Apa yang Membuat Peta digolongkan sebagai Desain Buruk?

Peta yang dirancang dengan buruk tidak hanya dapat terlihat tidak menarik secara visual, tetapi juga dapat menyampaikan pesan yang salah, yang dapat menyebabkan keputusan buruk dibuat.

Saya ingin meminta orang-orang untuk mengirim contoh (yang ada di ranah publik) dari peta yang dirancang dengan buruk, DENGAN alasan mengapa desainnya buruk.

Meskipun 'pertanyaan' ini tidak memiliki jawaban yang jelas, saya pikir ini akan membuktikan sumber daya yang berguna untuk melihat apa yang desainnya buruk, sehingga orang lain dapat mempelajari apa yang TIDAK harus dilakukan. Saya akan membiarkan suara memilih jawaban 'benar'.

Saya juga ingin melihat contoh desain yang buruk di sekitar pemetaan web.

Saya berpendapat bahwa walaupun Profesional GIS umumnya tahu cara membuat peta yang terlihat bagus , saya akan mengatakan bahwa mereka juga cenderung terlalu memperumit peta web, dengan mencoba membuat kembali aplikasi desktop GIS di web: Juga lambat untuk digunakan, dan bahkan sulit untuk sampai ke peta.

Saya pikir sekarang bahwa orang normal lebih terbiasa dengan gaya / kesederhanaan Google Maps, peta web harus mengikuti pendekatan yang sama.

Dengan ledakan 'NeoGeografi' khususnya di dunia web, kami sekarang memiliki banyak profesional non-GIS yang membuat peta untuk web. Banyak pengembang ini sering sangat pandai dalam desain antarmuka pengguna , tetapi tidak terlatih dalam prinsip-prinsip kartografi.

Saya pikir, dengan peta web, semuanya tentang menggabungkan keterampilan kartografi dan desain antarmuka pengguna.

Ada banyak contoh buruk di http://cartastrophe.wordpress.com/ . Misalnya peta Eropa ini (bagian dari peta dunia yang menggunakan warna berlebihan dan tanpa tujuan yang jelas):

Selain pewarnaan, label pada peta ini berantakan.

Overlay sejumlah besar data tanpa menjaga keterbacaannya membuat noda pixel tersebut:

(beberapa orang berpura-pura " mashup " ini adalah Cartography 2.0. Mungkin tidak).

Contoh lain dari desain buruk kartografi dari agen Perancis federal (detail):

http://www.developpement-durable.gouv.fr/IMG/pdf/DGALN_Repartition_des_reserves_mondiales_de_MP.pdf

Beat the NATO 'Map-Mania' (ini ditujukan untuk Anak-anak dan Dewasa)

Butuh waktu lama untuk memuat (konten flash tidak terkompresi / tidak dioptimalkan)

Sangat sedikit fitur (latar belakang biru dan beberapa negara / garis pantai) itu saja!

Proyeksi dunia yang sangat buruk - temukan Hawaii ...

terlalu banyak untuk ditambahkan ke daftar.

dobel berani Anda untuk mencobanya:

http://www.nato.int/multi/mapgame/

Saya menemukan beberapa contoh peta choropleth yang sangat buruk yang diposting di wikipedia yang menggambarkan ketimpangan pendapatan dan kemiskinan menurut negara. Meskipun kedua metrik menggambarkan fenomena berkelanjutan, mereka memilih warna yang tampaknya acak untuk menggambarkan rentang yang berbeda di sepanjang kontinum (bahkan tidak berbeda warna, warna cerah acak ). Saya telah mengurangi ukuran dalam file yang saya unggah dibandingkan dengan aslinya ( GINI , kemiskinan ), karena saya percaya mereka telah membuat saya sakit melihat file ukuran penuh (jadi berhati-hatilah!)

Untuk kritik, tampaknya jelas mereka harus memilih skema warna kontinu (yang bergerak dalam satu warna dari terang ke gelap atau sebaliknya) untuk masing-masing metrik karena mereka mewakili data kontinu (Anda harus mengikuti saran Anda sendiri wikipedia! ) Mungkin skemanya cocok untuk data nominal, tetapi meskipun begitu saya tidak berpikir warna cerah seperti itu adalah pilihan yang bagus (mungkin beberapa peta kecil yang menggambarkan kategori tertentu akan lebih mudah dibaca). Untuk pilihan warna yang lebih enak, memeriksa karya Cynthia Brewer dan applet Colorbrewernya adalah awal yang baik.

Sebagai catatan pada sumber aslinya, ia mengatakan itu dari CIA world factbook, (yang datanya pasti) tetapi saya tidak dapat menemukan peta yang konyol ini dengan melihat situs web CIA world factbook yang sebenarnya dan tidak dapat melacaknya kembali melalui commons Wikipedia untuk file-file itu . Ini mungkin karya asli, yang saya pikir bertentangan dengan kebijakan Wikipedia. Mungkin alih-alih mengeluh, saya harus mengunggah yang baru!

Meskipun peta ini secara estetis menyenangkan (setidaknya kelipatan kecil di sebelah kiri), saya percaya ini sangat buruk ketika ketiga lapisan itu saling bertabrakan. Untuk apa yang saya yakini adalah cara yang lebih baik untuk menampilkan data multivarian seperti itu, periksa utas lainnya di situs ini - Secara efektif menampilkan data demografis pada peta yang dicetak .

Peta diambil dari http://www.good.is/ . Tampilan peta yang lebih baik (dengan kemampuan untuk memperbesar) tersedia di sini .

Contoh lain dari pencampuran warna seperti ini adalah di Friendly (2007) . Untuk lebih eksplisit tentang apa yang bermasalah tentang skema warna ini adalah bahwa mereka mengacaukan pengamatan dalam skema warna. Artinya, poligon dapat memiliki nilai atribut yang berbeda, namun menerima warna yang sama! (lihat presentasi ini, Sebuah Studi Empiris Penggunaan Warnaoleh Paul Murrell dan Ross Ihaka untuk penjelasan lebih rinci tentang ini). Kutipan Ramah di atas memberikan contoh dalam catatan kaki di mana dua set atribut yang sama akan dipetakan dengan warna yang sama. Ini hanya meluas dalam mencoba untuk membedakan antara pengamatan dengan warna di peta saat ini. Anda harus melakukan beberapa pemetaan mental warna yang mustahil untuk mengetahui apa nilai atribut asli itu, dan itu tidak sesederhana seperti yang terlihat legenda.

Di bawah ini saya telah mencoba untuk menciptakan kembali apa yang akan disukai legenda mereka. Meskipun akhirnya saya tidak berhasil, saya pikir itu masih mencerahkan tentang apa masalahnya (saya curiga saya tidak berhasil bukan hanya karena warna awal saya padam, tetapi juga karena hamparan transparansi cenderung tidak konsisten di dalam dan di antara warna untuk mencapai peta di atas, juga mungkin cara perangkat lunak saya menangani transparansi dan warna berbeda dari aplikasi mereka). Untuk membaca legenda adalah sebagai berikut, warna jelek di kanan atas adalah panel campuran dari semua tiga warna. Susunan bagaimana warna diatur ditunjukkan di panel tetangga di bawah dan di sebelah kiri. Di dalam swatch gradien kuning meningkat, turun panel gradien biru meningkat, dan di sebelah kanan panel gradien merah meningkat.

Sangat mudah untuk melihat kontras antara barang-barang sangat berkurang ketika warna dicampur bersama. Walaupun mungkin sepertinya saya sengaja menciptakan kembali contoh jelek, dalam sedikit percobaan saya tidak pernah bisa mereproduksi susunan warna dalam peta mereka, dan semua legenda yang dihasilkan menderita pada dasarnya masalah yang sama (jadi jika Anda membiarkan saya tahu warna ajaib untuk menghasilkan peta mereka, saya akan senang untuk meniru mereka di sini).

Bukan jawaban yang tepat, tetapi sia-sia sama dengan utas ini. Buku: Cara Berbohong dengan Peta oleh Mark Monmonier adalah bacaan yang menyenangkan. Sebagian besar darinya adalah peta buruk yang sengaja dibuat untuk mengubah atau menyembunyikan data. Sangat mudah untuk memanipulasi peta untuk menyampaikan maksud Anda, ide-ide dalam buku ini baik untuk diingat untuk memastikan Anda tidak benar-benar melewati batas.

( Sumber )

http://www.press.uchicago.edu/ucp/books/book/chicago/H/bo3696845.html

Saya menawarkan ini karena ini adalah tipikal ilustrasi dalam buku teks yang terkenal tentang kartografi, jadi ini bukan peta yang buruk sekali saja: ini mencontohkan apa yang diajarkan orang di (beberapa) universitas.

Keterangan di bawahnya berbunyi,

Peta residu dari regresi. Area geografis yang memiliki nilai Y jauh di bawah atau terlalu diprediksi relatif terhadap garis regresi dipetakan dengan simbol area yang dapat diidentifikasi. Bagian-bagian dari wilayah studi ini perlu diselidiki lebih dekat. Data lebih lanjut mungkin diperlukan untuk menentukan mengapa variabel dependen di bagian ini berperilaku seperti yang mereka lakukan. Identifikasi area yang menyimpang adalah aplikasi utama pemetaan residu.

Masalahnya adalah bahwa peta ini dan interpretasinya salah dalam banyak hal penting, mulai dari konsep konstruksinya: peta residu choropleth lebih rendah daripada banyak teknik lain yang tersedia. Pola residu yang dipetakan di sini tidak hanya menipu karena kartografi yang buruk (dan legenda yang benar-benar mengerikan), tetapi sebenarnya diharapkan residu dari regresi yang benar-benar bagus! Dengan cara ini penulis buku menciptakan masalah di mana tidak ada, mengembangkan harapan yang tidak realistis, dan merekomendasikan upaya pengumpulan data tambahan yang berpotensi mahal dan tidak berarti.

Pesaing terbaru untuk judul.

Saya hanya akan menjelaskan kritik utama saya di peta pertama: "Population", terlihat pada skala dan posisi default dengan Firefox (OSX).

• Data kuantitatif absolut diklasifikasikan dan diwakili oleh kelas warna: pengurangan informasi yang sangat besar. Sekitar 200 nilai numerik dikurangi menjadi lima nilai warna.
• Metode klasifikasinya khas: Indonesia dan Cina termasuk kelas yang sama (234M / 1.338M).
• Klasifikasi yang disajikan dalam legenda tidak mencerminkan nilai data nyata. Populasi Paraguay adalah 6,4 juta, tetapi legenda mengatakan kelasnya dimulai pada 9,8 juta (tetapi nilainya diambil dari sumber yang sama: Bank Dunia ).
• Proyeksi ini tidak tepat: ini adalah Mercator, lihat ukuran Groënland misalnya. Ukuran massa kontinental terdistorsi relatif relatif terhadap proporsi permukaan nyata. Tidak ada pembenaran untuk ini.
• Sebagai hasil dari pernyataan sebelumnya, skala yang disajikan hanya benar pada garis lintang tertentu (tidak diawali), tidak untuk seluruh peta seperti yang tersirat secara implisit.
• Granularitas data tidak koheren dengan beberapa entitas peta besar yang ditampilkan: Alaska berada di kelas yang sama dengan AS, Groënland dengan Denmark.
• Sebagai hasil dari pernyataan sebelumnya, Groënland secara keliru direpresentasikan sebagai bagian dari kelas populasi minimal, yang dimulai pada 9,8M, tetapi populasinya hanya 57.000.
• Warna legenda berbeda dari warna peta (diverifikasi dengan alat eyedrop photoshop) (!).
• Pada skala standar, danau-danau besar dan laut pedalaman memiliki warna yang sama dengan negara-negara, hanya sedikit lebih gelap.
• Pada skala default, peta dipangkas dalam empat arah.
• Urutan elemen dalam legenda dibalik, dibandingkan dengan urutan yang disarankan (lihat misalnya TA Slocum, Kartografi dan Visualisasi Tematik , Prentice Hall, 1999 dan BD Dent, Kartografi: Desain Peta Tematik , McGraw-Hill, 1999), tetapi itu adalah pengaturan default untuk perangkat lunak ESRI.
• Warna kontur tidak cukup kontras dengan beberapa warna permukaan yang lebih gelap. Misalnya, coba lihat perbatasan antara Turki dan Iran, atau antara beberapa negara barat-Eropa.
• Kurangnya data yang tidak bisa dijelaskan: French Guyane.
• Maaf, terlalu lelah untuk melanjutkan, ini cukup menyakitkan.

Sumber saya untuk penemuan "mutiara" ini adalah Maxime dari ForumSIG.

Ini muncul SEMUA atas FB, Gmail, dan secara umum internet. Semua orang rave tentang mereka, tapi saya pikir mereka mengerikan, terutama mengingat mereka mewakili data sederhana. Pertanyaan yang saya miliki:
Apa arti kegelapan / kepadatan warna? Lebih banyak tanggapan? Apakah lebih banyak tanggapan per kapita, per survei yang dibagikan?
Apakah area putih tidak ada respons? Apakah mereka disurvei sama sekali?
Sayangnya jawaban untuk pertanyaan-pertanyaan itu tersedia di situs web mahasiswa PhD, tetapi sepenuhnya diabaikan ketika situs web lain berbagi peta.

Contoh bagaimana peta dibagikan: http://au.businessinsider.com/22-maps-that-show-the-deepest-linguistic-conflicts-in-america-2013-6#the-pronunciation-of-caramel -mulai-mengabaikan-vokal-sekali-Anda-pergi-barat-dari-ohio-sungai-1
Deskripsi Joshua Katz: http://spark-1590165977.us-west-2.elb.amazonaws.com/jkatz/ SurveyMaps /

Salah satu favorit pribadi saya berasal dari p66 dari Eddington Transport Study (p20 dari PDF terkait):

Ada beberapa masalah langsung dengan peta ini:

1. Jawaban lain menunjukkan ini untuk peta lain; Peta ini overlay signifikan jumlah data sedemikian rupa sehingga tidak menggambarkan lebih dari perkiraan kasar dari kepadatan penduduk.

2. Apakah nilai yang dapat dinilai berdasarkan usia digambarkan oleh area diagram lingkaran, atau diameter ? Legenda mengatakan "nilai yang dapat dinilai berdasarkan usia ", jadi apakah ada korelasi antara luas atau diameter diagram lingkaran dan distribusi usia?

3. Dalam setiap bagan pie, apakah proporsinya mewakili persentase gudang yang dibangun pada periode waktu itu, pada tahun 2003?