staafdiagrammen; grote cirkels worden qua grootte onderschat, omdat het oog de straal ziet en niet de oppervlakte. Het voordeel van cirkels boven staafdiagrammen is echter weer dat op met cirkels een sterk uiteenlopende dataset (dat is hier ook het geval!) toch leesbaar gevisualiseerd kunnen worden. Overigens, bollen gebruiken om aantallen of volumes weer te geven (zoals m³ LPG in de Rotterdamse haven) is helemaal gevaarlijk. Onderlinge verhoudingen in groottes van 3D-figuren kan het oog (immers in 2D, plat op het scherm of papier weergegeven!) helemaal slecht inschatten. Grote bollen worden véél te klein ingeschat. Gebruik je cirkels als proportionele symbolen, maak deze dan 1,4 maal zo groot als dat je op grond van het oppervlakte zou verwachten. Deze overdrijvingsfactor is nodig omdat je oog de grootte van de cirkels op die wijze visueel toch goed inschat. Dit heet het '''Flannery-effect'''.

 

Omdat het zo'n lastige dataset is met uiteenlopende waarden, is het goed om eens te kijken of we relatieve aantallen kunnen gebruiken. In dit geval komt dat neer op het visualiseren van niet de ''aantallen'' inwoners, maar op het ''percentage'' inwoners in een plaats zonder EU-nationaliteit. Dat levert natuurlijk wel een ander soort plaatje op, met misschien andere (reëlere of verrassendere?) conclusies over de spreiding van het fenomeen.

 

{| class="editmode" cellpadding="0" cellspacing="0" border=1px style="float:{{#ifeq:{{{1|}}}|links|left;clear:left|right;clear:right}}; background:none; border-collapse: collapse; border: 1px #D3D3D3 solid; padding:0; margin:0; style="width:100%"

|'''Overall:''' Een zeer slechte kaart; politiek incorrect en cartografisch goed mis.

|}

Overigens, merk op dat alle tot nu toe getoonde kaarten ''feitelijk'' gezien de juiste data bevatten; in die zin kan géén enkel kaartje (wiskundig gezien) fout genoemd worden. Dat de kaart toch fout of slecht genoemd wordt, slaat dan ook op het cartografische / visuele aspect; is wat visueel getoond wordt wel in overeenstemming met het beeld dat de kaartlezer krijgt wanneer hij de werkelijkheid buiten ziet, en / of wanneer hij zou beschikken over alle exacte cijfers? Later in de paragraaf [[Geo-visualisatie/Deel_B:_Geo-visualisatie#Goede_geo-visualisatie|Goede geo-visualisatie]] gaan we hier verder op in.

 

Maar we zijn dus nog steeds niets verder, want we hebben nog steeds geen enkele goede kaart weten te proberen. Laten we het nog eens anders proberen dan:

{| class="editmode" cellpadding="0" cellspacing="0" border=1px style="float:{{#ifeq:{{{1|}}}|links|left;clear:left|right;clear:right}}; background:none; border-collapse: collapse; border: 1px #D3D3D3 solid; padding:0; margin:0; style="width:100%"

|-

|'''Overall:''' Een goede poging, echter hij valt toevallig slecht uit door de lage percentages in de gegeven dataset en levert een onjuist beeld bij de kaartlezer. Slecht afleesbaar.

|}

 

Het blijkt dus een lastige dataset te zijn. Maar we hebben nu aanwijzingen genoeg om het beter te doen. Kijk eens naar de volgende twee figuren.

 

{| class="editmode" cellpadding="0" cellspacing="0" border=1px style="float:{{#ifeq:{{{1|}}}|links|left;clear:left|right;clear:right}}; background:none; border-collapse: collapse; border: 1px #D3D3D3 solid; padding:0; margin:0; style="width:100%"

|-

|'''Overall:''' Een redelijke kaart.

|}

Zou dit linksboven dan de best mogelijke kaart zijn? Laten we het nog eens met staafdiagrammen proberen, en - met hetgeen we inmiddels geleerd hebben - nu eens géén percentages afbeelden:

 

{| class="editmode" cellpadding="0" cellspacing="0" border=1px style="float:{{#ifeq:{{{1|}}}|links|left;clear:left|right;clear:right}}; background:none; border-collapse: collapse; border: 1px #D3D3D3 solid; padding:0; margin:0; style="width:100%"

|-

|'''Overall:''' Een goede kaart, waarschijnlijk het maximaal haalbare wanneer aantallen gevisualiseerd moeten worden.

|}

 

Conclusie: er is veel mogelijk, maar afhankelijk van de dataset is niet alles zomaar goed toepasbaar. Sommige mogelijkheden leiden tot onleesbare kaarten, of kaarten die een verkeerd mentaal (spreidings)beeld achterlaten bij de kaartlezer. Er zijn toch ''meerdere'' goede kaarten te maken. Hieronder staan drie totaal verschillende kaarten - ook al is de uitgangsdataset steeds hetzelfde geweest. Ze zijn ''alle drie'' goed. Ze laten wél een ''verschillend'' beeld zien. De doelstelling (en ook doelgroep van de kaart) bepaalt de uiteindelijke keuze tussen deze drie. En de doelgroep (en het medium, de tijd die lezers hebben, het kennisniveau, de ervaring met het lezen van kaarten) bepaalt in hoeverre bepaalde verbeteringen nog mogelijk zijn aan de opmaak, de legenda en de labels en begeleidende tekst... Deze laatste aspecten komen overigens aan de orde in [[Geo-visualisatie/Deel_C:_Kaartopmaak|Deel C, over kaartopmaak]], en het evalueren zelf in [[Geo-visualisatie/Oplevering#Het_evalueren_van_kaarten|Het evalueren van kaarten]].

De TOP3:

 

{| class="editmode" cellpadding="0" cellspacing="0" border=1px style="float:{{#ifeq:{{{1|}}}|links|left;clear:left|right;clear:right}}; background:none; border-collapse: collapse; border: 1px #D3D3D3 solid; padding:0; margin:0; style="width:100%"

|-

|'''Doelstelling''' Het tonen van de spreiding van de aantallen en wanneer het daarbij om een simpele, snel leesbare kaart gaat. Er kunnen weinig extra vragen aan deze kaart gesteld worden. Ook worden er weinig extra vragen mee opgewekt. Is niet geschikt voor een totaalbeeld, wel voor het beantwoorden van één vraag: waar bevinden zich hoeveel inwoners zonder EU-nationaliteit. Wellicht is een soortgelijke, tweede kaart nuttig, waarin het aantal inwoners per plaats wordt gevisualiseerd. Uitleg in een begeleidende tekst ("je leest hier niet of de aantallen per plaats relatief veel of weinig is") is wellicht noodzakelijk.

|}

 

De drie kaarten hierboven lijken tot nu toe de best mogelijke kaarten. Misschien is op visueel gebied (kleuren en labels) nog één en ander te verbeteren. Met méér gegevens per kaart zouden deze anders wel eens te ingewikkeld kunnen worden.

===De twee kerntaken van een kaart===

Een kaart dient twee vragen te kunnen beantwoorden:

|-

! vraag

Het aantal visuele klassen dient bij het weergeven van kwantitatieve verschillen gelijk of kleiner te zijn dan het ingewonnen aantal klassen. Aan de kant van de lezer zit er ook een beperking. Hieronder wordt het maximum aantal door de oog-brein-combinatie te onderscheiden klassen weer gegeven, afhankelijk van of het verschijnsel door punten (bijvoorbeeld soorten steden), lijnen (bijvoorbeeld soorten transportstromen) of door vlakken (bijvoorbeeld soorten grondgebruik) wordt beschreven<ref>''Diagram en Kaart, als geografische hulpmiddelen'' C.I. Wieland, 1980. Dit werk lijkt overigens verouderd, echter is nog steeds zeer compleet en leesbaar, zeker wanneer het om [[Geo-visualisatie/Inleiding_Cartografie#Kartogram|kartogrammen]] gaat.</ref>:

 

|-

! [[Geo-visualisatie/Symbologie#Symbologie|grafische variabelen]]

De voorbeelden hieronder tonen dat aan. Daarnaast zal blijken dat het maken van een kaart een iteratief proces is. Wanneer het eindresultaat eindelijk goed lijkt te zijn, komt de onderzoeker met de juiste antwoorden en nieuwe vragen. Er zal wellicht wéér een andere kaart gemaakt moeten worden. De analist/beleidsmaker is op die manier kaartenmaker/cartograaf geworden... Voor onderzoeksdoeleinden volstaat één kaart niet. Maar er kunnen bij dit proces veel fouten gemaakt worden indien er niet lang over de kaarten en de problematiek wordt nagedacht.

 

 

De beleidsmaker maakt achtereenvolgens de volgende kaarten met zijn GIS, steeds op basis van dezelfde gegevens:

| [[Image:Nederland neerslag iso lijnen versie.png|thumb|right|250px|'''Het verschijnsel in beeld''': de zelfde data als links, maar nu beter weergegeven. Door interpolatietechnieken is een neerslagkaart berekend. Isolijnen geven nu de overgangen weer. ''De data is goed weergegeven''.]]

|-

|-

|}

In het geval van de gemeten neerslag (al of niet gemiddeld) gaat het waarschijnlijk niet om de objecten/locaties. Het gaat om het ''verschijnsel'' neerslag. Waar die ene hoge neerslagwaarde toevallig gemeten is, is niet zo interessant, of het moet verantwoorden hoe de kaart tot stand is gekomen, en met hoeveel meetstations. Maar belangrijker is dan dat het verschijnsel neerslag in beeld komt, en wel voor héél het gebied. Er moeten nu dus géén objecten worden gekarteerd middels een spreidingskaart, maar een choropleet. Het verschijnsel neerslag vindt immers overal plaats, het varieert slechts in locatie. Ook waar niet gemeten wordt, vindt neerslag plaats. '''Het is een zogeheten continu verschijnsel''' (Engels: 'continues data'). Laat - bijvoorbeeld door [[Geo-visualisatie/Vervolg_GIS#Ruimtelijke_statistiek_.2F_interpolatietechnieken|interpolatietechnieken]] die een GIS biedt - die variatie dus zien; karteer de neerslag als ''verschijnsel''.

 

 

Je zou nu zeggen dat voor de kaart met brandstichtingen exact hetzelfde geldt als bij de neerslag: maak een choropleet en die kaart zal dan wel beter zijn dan die stippenkaart / spreidingenkaart. Niets is minder waar!

*De middelste figuur toont een kaart waarbij sprake is van '''geaggregeerde objecten'''. In één plaats staan één of meer objecten (moskeeën). Het aantal moskeeën is op de kaart middels een label weergegeven per plaats. Het symbool geeft visueel niet het (aantal) objecten (moskeeën) weer, maar plaatsen waar één of meer moskeeën voorkomen. Het plaatje oogt zeer aantrekkelijk. De labeling en het symbool (géén punt of vierkant, maar een moskee!) zijn creatief geplaatst. Er is echter één nadeel van dit figuur. Plaatsen met één moskee komen visueel net zo duidelijk naar voren als plaatsen met 4, 7 of 46 moskeeën. De werkelijke spreiding van het aantal moskeeën wordt daardoor niet duidelijk. Een dergelijke kaart kan dus ''niet'' (eerlijk) gebruikt worden om de spreiding van het verschijnsel in kaart te brengen. Slechts in het geval dat iemand bijvoorbeeld wil weten welke gemeentes überhaupt minimaal één moskee hebben, en waarvan het gemeentebestuur een brief moet ontvangen over nieuw beleid van omwonenden bij een moskee, is het relevant. Al had die persoon misschien nog wel meer aan een eenvoudig lijstje met gemeentes gehad! Zou de meest linker figuur dan toch het best haalbare zijn? Nee. Het is beter om de problemen bij de linker en middelste kaart te vermijden, door voor proportionele symbolen te kiezen; de rechter figuur...

 

 

<div style="background:#FFEFD5;">

Echter, in de praktijk kunnen deze vier soorten kaarten niet dezelfde situatie visualiseren; de vier kaarten geven echt een verschillende indruk bij de kaartlezer over het fenomeen dat in kaart wordt gebracht:

 

|-

| [[Image:Vb geaggregeerd figuratief.PNG|100px]]

Een ander - fictief - voorbeeld laat mogelijk de noodzaak tot normaliseren zien wanneer we voor een choropleet of figuratieve kaart zouden willen kiezen. Het is een kaart van een aantal gemeenten in de Zumbeispiel-regio. Het aantal stergevallen aan Aids over de periode van 1980 tot 2000 is hier vier keer weergegeven. Links zijn in beide kaarten de absolute aantallen weergegeven, rechts zijn in beide kaarten de aantallen per 10.000 inwoners weergegeven.

 

|-

| absolute aantallen:

| relatieve aantallen:

<div style="padding: 0.2em 0.1em 0.2em 0.5em; width: 100%; background-color: cornsilk; border: 1px solid #777777; -moz-border-radius-topleft: 8px; -moz-border-radius-bottomleft: 8px; -moz-border-radius-topright: 8px; -moz-border-radius-bottomright: 8px;">

 

 

Je moet '''normaliseren per oppervlak''' wanneer het om een fysiek aantal objecten in een gebied gaat, wanneer dat onafhankelijk is van het aantal inwoners. Denk aan het aantal gesignaleerde dassen of zeearenden per provincie. Wanneer het echter gaat om aantallen objecten of gebeurtenissen die afhankelijk zijn van het aantal inwoners, dan zal je het aantal moeten delen door de inwoners. Je bent dan aan het '''normaliseren per aantal inwoners'''. Denk aan het aantal cafés per stad. Wanneer je wilt ontdekken dat er in Utrecht en Groningen ''relatief'' wel erg veel cafe's zijn, dan zal een kaartje van het aantal cafés in Nederland (per stad) je niet veel helpen. Amsterdam, Rotterdam, Heerlen en alle andere grote steden komen misschien nog wel hoger uit dan Groningen en Utrecht. Ga je het aantal cafés delen door het aantal inwoners, dan komt er een (klein) getal uit dat een maat is voor hoeveel mensen 'één café moeten delen'. Je kan overigens op nog veel andere data normaliseren dan alleen oppervlak en aantal inwoners. Deze laatste twee zijn echter wel de gebruikelijkste twee bij het maken van kaarten..

 

<!-- ----------- Hieronder onderhoudsmeldingen -------------- -->