¿Cómo se eligen las clasificaciones en los mapas coropléticos?

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Me encuentro cada vez más luchando por definir puntos de ruptura cuando visualizo mapas coropléticos (también conocidos como temáticos) para que otros los vean . ¿Alguien tiene alguna referencia sugerida que ayude a guiar, tanto cómo elegir el tipo de escala utilizada como el número apropiado de puntos de ruptura? En particular, para el número de contenedores, solo he visto argumentos para un número límite (por ejemplo, no debe usar más de 5).


Para ser más específico sobre lo que estoy buscando, la mayoría de las referencias que he encontrado sobre el tema son similares al documento al que hace referencia Julien en esta publicación , y solo estoy buscando una discusión más profunda sobre el tema.

Algunos casos de uso específicos que encuentro con frecuencia (para ejemplos de mis luchas);

  • Cuando se muestran datos que tienen un gran sesgo a la derecha, normalmente dudo en mostrar una escala exponencial. Me temo (para el público al que normalmente estoy mostrando mapas) que esto causaría una mayor carga cognitiva al leer la escala y asignar valores de atributos reales a los colores. ¿Son incorrectos mis miedos? También para este tipo de distribuciones me resulta difícil justificar un número particular de contenedores.
  • Al mostrar muchos mapas múltiples pequeños, ¿cómo elijo una escala apropiada que permita visualizar las relaciones de manera efectiva tanto dentro como entre los múltiplos pequeños? Mi estándar de facto cuando las escalas de atributos varían en gran medida es usar quintiles dentro de cada distribución separada. ¿Los quintiles son demasiadas clasificaciones y crean una carga cognitiva demasiado grande para comparar entre los paneles? Supongo que las personas entienden que las clasificaciones cuantiles son equivalentes a las clasificaciones (y, por lo tanto, cuando se clasifican de esa manera ayudan a interpretar entre paneles), ¿es correcta esta suposición?

Inicialmente escribí un párrafo tratando de describir los objetivos de dichos mapas, pero sospecho que mis objetivos son bastante típicos, por lo que no fue necesario. Lo único que debo aclarar de nuevo es que estos son para que los vean otras personas (como en informes, publicaciones) y no son realmente para mi propio análisis exploratorio de datos (aunque sospecho que un buen consejo debería traducirse en cualquiera de los dos). Quizás una buena referencia puede describir los objetivos potenciales de dichos mapas y las compensaciones asociadas con el uso de diferentes esquemas de clasificación. Estaría interesado en referencias específicas y generales.

Andy W
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Si bien no es una respuesta, este es más un concepto. Acabo de leer un artículo que hace referencia a la "regla de los 5 segundos" para presentaciones, pero también debería aplicarse a los mapas. "... coloque un [mapa] en una pantalla, retírelo después de cinco segundos y luego pídale al espectador que describa el [mapa]. Un [mapa] denso no pasa la prueba y no proporciona la función básica de cualquier visual : para ayudar a la presentación ". forbes.com/sites/jerryweissman/2011/10/26/…
RyanKDalton
@RyanDalton, el pensamiento es definitivamente pertinente para la discusión, y sospecho que la prueba de 5 segundos no es tan diferente de cómo las personas realizan experimentos sobre cómo se interpretan los gráficos estadísticos. ¡Espero no tener que comenzar a realizar experimentos para descubrir cómo hacer mis esquemas de clasificación! Tenga en cuenta que no estoy seguro de qué tan bien puedo realizar una prueba de 5 segundos en mí mismo después de que ya estoy bastante familiarizado con los datos que estoy mostrando.
Andy W
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@Ryan La "regla de los 5 segundos" ayuda a explicar por qué tantas presentaciones parecen tan tontas e insípidas. Básicamente dice: "no te atrevas a mostrar nada que sea lo suficientemente rico e interesante como para llamar la atención del público y atraerlo". De hecho, cada uno de los ejemplos en el hilo de Beautiful Maps "fallaría" en esta prueba. Asumiendo que el mapa está bien construido y explicado, ¡tal vez suspender esta prueba es algo bueno !
whuber

Respuestas:

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Una gran referencia, que no se cita lo suficiente, es "Cómo funcionan los mapas" de Alan M. McEachren (The Guilford Press, 1995/2004). No es una guía rápida, sino una reflexión completa sobre cómo se ven y entienden los mapas, basados ​​en una encuesta científica realmente impresionante y el conocimiento de los profesionales.

Laurent Jégou
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¡Funciona bien ya que empecé a leerlo anoche! Recientemente me encontré con este documento (Harrower y Brewer, 2003) para la aplicación en línea ColorBrewer que sugiere que el libro McEachren elija la cantidad de clasificaciones. Además de eso, he encontrado que Monmonier en Cómo mentir con mapas tiene una discusión sobre esquemas ilógicos de números / colores. No era un argumento tan detallado como el que buscaba allí, pero más detallado que cualquier otra cosa que había encontrado hasta ahora. Voy a leer las secciones relevantes en McEachren para ver si satisface mi curiosidad.
Andy W
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También puede consultar "Cartografía temática y visualización" de TA Slocum (Prentice Hall, 1999). Es un poco mayor pero era estudiante de GF Jenks y el libro me pareció muy accesible y directamente útil. Tiene un capítulo completo sobre clasificaciones y una ilustración de los índices de complejidad de mapas de McEachren.
Laurent Jégou
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Recientemente compré Cartografía temática y visualización ( Slocum et al., 2005 ), y el simple hecho de leerlo parece ser más que suficiente para mi solicitud de referencias generales sobre el tema de la elección de contenedores. Ciertamente me dará mucho para leer durante bastante tiempo, y no fue una decisión demasiado ardua comprar (hay muchas copias baratas más antiguas flotando).

Tenga en cuenta que no creo que recomendaría cómo funcionan los mapas de MacEachren para esta pregunta en particular. El libro es tan monolítico que podría haberlo olvidado, pero no recuerdo ninguna discusión directa sobre la elección del número de contenedores (al menos no tan sencillo como el capítulo dedicado a él en el libro de texto de Slocum). En todo caso, creo recordar que mencionar el tema está un poco exagerado y no ha llegado a ninguna conclusión real, pero de todos modos lo recomendaría como referencia general para la visualización de datos.

Hay una gran cantidad de literatura sobre el tema, y ​​tendré que estudiar un poco más para ver si puedo encontrar una respuesta más satisfactoria para clasificar la distribución sesgada. Y volveré a publicar si tengo algo más sustantivo que decir.

Pero para la segunda pregunta sobre la visualización de pequeños mapas múltiples, recientemente encontré un artículo de Cynthia Brewer y Linda Pickle, Evaluación de métodos para clasificar datos epidemiológicos en mapas de coropletas en serie (PDF aquí ), que está exactamente dirigido a mi pregunta.

En resumen, los experimentos sugieren que los cuantiles son la forma más útil de representar una serie de pequeños mapas múltiples, tanto por la facilidad de interpretación (como sugerí en la pregunta) como por el hecho de que producen mapas de área igual en términos de relleno cuando los polígonos son aproximadamente del mismo tamaño. Tal vez esto no sea obvio hasta que vea un contraejemplo; a continuación, pegué una imagen de algunos mapas múltiples pequeños en los que las clasificaciones están obligadas a ser iguales en la serie de diferentes tasas de cáncer (en la página 674 del artículo citado).

ingrese la descripción de la imagen aquí

Debido a que la incidencia de enfermedad hepática es mucho más baja que la EPOC, todos los condados en los mapas superiores tienden a caer en las clasificaciones más bajas. Si no puede discriminar patrones dentro de uno de los mapas, ¡es poco probable que distinga patrones entre mapas! Por supuesto, si es razonable, las clasificaciones deben ser consistentes, pero eso solo es razonable para algunos mapas de comparación. También en cuanto al número de contenedores que eligieron 7 en sus experimentos.

Andy W
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ver esta ref. Optimización de la selección de varias clases de mapas de coropletas

en

T. Bandrova y col. (eds.), Cartografía temática para la sociedad, Lecture Notes in Geoinformation and Cartography, DOI: 10.1007 / 978-3-319-08180-9_6, Springer International Publishing Switzerland 2014

Ali Al-Ghamdi
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Esta referencia puede ser relevante, pero ¿puede escribir al menos un párrafo que resuma su contenido para ayudar a cualquiera que lea su respuesta a decidir si vale la pena intentar localizarla, por favor?
PolyGeo