Що робить карту класифікованою як погано розроблена?

Погано розроблена карта може не лише виглядати непривабливо, але може передавати неправильне повідомлення, що може призвести до прийняття поганих рішень.

Я хотів би попросити людей розміщувати приклади (які є у загальнодоступній царині) погано розроблених карт, З обґрунтуванням того, чому це поганий дизайн.

Хоча на це "запитання" немає однозначної відповіді, я думаю, що це виявиться корисним ресурсом, щоб побачити, що заслуговує поганого дизайну, тому інші можуть навчитися робити НЕ. Я дозволяю голосам вибрати «правильну» відповідь.

Я також хотів би побачити приклади поганого дизайну навколо веб-карти.

Я заперечую, що хоча фахівці з ГІС загалом знають, як створити гарну карту , я б сказав, що вони також мають тенденцію до надто складних веб-карт, намагаючись заново створити GIS-додаток для настільних ПК в Інтернеті: Також повільно користуватися і важко навіть дістатися до карти.

Я думаю, що зараз, коли звичайні люди більше звикли до стилю / простоти Карт Google, веб-карти повинні дотримуватися аналогічного підходу.

З вибухом "NeoGeography", особливо у веб-царині, зараз у нас є багато неінформаційних фахівців, які створюють карти для Інтернету. Дуже багато таких розробників дуже добре розробили дизайн інтерфейсу користувача , але не навчені принципам картографії.

Я думаю, що з веб-мапами все полягає у поєднанні навичок картографії та дизайну інтерфейсу користувача.

На сайті http://cartastrophe.wordpress.com/ є багато чудових поганих прикладів . Наприклад, ця карта Європи (частина карти світу, яка використовує кольори надмірно та без очевидних цілей):

Крім забарвлення, маркування на цій карті - безлад.

Накладання величезної кількості даних, не дбаючи про читабельність, робить такі піксельні плями:

(деякі люди роблять вигляд, що ці " маши " - це "Картографія 2.0". Можливо, ні).

Ще один приклад картографічного поганого дизайну від федерального французького агентства (детально):

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

Побій НАТО «Карта-манія» НАТО (це розраховано на дітей та дорослих)

Триває завантаження (нестиснений / неоптимізований вміст спалаху)

Дуже мало функцій (синій градуйований фон та деяка країна / узбережжя), це все!

Дуже поганий світовий прогноз - знайдіть Гаваї ...

занадто багато, щоб додати до списку.

подвійно наважуюся спробувати це:

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

Я знайшов пару прикладів дуже бідних карт хороплету, розміщених у вікіпедії, що зображують нерівність доходів та бідність за нацією. Хоча обидві метрики зображують безперервне явище, вони обирали, здавалося б, випадкові кольори для зображення різних діапазонів уздовж континууму (навіть не розходяться кольори, випадкові яскраві кольори). Я зменшив розмір завантажених файлів порівняно з оригіналами ( GINI , бідність ), оскільки я вважаю, що вони змусили мене погано переглядати файли в повному розмірі (тому будьте обережні!)

Для критики здається очевидним, що вони повинні обрати безперервну кольорову гаму (таку, яка переходить в один відтінок від світлого до темного або навпаки) для кожної з метрик, оскільки вони представляють суцільні дані (слід дотримуватися власної поради wikipedia! ) Можливо, схема підходить для номінальних даних, але навіть тоді я не вважаю, що такі яскраві кольори є чудовим вибором (можливо, кілька невеликих численних карт із зображенням певних категорій було б легше прочитати). Для більш приємного набору кольорів вибір перевірки роботи Сінтії Брюер та її аплету Colorbrewer - хороший початок.

Як зауваження до первинного джерела, він говорить про те, що це зі світової книги ЦРУ, (що, безумовно, дані), але я не міг знайти жодної карти, яка нерозумно дивиться на фактичний веб-сайт ЦРУ у світі, і не можу простежити її назад через Вікіпедію для цих файлів . Це може бути оригінальний твір, який, на мою думку, був проти політики Вікіпедії. Можливо, замість того, щоб скаржитися, я повинен завантажити новий!

Хоча ця карта є естетично принаймні (принаймні невеликі кратні ліворуч), я вважаю, що вона досить бідна, коли всі три шари розташовуються один над одним. Наскільки я вважаю, що кращі способи відображення таких багатоваріантних даних ознайомтеся з цією іншою темою на сайті - Ефективне відображення демографічних даних на друкованій карті .

Карта взята з http://www.good.is/ . Краще дивитися на реальній карті (з можливістю збільшення) доступна тут .

Ще один приклад поєднання кольорів, подібний до цього, є у Friendly (2007) . Більш чітко сказати про те, що проблематично в цих кольорових схемах, - це те, що вони заплутують спостереження в колірній гамі. Тобто багатокутник може мати різні значення атрибутів, але отримувати однаковий колір! (див. цю презентацію, Емпіричне дослідження використання кольорівПол Меррелл та Росс Іхака для більш детального опису цього). Вищенаведене цитування Friendly наводить приклад у виносці, де два різних набори однакових атрибутів відображатимуться в одному кольорі. Це просто розширюється, намагаючись розмежувати спостереження за кольором на поточній карті. Ви повинні зробити неможливе ментальне відображення кольорів, щоб зрозуміти, що таке початкові значення атрибутів, і це не так просто, як здається легенда.

Нижче я намагався відтворити, як виглядала б їхня легенда. Незважаючи на те, що я виявився невдалим, я вважаю, що це все ще прояснює проблему (я підозрюю, що я не був успішним не тільки через те, що вихідні кольори були відключені, але й тому, що накладення прозорості, ймовірно, не відповідає між кольорами і між ними досягти вищезазначеної карти, можливо також те, як моє програмне забезпечення обробляє прозорість та кольори відрізняється від їх застосування). Читати легенду слід наступним чином, потворні кольори у верхньому правому куті - це змішана панель усіх кольорів трійки. Масив упорядкування кольорів демонструється на сусідніх панелях внизу та зліва. У межах зразків жовтий градієнт збільшується, внизу панелей синій градієнт збільшується, а праворуч від панелей червоний градієнт збільшується.

Легко помітити, що контраст між предметами сильно зменшується, коли кольори поєднуються між собою. Хоча може здатися, що я навмисно перетворив хитрий приклад, за трохи експериментуючи, я ніколи не зміг відтворити масив кольорів у межах їх карти, і всі створені легенди страждали, по суті, з тієї ж проблеми (так що якщо ви дозволите мені відомо, що чарівні кольори створюють їхню карту, я би радий їх повторити тут).

Не начебто відповідь, але так само марно, як ця нитка. Книга: Як лежати з картами Марка Монмоньє - цікаве прочитання. Більшість це погані карти, навмисно створені для спотворення або приховування даних. Настільки легко маніпулювати картами, щоб зрозуміти, що ідеї в цій книзі добре пам’ятати, щоб переконатися, що ви насправді не перетнули межу.

( Джерело )

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

Я пропоную цю, тому що вона характерна для ілюстрацій у добре розглянутому підручнику з картографії, тому це не одноразова погана карта: вона є прикладом того, що навчають людей у ​​(деяких) університетах.

Підписом під ним написано:

Карта залишків від регресії. Географічні райони, які мають значення Y, значно завищені або завищені щодо лінії регресії, відображаються з ідентифікованими символами області. Ці розділи досліджуваної області потребують більш ретельного вивчення. Можуть знадобитися додаткові дані, щоб визначити, чому залежні змінні в цьому розділі поводяться так, як вони. Ідентифікація девіантних областей є основним застосуванням залишкового відображення.

Проблема полягає в тому, що ця карта та її інтерпретація помиляються багатьма важливими способами, починаючи з самої концепції її побудови: карта хороплетів залишків поступається багатьом іншим доступним методам. Відображена тут картина залишків не тільки оманлива через погану картографію (і справді жахливу легенду), але насправді слід очікувати від залишків із справді гарного регресу! Таким чином автор книги створює проблему, де її немає, розвиває нереалістичні очікування та рекомендує потенційно дорогі та безглузді додаткові зусилля щодо збору даних.

Недавній претендент на титул.

Я опишу лише основні мої критики на кулаковій карті: "Населення", що бачиться за шкалою та позицією за замовчуванням за допомогою Firefox (OSX).

• Абсолютні кількісні дані класифікуються та представлені кольоровими класами: величезне зменшення інформації. Приблизно 200 числових значень зводяться до п'яти кольорових значень.
• Метод класифікації властивий: Індонезія та Китай належать до одного класу (234М / 1,338М).
• Класифікація, представлена ​​в легенді, не відображає реальних значень даних. Населення Парагваю - 6,4 мільйона, але легенда говорить, що його клас починається з 9,8 мільйона (але значення виходять з одного джерела: Світовий банк ).
• Проекція недоречна: це Меркатор, подивіться, наприклад, розмір Гроленленда. Розміри континентальних мас сильно спотворені відносно реальних пропорцій поверхонь. Немає виправдання для цього.
• Як результат попереднього зауваження, представлена ​​шкала є достовірною лише на певній широті (не точна), а не для всієї карти, як неявно мається на увазі.
• Деталізація даних не узгоджується з деякими відображеними великими об'єктами на карті: Аляска знаходиться в тому ж класі, що США, Гроленланд, як Данія.
• Як результат попереднього зауваження, Гроленланд помилково представлений як належний до мінімального класу населення, який починається з 9,8 млн., Але його населення становить лише 57 000.
• Кольори легенд відрізняються від кольорів карти (підтверджено інструментом Photoshop eyedrop) (!).
• За шкалою за замовчуванням великі озера та внутрішні моря такого ж кольору, як і країни, лише відтінок темніший.
• За шкалою за замовчуванням карта обрізається у чотирьох напрямках.
• Порядок елементів в легенді змінено, порівняно з рекомендованим (див., Наприклад, Т. Slocum, Тематична картографія та візуалізація , Prentice Hall, 1999 та BD Dent, Cartography: Thematic Map Design , McGraw-Hill, 1999), але це налаштування за замовчуванням для програмного забезпечення ESRI.
• Колір контуру недостатньо контрастний відносно деяких темних кольорів поверхні. Наприклад, спробуйте побачити кордон між Туреччиною та Іраном або між деякими західноєвропейськими країнами.
• Незрозумілий брак даних: Французька Гвіана.
• Вибачте, занадто втомився, щоб продовжувати, це досить боляче.

Моє джерело для відкриття цієї «перлини» - Максим з ForumSIG.

Вони спливають ВСЕ через FB, Gmail та загалом Інтернет. Усі скажуть про них, але я думаю, що вони жахливі, особливо враховуючи, що вони представляють такі прості дані. Питання, що виникають у мене:
Що означає темрява / щільність кольору? Більше відповідей? Це було більше відповідей на душу населення, за опитування?
Чи білі зони не відповідають? Чи їх взагалі обстежували?
На жаль, відповіді на ці запитання є на веб-сайті докторанта, але повністю нехтують, коли інші веб-сайти ділилися картами.

Приклад розповсюдження карт: http://au.businessinsider.com/22-maps-that-show-the-deepest-linguistic-conflicts-in-america-2013-6#the-pron произношение-of- caramel Опис
Джошуа Каца: http://spark-1590165977.us-west-2.elb.amazonaws.com/jkatz/, починає ігнорувати голосні звуки. Карти опитування /

Один з моїх особистих улюблених походить з р66 Технічного транспортного дослідження в Еддінгтоні (стор. 20 зв'язаного PDF):

З цією картою є кілька негайних проблем:

1. Інша відповідь вказувала це на іншій карті; ця карта накладає значні обсяги даних таким чином, щоб він не відображає набагато більше , ніж груба оцінка щільності населення.

2. Чи відображається величина, що може оцінюватися за віком, за площею кругової діаграми чи діаметром ? Легенда говорить, що «коефіцієнт, що може оцінюватися за віком », тож чи існує кореляція між площею або діаметром пирожної діаграми та віковим розподілом?

3. Чи пропонують у кожній круговій діаграмі пропорції відсотків складів, які були побудовані в той період часу, станом на 2003 рік?