Kurssikerta 7 – HIV:sta ja BKT:sta Saharan eteläpuolisessa Afrikassa

Viimeisen kurssikerran tehtävänä oli tuottaa oma teemakartta vapaasti valitusta aiheesta. Tarkoituksena oli esittää kartalla alue, joka jakaantuisi edelleen pienempiin osa-alueisiin ja luokitella näitä osa-alueita vähintään kahden muuttujan suhteen. Tehtävänannon ollessa näin lavea olivat mahdollisuudet lähes rajattomat, ja itsellänikin välkkyi mielessä ideoita Euroopan pohjavesivaroista maittain aina Pohjoismaiden vesivoimaloiden sijainnin suhteesta lohijokien esiintymiseen.

Lopulta päädyin kuitenkin tekemään karttani Saharan eteläpuolisen Afrikan BKT:sta suhteessa HIV-kuolleisuuteen vuodelta 2011 maittain. Halusin muuttujien korreloivan ainakin jollain tasolla keskenään ja hypoteesina oli, että korkea BKT/as. vaikuttaisi AIDS:in letaaliuteen vähentävästi, sillä korkean tulotason maiden asukkailla olisi paremmat mahdollisuudet ostaa itselleen mm. lääkkeitä ja sairaanhoitopalveluita.

Pohjakarttana käytin jo aiemmin kolmannella kurssikerralla datan yhdistämisharjoituksen yhteydessä laadittua karttaa Afrikasta, ja tilastot BKT:sta sekä HIV-luvuista löytyivät Maailmanpankin sekä AVERtin sivuilta. Aluksi jouduin jälleen muokkaamaan hieman tilastoja Microsoft Wordilla etteivät Excelin tunnetusti mainiot automaattiset korjaukset olisi korjanneet 1,000-muotoisia tuhatlukuja muotoon 1 yms pientä hienosäätöä. Korjauksien jälkeen kopioin aineistot Exceliin jossa tein niistä taulukot. Tämän jälkeen suoritin laskutoimituksen jossa jaoin jokaisen maan AIDS-kuolemat sen HIV:ta sairastavien lukumäärällä ja kerroin saadun osamäärän sadalla. Näin sain selvitettyä kunkin maan HIV:n “letaaliusindeksin”, eli sen prosenttiosuuden, joka sairastuneista kuoli AIDS:iin yhtenä vuonna. Lopuksi yhdistin letaaliusindeksin ja BKT:n/asukas vuodelta 2012 yhteen taulukkoon ja toin tämän taulukon MapInfoon uudeksi tietokannaksi. Yhdistin sen jo olemassaolevaan tietokantaan Afrikan valtioista ja karsin pois turhat Pohjois-Afrikan valtiot joista ei ollut tilastotietoa, jotteivat ne teemakartan laatimisvaiheessa olisi sotkemassa luokittelua. Tämän jälkeen yksinkertaisesti loin koropleetti-pylväsdiagrammi-karttayhdistelmän jossa pohjaväri kuvaa HIV:n letaaliusastetta ja pylväs maan bruttokansantuotetta asukasta kohden laskettuna. Lopputulos näytti tältä:

Saharan_eteläpuolinen_Afrikka_HIV_BKT

Kuva 1. Kartta AIDS:in letaaliudesta ja BKT:sta Saharan eteläpuolisessa Afrikassa maittain.

Karttaa tarkastelemalla huomataan, miten korkeimman kuolleisuuden maissa BKT/as. on aina alhainen, kun taas matalan kuolleisuuden maissa se ei sen sijaan aina olekaan välttämättä korkea. Tästä voi päätellä että BKT ei ainakaan suoraan korreloi AIDS:in letaaliuden kanssa, vaan muilla tekijöillä kuten seksuaalivalistuksella, kampanjoilla ja humanitäärisellä avulla on suurempi vaikutus. Jos sen sijaan nämä toimet eivät tuota toivottua tulosta, vaan HIV-tapausten määrä edelleen kasvaa, voidaan korkealla BKT:lla kenties paikata tilannetta ostamalla lääkkeitä sekä terveydenhuoltopalveluita. Matalan tulotason maissa väestöllä ei ole varaa näihin, ja se heijastuu tilastoihin synkempinä kuolleisuuslukuina.

Kartalta voi huomata myös Mauritaniasta Burundiin ulottuvan “AIDS-vyön”, jolla kuolemantapausten määrä suhteessa tartuntoihin on huomattavasti korkeampi kuin aivan eteläisimmässä Afrikassa. Tämä on mielenkiintoinen ilmiö, sillä AVERT:in tilastojen mukaan sekä absoluuttisesti että suhteellisesti suurin osa HIV-positiivisista asuu eteläisen Afrikan valtioiden alueella. Ilmiötä saattaa selittää eteläisen Afrikan HIV-tilanteen saama suurempi kansainvälinen huomio, joka on johtanut avun keskittymiseen alueelle, ja näin kuolemantapausten vähenemiseen. Ainoa korkean letaaliusindeksin maa eteläisessä Afrikassa on erillään mantereesta sijaitseva Madagaskar, jonka luonnonkatastrofien runtelemaan heikkoon tilanteeseen ei ole länsimaissa vielä havahduttu. Mielenkiintoinen tilanne on myös Keski-Afrikassa sijaitsevilla naapurivaltioilla Ruandalla ja Burundilla, joiden letaaliusindeksit ovat aivan erilaiset; Ruandassa yksi Afrikan alhaisimmista ja Burundissa vastaavasti korkeimmista. Molemmat maat ovat kärsineet toistuvista konflikteista historiansa aikana, mutta Ruandan sisällissota 1990-luvulla sai enemmän kansainvälistä huomiota, joka sattaa osaltaan selittää eroavaisuuksia AIDS:iin kuolleisuudessa. Myös Ruandan korkeampi BKT/as. selittää tilannetta.

Teknisesti olen karttaan erittäin tyytyväinen. Se on mielestäni selkeä esitys molemmista muuttujista ja ääripäät on helppo poimia silmämääräisestikin esille. Tällä kertaa muistin jopa tunnin lopuksi ujuttaa mukaan pohjoisnuolen sekä mittakaavan, voi tätä riemua! Päätin nimetä kartalle vain mielenkiintoisimmat, korkeimman/matalimman BKT:n sekä letaaliusindeksin omaavat valtiot selvyyden vuoksi, sillä kaikkine valtionnimineen kartasta olisi tullut melkoisen sekava. Jätin kartasta pois Pohjois-Afrikan valtiot, sillä erilaisen historiansa ja kulttuuripiirinsä takia niiden tilanne eroaa oleellisesti Saharan eteläpuolisesta Afrikasta, eivätkä luvut näin olisi vertailtavissa. Toisaalta voisi olla mielenkiintoista nähdä, miten nämä tekijät vaikuttaisivat BKT:seen sekä HIV-tilastoihin.

Loppujen lopuksi jäi hieman epäselväksi, miten asukkaiden tulotaso korreloi HIV:n tuhoisuuden kanssa. Muuttujien välillä ei näyttäisi vallitsevan suoraa syy/seuraus-suhdetta, mutta jonkunlaista säännönmukaisuutta luvuissa on kuitenkin havaittavissa. Näin jälkiviisaana olisi ollut fiksua laskea esim. SPSS:llä muuttujille korrelaatiokerroin, joka olisi saattanut helpottaa karttatulkintaa huomattavasti. Kertoimen olisi myös voinut liittää valmiiseen karttaan selkeyttämään kuinka merkityksellinen muuttujien välinen riippuvuussuhde on.

Lähteet:

Kartat:

1. Afrikan pohjakartta: Map Library, Africa, Country Outlines, http://www.mapmakerdata.co.uk.s3-website-eu-west-1.amazonaws.com/library/stacks/Africa/index.htm (luettu 11.3.2014)

Verkkolähteet:

1. Avert, Africa HIV & AIDS Statistics, HIV and AIDS Statistics 2011, http://www.avert.org/africa-hiv-aids-statistics.htm (luettu 24.2.2014)

2. The World Bank, GDP per capita (current US$), GDP in 2012, http://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.PCAP.CD (luettu 24.2.2014)

 

 

 

 

 

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *