vika(7.) kurssikerta

Heipparallaa

 

Viimeistä viedään! Tällä kertaa sai tuottaa itse kartan/karttasarjan valitsemastaan aiheesta. Valitsin tehtävän 1. sillä olen aivan loppu ja se vaikutti helpolta.

Halusin havainnollistaa kartassani kuntien välisiä eroja äänestämisessä ja koulutustasossa. Kuvaan näitä ilmiöitä kartassa kahdella muuttujalla: ylemmän korkeakoulututkinnon suorittaneiden osuutta (ympyrädiagrammi) ja eniten äänestetyt puolueet 2019 eduskuntavaaleissa. Kuntarajakartta löytyi jostain aikaisemman kurssikerran aineistosta ja dataa kätevästi Tilastokeskuksen StatFin tietokannoista. Sitten vain laskettiin vähän uutta tietoa ja joinattiin csv-tiedostojen attribuuttitieto vektorimuotoiseen pohjakarttaan! Näin helppoa se on, sain silti tähänkin uppoamaan n. 8 tuntia 😀  Kuitenkin, kuvassa 1. lopputulema.

Eniten ääniä saaneiden puolueiden esittäminen kartassa tapahtui melko itsestäänselvällä tavalla. Myös Saara oli ajatellut samoin, hänen kartassaan esitetään 2017 pidettyjen kuntavaalien tuloksia. Kahden muuttujan esittäminen kartassa tuntui haastavalta, varsinkin kun alueita on näin monta. Pie chart on tässä nyt se esittämistapa mihin päädyin korkeakoulututkintojen kanssa, mutta mielestäni se ei toimi ainakaan koko Suomen kartassa, ympyrät ovat liian pieniä. Mietin jopa, olisiko prosenttiosuudet voinut lätkäistä suoraan numeroina kuntiin (ehkä, jos tarkasteltaisiin vain yhden maakunnan kuntia tai jotain pienempää aluetta), mutta se näytti vielä enemmän sekamelskalta kuin tämä kuvan 1. tuotos.

Kokeilin myös ottaa lähempään tarkasteluun Pääkaupunkiseutua ja kehyskuntia(kuva 2.). Tästä kartasta on jo havaittavissa esim. korkeakoulutetun väestön keskittymisen pk-seudulle, erityisesti Espoon, Kauniaisten ja Helsingin alueille. Toinen merkillepantava asia on, että erityisesti kehyskunnissa Perussuomalaisia on äänestetty paljon, rannikolla taas RKP:tä. Helsinki on ainut alue, jossa Vihreät ovat saaneet eniten ääniä.

Kuva 1. Eniten äänestetyt puolueet eduskuntavaaleissa 2019 ja ylemmän korkeakoulututkinnon suorittaneiden osuus kunnittain.

Kuva 2. Pienemmän alueen tarkastelu.

Tässä tehtävässä oli mahdollisuuksia tosi moneen, Juliana on esimerkiksi tehnyt merkittävän määrän taustatyötä omaan projektiinsa ja havainnollistaa kartoissaan USA:n pikaruokaravintoloiden ja sydänsairauskuolemien yhteyttä. Lotta oli myös käyttänyt kunta-aineistoja tehtävässä ja tehnyt karttoja väestön ikääntymisestä ja huoltosuhteesta, työllisyydestä ja nettomuutosta. Kiva nähdä, miten erilaisia juttuja kaikki ovat tehneet!

Kivaa, että kurssi alkaa olla nyt paketissa! Välillä olen ollut aika hukassa ja turhautumistakin on koettu, mutta olen oppinut kurssin aikana huimasti, kiitos laadukkaan opetuksen ja inspiroivien blogien 🙂  isot tsempit kaikille seuraavaan periodiin ja aurinkoista kevättä!

 

Lähteet:

Kurssimateriaali

StatFin, Tilastokeskus <https://pxnet2.stat.fi/PXWeb/pxweb/fi/StatFin/StatFin__vaa__evaa__evaa_kar_2019/km_ku.px>

Heikkinen, S. 2021. Viimeinen kurssikerta <https://blogs.helsinki.fi/heikkins/2021/03/04/viimeinen-kurssikerta/>          Viitattu 7.3.2021

Häkkinen, J. 2021. 7: Omavalintaisen datan visualisoimista <https://blogs.helsinki.fi/julihakk/2021/03/03/7-omavalintaisen-datan-visualisoimista-paivittyy/> Viitattu 7.3.2021

Mattila, L. 2021. Omia karttoja väestön ikääntymisestä <https://blogs.helsinki.fi/lottmatt/2021/03/02/omia-karttoja-vaeston-ikaantymisesta/> Viitattu 7.3.2021

 

Leave a Reply

Your email address will not be published.