Seitsemäs kurssikerta: Omien siipien varassa

Tältäkö sen pitääkin tuntua? Kuin hetket olisivat ilmassa leijailevia untuvia ja aika kuluisi ohitse ilmaan pyrähtävän varpusparven siivillä. Sellaista tunnetta en odottanut kohtaavani tällä viimeisellä kurssikerralla, en oikeastaan niistä kerroista kai yhdelläkään. Hetkinen, viimeisellä? Missä välissä ne pitkät päivät ja viikot oikein kuluivat loppuun täysin huomaamattani? Ilmeisesti ne hiippailivat hipihiljaa selkäni takaa silloin, kun olin uppoutunut karttojen sotkuiseen vyyhteen vyötäisiäni myöten. Sieltä paikkatiedon kätköistä onnistuin myös viimein löytämään kaipaamani myötätuulen siipieni alle, vaikka eihän tätä lentämiseksi vielä voi kutsua, lähinnä kai eteenpäin räpiköimiseksi.

Seitsemännellä ja viimeisellä kurssikerralla oli haasteena täysin itsenäisesti toteutettava karttaesitys kahdesta haluamastaan muuttujasta. Aineistot oli tarkoitus hankkia itse eli käytännössä annettiin täysin vapaat kädet työn tekemiseen. Se, mitä kurssin aikana oli tarttunut mieleen, pääsi nyt lopulliseen koitokseensa, kun kaikki taitonsa oli laitettava likoon. Ilokseni, ja melkoiseksi yllätyksekseni, alun kankeus ja turhautuminen vaihtuivat loppua kohden lähes ylitsepulppuavaksi innoksi ja tekemisen riemuksi. Ei haitannut, että olin edelleen kömpelö ja taitamaton. Silmiä hieman siristäen ja päätä kallistaen tajusin, kuinka kompastelukin muuttui kuin huomaamatta tanssiksi.

Teemakarttojen rakentaminen

Aineiston etsinnän aloitin jo edellisenä viikonloppuna, kun vielä uskoin, että yhden kartan tekeminen internetistä löydetyn paikkatietoaineiston päälle riittäisi. Jo silloin huomasin, kuinka halutun aineiston löytäminen ei olekaan niin helppoa kuin internetin rajattomia mahdollisuuksia miettiessä voisi luulla. Tätä tehtävää tietenkin hankaloitti se, etten ollut aivan varma, mitä tahtoisin kartallani esittää. Halusin teeman liittyvän jollain tavoin ympäristöön, mutta aineiston etsimiseen sai helposti kulumaan useamman tunnin, kun mieli seilaili edestakaisin aina esitettävän alueen valintaa myöten.

Kurssikerralle tullessani olin päättänyt hieman harmistuneena ja aineistooni tyytymättömänä tehdä kartan Euroopasta, jossa esittäisin kasvihuonekaasujen ja bruttokansantuotteen välistä yhteyttä. Paitsi, etten ollut valitsemiini teemoihin täysin tyytyväinen, niin lisäksi Eurostat-sivustolta hankkimani data ei valitettavasti sisältänyt tietoja kaikista Euroopan valtioista, niin kuin olin toivonut. Olin sentään löytänyt sopivan paikkatietoaineiston Euroopan rajoista, mikä hieman lievitti harmiani. Tarkempia ohjeita lukiessani kävi kuitenkin ilmi, että jos ei tekisi karttaa bittikuvasta, vaan valmiista paikkatietoaineistosta, olisikin tehtävä kaksi karttaa, eli esitettäviä teemoja olisi yhteensä neljä.

Tämä tietenkin synkensi entisestään mieltäni, ja yritin ensin lähteä kiinnittämään bittikarttakuvaa koordinaatein, sillä tuolla hetkellä lisäaineiston etsiminen ei houkuttanut. Euroopan kokoisen alueen edessä nostin kuitenkin kädet aika nopeasti pystyyn. Kuinka ikinä saisin sen kiinnitettyä koordinaatteihin kunnolla ja tarpeeksi tarkasti puhumattakaan kaikkien rajojen piirtämisestä? Omat taitoni tuntuivat liian riittämättömillä suhteessa tehtävän kokoon, joten luovutin ja päätin tehdä löytämäni paikkatietoaineiston pohjalta kaksi karttaa. Jälkikäteen ajateltuna, kuten Konsta Uimonenkin (2017) blogissaan toteaa, olisi tosin voinut olla hyödyllistä haastaa itsensä ja kokeilla bittikarttakuvan kiinnittämistä koordinaatistoon. Toisaalta omilla taidoillani saattaisi olla kannattavampaa tehdä se ensin jollain hieman helpommalla karttapohjalla, joka kuvaisi esimerkiksi vain yhtä valtiota.

Niinpä latasin maailmankartan vektoriaineiston Natural Earth -sivustolta ja avasin sen MapInfoon. Siitä hankaluudet sitten vasta alkoivatkin. Suurin haasteeni oli se kaikkein perustavanlaatuisin: Kuinka saisin Excel-tiedostot liitettyä kartta-aineistoni tietokantaan? Vaikka SQL Select -toiminto olikin tuttu ja useiden yritysten jälkeen tuli entistä tutummaksi, tietyt palaset mielestäni tuntuivat kadonneen, eikä tietokantaliitos ottanut sujuakseen. Välillä MapInfo herjasi jotain, mistä en ottanut selvää, eikä suostunut tekemään sitä, mitä siltä pyysin. Tallensin tekemiäni kyselyitä, avasin niitä ja tein uusia. Jossain vaiheessa tajusin myös yhdistää maailmankartan osia toisiinsa, sillä esimerkiksi Ahvenanmaa ja Suomi olivat erillisinä kokonaisuuksina kartalla. Todellista ratkaisua ongelmaan ei kuitenkaan tahtonut löytyä, ja tuntui siltä, että juoksin samaa ympyrää yhä uudestaan ja uudestaan pää kolmantena jalkana.

En ole oikeastaan vieläkään täysin varma, mikä tilanteen lopulta korjasi, mutta uskoisin erään ratkaisevan oivalluksen syntyneen vierustoverini kanssa ongelmaa ihmetellessämme. Taulukon loppuun oli jostain syystä tulostunut nollia viliseviä rivejä, jotka Excelissä näyttivät pelkkää tyhjää, enkä ainakaan itse pystynyt niitä siellä erottamaan oikeasti tyhjistä riveistä. Näiden rivien täydellinen poistaminen oli varmasti ainakin osasyynä siihen, että lopulta useamman yrityksen ja erehdyksen jälkeen tietokantaliitos onnistui haluamallani tavalla.

Teemakartan visualisointi onnistui paljon kivuttomammin, vaikka jouduin jälleen ymmälleni MapInfon kanssa, kun ohjelma kadotti siirtämiäni Label-merkintöjä jo toistamiseen tämän kurssin aikana. Vieläkään ongelman syy ei itselleni selvinnyt, mutta löysin tässä tapauksessa onneksi melko selvän tavan sijoittaa Label-merkinnät kartalle automaattisesti. Kaiken lisäksi viimeistellessäni karttaa jokusen päivän jälkeen, siirtely toimi jälleen moitteettomasti. Sillä hetkellä olin lähes varma, että MapInfo todella tekee tätä minulle ihan kiusallaan.

Visuaalisesti kuvan 1 kartasta tuli lopulta punakeltaisensävyinen. Pylväsdiagrammit hukkuvat ehkä turhan paljon koropleettikarttaan, vaikka näin nämä päällekkäiset teemat sointuvatkin paremmin yhteiseksi kokonaisuudeksi. BKT:ta asukasta kohden kuvaavan koropleettikartan luokat on jaoteltu aineiston todellisia rajoja parhaiten kuvaavien luonnollisten luokkarajojen avulla. Tällöin luokkakoot ovat valitettavasti vahvasti toisistaan poikkeavia, mutta siitä huolimatta tämä jaottelu tuntui jälleen fiksuimmalta. Ainoastaan viimeisessä luokassa olen käyttänyt itse määrittelemiäni rajoja, luonnollisen luokan jakoa oikeastaan silti muuttamatta. Vaihdoin nimittäin vain rajojen arvoja järkevämmäksi kokonaisuudeksi koskematta MapInfon tekemään jaotteluun. Iloisin yllätys ja valaistuminen kartan visualisoinnissa tapahtui, kun onnistuin liittämään aiemmin kurssilla käytetyn karttapohjan esityksen taustalle, minkä ymmärtämistä olisin jo edellisellä kerralla kaivannut. Nyt meret erottuvat sinisinä kartalla ja tällä tavoin myös koko kartan ilme on helpommin lähestyttävä ja elävämpi.

Toiselle kartalle valitsin lopulta suojeltujen maa-alueiden prosenttiosuuden ja todellisen pinta-alan neliökilometreinä. Tämän kuvassa 2 nähtävän teemakartan tekeminen luonnistui huomattavasti pienemmällä vaivalla kuin edellisen, ja tietokantojen liitoksetkin sujuivat oikeastaan ongelmitta. Sen kanssa päädyin myös hyvin samankaltaisiin visuaalisiin ratkaisuihin, paitsi että värimaailma sai sävykseen luontoa kuvaavan vihreän. Suojeltujen maa-alojen todellista kokoa kuvaavassa Graduate-teemakartassa käytin neliöjuuriskaalausta, jotta myös pienimmät merkit erottuisivat kartalta paremmin.

Kun tämäkin kartta alkoi jo valmistua, tuli mieleeni, että olisi mielenkiintoista nähdä esimerkiksi suurimpia luonnonsuojelualueita kartalla. Koetin etsiä tämänkaltaista paikkatietoaineistoa internetistä sitä kuitenkaan löytämättä, mutta koska innostuksen kipinä oli jo roihahtanut rätiseväksi valkeaksi, päätin tehdä kuvassa 3 nähtävän kartan Suomen luonnonsuojelualueista. Niihin löysin tarvittavia tietoja SYKE:n avoimen datan latauspalvelu LAPIO:sta. Suomen rajojen karttapohjan taas kaivoin esiin aiemmista kurssiaineistoista ja muokkasin ulkonäköä hieman vähemmän huomiota kerääväksi.

Ongelmaksi kartan kanssa muodostui se, etten ollut varma, noudattavatko molemmat kartat samaa koordinaattijärjestelmää. Eniten epäilyksiä herättivät rannikon suojelualueet ja etenkin se, osuivatko ne oikeille kohdilleen. Lopulta MapInfon syövereitä tutkiessani taisin löytää kuitenkin paikan, josta varmistui kartan käyttävän yhtä ja samaa koordinaattijärjestelmää eli ETRS-TM35FIN-projektiota.

Ongelmista kuitenkin seurasi taas jotain hyvää. Kun yritin etsiä MapInfosta tietoa, millä koordinaattijärjestelmällä Suomen kartta oli tuotettu, törmäsin vahingossa toimintoon, jolla voisi tuottaa legendan ilman teemakarttaa. Innostuin tietenkin löydöstä ja valikoita painelemalla onnistuin kuin onnistuinkin luomaan kartalle selitteen.

Intoni ei nähtävästi vieläkään osoittanut loppumisen merkkejä, sillä päätin kokeilla html-kartan luomista. Sen pohjaksi otin kuvan 2 kartan ja päätin etsiä eri valtioiden sivuja niiden luonnonsuojelusta ja luonnosta ylipäätään. Kaiken kaikkiaan tällaisen linkkejä sisältävän kartan luominen ei ollut niin hankalaa kuin olisi voinut kuvitella. Työläimmäksi vaiheeksi muodostui sopivien internetsivujen löytäminen, ja välillä periksi antamisen ajatus viivähti hetken mielessäni. Kun olin kuitenkin jo yli puolen välin, ei auttanut muuta kuin jatkaa.

Harmikseni kaikki sivut eivät valitettavasti ole kuitenkaan aivan sitä, mitä etsin. Suurin osa niistä on nimittäin erilaisia matkustussivuja, joilla luontoa markkinoidaan lähinnä rahankiilto silmissä eikä niinkään tarkastella suojelunäkökulmien kannalta. Siksi kartan idea hieman kärsi, mutta koska html-esitystä lähdin toteuttamaan eniten teknisestä näkökulmasta käsin, hyväksyin kohtaloni ja liitin valtioihin edes hieman aihetta liippaavia sivustoja.

Kun kartan lopulta jännityksensekaisin odotuksin avasin selaimeen ja linkit oikeasti toimivat kuten pitikin, oli olo valehtelematta kuin voittajalla, hykerryttävän helpottunut. Mitä sitten, jos legendat eivät tulleetkaan mukaan eikä kartan ulkoasu muuten ole siitä silmiä hivelevimmästä päästä? Kartan tekoon kuluneet tunnit olivat kaiken sen ajan arvoisia, kun klikatessani kohtaa kartalla, se kuljetti minut suoraan sinne, minne halusinkin. Olin lähes yhtä innoissani kuin pienempänä saadessani painaa hissin tai bussin nappia. Tällä kertaa vain rakensin nappulan itse ja siksi sen hölmö yksinkertaisuus tuntui entistä kutkuttavammalta.

Valitettavasti html-kartan siirtämisessä tänne blogialueelle oli haasteita, vaikka noudatin parhaani mukaan ohjeita. Onneksi peruskoulun ATK-tunneilta oli jäänyt jossain määrin mieleen html-tiedostojen kanssa toimiminen. Näiden hatarien tietojen avulla sain muokattua väärin ollutta koodia, ja toivon mukaan linkki nyt toimii myös täällä oikein.

Mitä teemakartoilta lopulta selviää?

Kaikkien tekemieni karttojen pohjalla on niitä yhdistävä ympäristöteema. Ympäristö ja luonto ovat kaikista mahdollisista aiheista ehkä itselleni rakkaimpia, joten kyseisen teeman valitseminen oli minulle lähes itsestäänselvyys. Maantieteessä itseäni kiehtoo juurikin se, miten siinä tarkastellaan ihmistä osana maailmaa ja meidän vuorovaikutustamme luonnon kanssa. Tämä ajatus on myös omien karttojeni takana, sillä vaikka ihminen onkin vuosituhansien aikana erkaantunut monin paikoin luonnosta, on tämä yhteys edelleen olemassa eikä siitä luultavasti voida koskaan päästä täysin eroon.

Kuva 1. Eräiden Euroopan maiden bruttokansantuote ja kasvihuonekaasupäätöt suhteutettuna valtion väestöön vuonna 2014 (Admin 0 – Countries 2017; Greenhouse gas emissions per capita 2017; Gross domestic product at market prices 2017). Numeroina kartalla on esitetty kasvihuonepäästöt hiilidioksidiekvivalenttitonneina asukasta kohden kunkin tarkastelussa olleen valtion osalta. Kuvan saa suuremmaksi klikkaamalla.

Kuvan 1 kartassa yhdistyvät ihmisten elintasoa kuvaava BKT euroina asukasta kohden ja toisaalta kyseisen valtion saastuttava rooli pylväsdiagrammeissa, jotka kuvaavat kasvihuonekaasupäästöjä suhteutettuna asukaslukuun. Bruttokansantuote kertoo vuoden aikana tuotettujen tuotteiden ja palveluiden yhteenlasketun arvon. Kasvihuonepäästöt on taas esitetty hiilidioksidiekvivalenttitonneina, joka toimii kasvihuonepäästöjen yhteismittana. Ilmakehä-ABC:n (2016) mukaan päästöt muutetaan tällöin ekvivalenttiseksi hiilidioksidiksi noudattaen sitä, minkälainen ilmakehää lämmittävä vaikutus niillä on.

Kartan tarkoituksena on yrittää tutkia, löytyykö yhteisön elintason ja saasteiden määrän väliltä selvää suhdetta. Mitään täysin varmaa ei kartalta pysty tulkitsemaan ilman tarkempia korrelaatioanalyysejä, mutta suuntaa antavia arvioita voidaan siltä kuitenkin yrittää lukea.

Kartan perusteella näyttää siltä, että korkeampi BKT/asukas yhdistyy yleensä korkeampiin väestöön suhteutettuihin kasvihuonekaasupäästöihin. BKT/asukas -luokittelun kahden ylimmän luokan maissa kasvihuonekaasupäästöt ovat monilla yli 10 tonnia asukasta kohden. Sen sijaan alemmissa luokissa myös kasvihuonekaasupäästöt ovat yleisesti ottaen asukasta kohden pienemmät. Tämä saattaa viitata siihen, että korkeampi elintaso voi johtaa ympäristöä kuluttavampaan elämäntapaan.

Yhtenä suurimpana poikkeuksena tähän tuntuu nousevan toiseksi ylimmässä BKT/asukas -luokassa oleva Ruotsi, sillä sen kasvihuonekaasupäästöt ovat korkeasta elintasosta huolimatta alle 6 hiilidioksidiekvivalenttitonnia asukasta kohden. Ruotsi onkin EU-maista kasvihuonekaasupäästöiltään vähäisimpiä (Ruotsi pyrkii ilmastotyön edelläkävijäksi ja sillanrakentajaksi köyhien ja rikkaiden maiden välille 2015). Syynä tähän on samaisen lähteen mukaan esimerkiksi se, että Ruotsissa tuotetaan sähkö paljolti vesi- ja ydinvoimalla sekä myös tuulivoimalla ja biopolttoaineilla.

Itse asiassa onkin mielenkiintoista kysyä, miksi suhteellisesti rikkaammat valtiot ylipäätään saastuttavat usein eniten asukasta kohden. Juuri näillä mailla olisi nimittäin parhaiten varaa kalliimpiin mutta myös puhtaampiin energiantuotantotapoihin. Toisaalta on valtio kuinka vauras tahansa, se pyrkii kaikesta huolimatta menemään sitä halvinta mahdollista reittiä, minkä tähden fossiiliset polttoaineet houkuttelevat yhä edelleen energiantuotantotapana.

Maailmanlaajuisesti ajateltuna oikeastaan kaikki Euroopan maat ovat suhteellisen hyvinvoivia, ja onkin hyvä huomata, että kartan esittämä ilmiö toistuu laajasti myös globaalilla tasolla. Ilmastonmuutosta aiheuttavat kasvihuonekaasupäästöt ovat historiallisesti mutta myös nykyään lähinnä teollisuusmaiden aiheuttamia (Tynkkynen 1999), vaikka tänä päivänä myös esimerkiksi Kiina ja Intia ovat nousseet absoluuttisissa määrissä maailman suurimpien päästöjen aiheuttajiin (Hiilidioksidipäästöt 2013).

Karttaa tarkastellessa on syytä muistaakin, että siinä sekä bruttokansantuote että kasvihuonepäästöt ovat nimenomaan suhteutettuina väestömäärään. Esimerkiksi Luxemburg nousee molemmissa kategorioissa ehkä turhankin kanssa esille, koska maa on hyvinvoiva mutta kovin pieni. Vaikka väestöön suhteuttaminen auttaa maiden vertailussa, olisi tärkeää tutustua tämän esityksen ohella myös etenkin kasvihuonepäästöjen absoluuttisiin määriin, jolloin todellisuudessa suurimmat saastuttajat nousisivat paremmin esiin. Esimerkiksi Anna Haukan (2017) blogissaan julkaisemasta kartasta voi tarkastella maailmanlaajuisesti kasvihuonekaasupäästöjä sekä väestömäärään suhteutettuna että absoluuttisesti, mikä olisi ehkä kaikkein tehokkain tapa ymmärtää kasvihuonekaasupäästöjä.

Kuva 2. Eräiden Euroopan maiden luonnonsuojelualueiden maapinta-ala esitettynä sekä suhteellisesti prosentteina että absoluuttisesti neliökilometreinä vuonna 2015 (Admin 0 – Countries 2017; Protected areas for biodiversity: Habitats directive 2017). Kuvan saa suuremmaksi klikkaamalla.

Luonnonsuojelualueet Euroopassa -HotLink

Kuvan 2 kartassa sekä linkin takaa avautuvasta html-kartassa kuvataan puolestaan maa-alueilla sijaitsevien luonnonsuojelualueiden määrää Euroopassa sekä suhteellisesti että absoluuttisesti. Prosenttiosuuksien avulla on helpompi vertailla maita keskenään, mutta toisaalta Graduate-teemakartta antaa osviittaa siitä, kuinka suuret alat luontoa on oikeasti suojeltu.

Espanja nousee kartalla selkeästi esiin, sillä se on paitsi suhteellisesti suojellut suuren osan maapinta-alastaan, niin tämä pinta-ala on myös määrällisesti suurin yksittäisen valtion sisällä. Muut valtiot, joissa on yhtä suuri osuus pinta-alasta suojeltu, ovat selvästi pienempiä ja siksi niiden suojelema maa-alakin on pienempi.

Ennakko-odotusten mukaisesti suuremmissa valtioissa on suojeltu absoluuttisesti suurempi pinta-ala kuin pienemmissä, mikä on kaiken järjen mukaan loogista. Näin ei kuitenkaan näytä aivan kaikkien maiden kohdalla tapahtuvan, sillä esimerkiksi Iso-Britannia on moniin valtioihin verrattuna suurehkosta koostaan huolimatta suojellut sekä pinta-alalta että prosentuaalisesti pienen osan maa-alastaan.

Html-kartan avulla voidaan saada vaihtelevasti lisää tietoa siitä, missä suojelualueita sijaitsee sekä ylipäätään maiden luonnosta. Tällä tavoin kuva suojellusta luonnosta monipuolistuu ja voidaan ehkä myös ymmärtää, miksi näitä ainutlaatuisia ja arvokkaita kohteita on syytäkin suojella.

Kuva 3. Vuonna 2016 Suomen valtion omistamat ja yksityisten mailla olevat luonnonsuojelualueet kartalla (Luonnonsuojelualueet: valtion omistamat 2016; Luonnonsuojelualueet: yksityisten mailla 2016). Kuvan saa suuremmaksi klikkaamalla.

Suomen suojelualuekartan avulla pääsee perehtymään tarkemmin yhden maan luonnonsuojelualueisiin. Siitä osuu heti silmään Lapin suuret, suojellut erämaa-alueet, jotka varmasti kätkevät sisälleen herkkää, pohjoista luontoa. Vaikka nämä alueet ovatkin etenkin ilmastonmuutoksen myötä suuressa suojeluntarpeessa, biodiversiteettia ajatellen ne edustavat vain pintaraapaisua Suomen luonnosta. Jotta myös eteläisempien lajien kirjo säilyisi tulevaisuudessa, voisi olla hyvä laajentaa siellä päin sijaitsevia suojelualueita. Tällöin ongelmaksi kuitenkin muodostuu näiden suojelualueiden sovittaminen ihmistoiminnan kanssa.

Luonnonsuojelualueiden perustamisessa juuri tämä on se kaikkein keskeisin haaste. Kumpi tulisi asettaa edelle: luonnon vai ihmisen etu? Pitkällä tähtäimellä monimuotoisen luonnon säilyttäminen ja siten maailman tasapainossa pitäminen osoittautuvat varmasti kannattavaksi teoksi. Ihminen on kuitenkin taipuvainen ajattelemaan lyhyemmällä tähtäimellä, jolloin luonto saa yleensä väistää ihmisten tieltä.

Tämä ajattelutapa näkyy molemmissa tuottamissani teemakartoissa. On täysin ymmärrettävää, että ihminen muiden eliöiden tavoin pyrkii usein ensin toteuttamaan oman etunsa ja vasta sitten miettimään asiaa muun luonnon kannalta. Tällainen ajattelutapa on kuitenkin kokemassa murrosta. Ympäristöongelmiin on pikkuhiljaa havahduttu, päästöjä pyritään pienentämään ja luonnonsuojelualueita lisäämään. Kun ihminen ymmärtää toimivansa vuorovaikutuksessa maailman kanssa, tajuaa hän usein myös sen, ettei täällä selviä pitkään ilman muuta luontoa.

Mitä opin ja mitä olisin voinut tehdä toisin?

Viimeinen kurssikerta toi ilman muuta mukanaan edellisten kertojen tapaan haasteita ja tuskastumista, mutta päällimmäiseksi tunteeksi jäi kaikesta huolimatta hieman hämmentävä innostus. Uusien asioiden kokeileminen itse ja oman kiinnostuksen mukaisiin teemoihin tarttuminen olivat vahvasti tässä taustalla mukana. Alun vaikeuksien selättäminen antoi myös uskoa itseeni, joka monin paikoin on kurssin aikana päässyt ruostumaan.

Sen olen jo oppinut, etteivät kartat ihmisten tavoin koskaan ole täydellisiä, mutta juuri siksi niitä onkin mielenkiintoista tarkastella kriittisesti. Värimaailma, tuo ikuisuusongelma, ei tälläkään kerralla mennyt aivan nappiin. Tämän huomaa ennen kaikkea kuvan 1 kartasta, jossa myös luokittelu oli aineiston epätasaisen jakautumisen seurauksena haasteellista. Suomen luonnonsuojelualueiden kartassa puolestaan olisivat vihreän sävyt voineet olla voimakkaammat, jotta suojelualueet erottuisivat vaivattomammin. Html-karttaan olisi saattanut löytää joihinkin maihin osuvampia internetsivuja, jos olisi käyttänyt lisää aikaa ja vaivaa niiden etsimiseen, mutta näinkin se menettelee.

Tämä kurssikerta opetti etenkin itsenäistä työskentelyä ja siihen kuuluvaa vaivaa ja oman järjen käyttämistä, jotka ovat elinehto jonkin uuden ja merkittävän luomisessa. Vaikka uskoin käyttäneeni runsaasti aikaa aineistojen etsimiseen, tuntui välillä siltä, että olin lähtenyt juoksemaan ryteikköön eteeni katsomatta tai kompassista suuntaa ottamatta, ja siksi syvempi merkitys jäi kartoista uupumaan. Jos aiheeseen olisi esimerkiksi ensin tutustunut tarkemmin, olisi saattanut löytää toisenlaisia, ehkä yllättäviäkin ideoita, joita kartalla tahtoisi esittää.

Kaikista virheistäni huolimatta tämä kerta jäi kuitenkin mieleeni kaivattuna onnistumisen ja innostuksen hetkenä. Vaikka juoksinkin silmät kiinni, kyse ei ollut päättömästä pakenemisesta, vaan ennemmin uteliaasta kirmailusta pelkästä juoksemisen ilosta ihmeellisiä asioita etsien. Ei se mitään, jos juoksee silloin tällöin päätä pahkaa päin puuta. Hymy nousee väkisinkin huulille, kun huomaa samalla tuon puun juurella kasvavan makeita metsämansikoita ja uneliaina nuokkuvia valkovuokkoja. Tällaisten hetkien takia ei karttojen teko ole lainkaan hassumpaa.

Tilinteon hetki – Mitä tämä kurssi on minulle opettanut?

Tässä sitä sitten viimein ollaan, viimeisen, ja ehkä turhan pitkäksi venähtäneen, blogitekstini loppumetreillä, ja olisi aika pohtia, mitä päähän on tältä kurssilta loppujen lopuksi jäänyt. Vaikka Paikkatiedon hankinta, analyysi ja kartografia -kurssi on monin paikoin riipinyt hermojani riekaleiksi ja hehkeys on ollut tekemisestä kaukana, se on myös antanut onnistumisen hetkiä ja opettanut olennaisia taitoja melkein vahingossa.

Blogin pitäminen oli itselleni uusi tapa suorittaa kurssi, joten mielenkiinnolla odotin, minkälaisia haasteita ja oivalluksia se mukanaan toisi. Kurssikerroista kirjoittaminen tuntui useaan otteeseen raskaalta, ja tekstiä tuli väännettyä välillä melko puoliväkisin. Kirjoittaminen itsessään on kuitenkin lähellä omaa sydäntäni, ja kun alkukankeuden jälkeen alkaa sanoja lähes tipahdella toistensa perään, työ muuttuu huomattavaksi helpommaksi. Itse olen kuitenkin melko arka tekstejäni tai mitään muitakaan omia töitäni julkaisemaan, minkä takia saatoin monesti viivytellä niiden laittamista blogiin, varsinkin silloin, kun en ollut itse kovin tyytyväinen tuotokseeni. Ensimmäisen julkaisun tekeminen oli varmaan se kaikkein raastavin kamppailu itseni kanssa, mutta kurssin etenemisen myötä kynnys tuntui ainakin jonkin verran madaltuvan.

Blogi opiskeluympäristönä mahdollisti myös vuorovaikutuksellisen oppimisen, kun muiden blogeja tuli luettua ja katseltua. Oli kiinnostavaa nähdä, mitä muut olivat tehneet ja kirjoittaneet, ja sitä myöten oma näkökulmani laajentui. Itse helposti saatan jumittua tietyn lähestymistavan vangiksi, minkä vuoksi koin muiden oivalluksista lukemisen mieltä avartavaksi.

Blogia pitäessä tuli myös syvennyttyä oppimaansa aivan eri tavalla kuin ennen. Sen myötä tuli eriteltyä hankaliksi kokemiaan asioita ja onnistumisten takana olleita syitä perusteellisesti. Oman oppimisensa tarkkailu ja pohtiminen kannustivat kokeilemaan uusia asioita ja etsimään itselleen oikeaa polkua kuljettavaksi. Sen löytäminen on minulla edelleen hieman kesken, mutta kurssin aikana käytyjen mietintöjen avulla uskon päässeeni taas hivenen verran lähemmäs tätä päämäärää.

Kurssin pääpaino oli ilman muuta MapInfoon ja ylipäätään paikkatietoon ja paikkatieto-ohjelman rakenteeseen tutustumisessa. Aiemmin paikkatiedosta oli tullut luettua ainoastaan oppikirjoista, minkä vuoksi käytännönharjoitukset antoivat kaivatun konkreettisen tuntuman aiheeseen. Samalla tieto karttaesityksistä ja niihin liittyvästä kriittisyydestä lisääntyi, kun joutui pohtimaan oman karttansa toimivuutta ja luotettavuutta. Tämän kurssin jälkeen muuallakin näkyviä karttoja katsoo väistämättä uusin, vähemmän sinisilmäisin silmin.

Olen edelleen vasta-alkaja MapInfon kanssa, mutten missään nimessä enää täysin ummikko. Niin erilaisten teemakarttojen laadinta, kyselyiden tekeminen, tietokantojen kanssa toimiminen kuin bufferoinninkin salat ovat alkaneet pikkuhiljaa avautua minulle. Eteneminen on ehkä monin paikoin vielä kömpelöä, mutta oikeat nappulat löytyvät yhä pienemmällä vaivalla, ja ongelmien ratkaisua pystyy miettimään järjellä eikä pelkästään sokkona kokeillen.

Tietyllä tavalla MapInfo kuitenkin jätti salaperäisyyden verhon ylleen. Kaikkia toimintoja ei tietenkään ollut edes tarkoitus oppia, mutta muutenkin silloin tällöin jouduin ymmälleni ohjelman kanssa. Välillä lähes tuntui siltä, että se irvaili minulle ja avuttomuudelleni, mutta sitten heltyikin ja teki sen, mitä toivoin sen tekevän. MapInfon mielen sopukoissa on siis vielä runsaasti salaisuuksia itselleni esiin ongittavaksi.

En oikeastaan olisi osannut kuvitella parempaa tapaa lopettaa tätä kurssia kuin se, millaiseksi tämä viimeinen kurssikerta lopulta paljastui. MapInfosta ei tullutkaan itselleni kaapin perän unohdettuihin varjoihin tungettavaa mörköä, vaan se sai sittenkin palon paikkatietoa kohtaan syttymään sisälleni. Voin lähes vannoa, että tämä ei tule jäämään viimeiseksi kerraksi MapInfon tai muiden paikkatieto-ohjelmien parissa. Olen nyt ottanut vasta ensimmäisen, ja ehkä sen kaikkein haastavimman, askeleen paikkatiedon portailla. Tuo alimmainen askelma on tuntunut jalkojen alla turhan kiikkerältä ja paikoin jopa laholta, mutta sillä minä nyt kaikesta huolimatta uskallan väittää seisovani.

Entä miten jatkan tästä eteenpäin? Mitä luultavimmin teen matkaani edelleen askel kerrallaan, hieman epävarmana, mutta toivon mukaan kuitenkin uteliaana, ja etsin omaa paikkaani paikkatiedon maailmassa. Tulen varmasti taas törmäämään uusiin, outoihin asioihin, tutustumaan niihin ja ehkä jossain vaiheessa opin myös tuntemaan ne lähes läpikotaisin. Tällä hetkellä toiveenani on, että voisin piirtää elämänpolkuni kartoille, tuonne pisteiden, viivojen ja alueiden kansoittamaan mystiseen metsään. Vain antamalla vuosien vierähtää eteenpäin voin nähdä, minne jalkani minut tällä karttalehdellä lopulta kuljettavat.

Ja niin laitan pisteen viimeisen rivin loppuun ja käännän uuden, tyhjyyttä uhoavan sivun eteeni.

 

Lähteet:

Admin 0 – Countries (2017). Natural Earth. 1.3.2017. <http://www.naturalearthdata.com/downloads/10m-cultural-vectors/10m-admin-0-countries/>

Greenhouse gas emissions per capita (2017). Eurostat. 1.3.2017. <http://ec.europa.eu/eurostat/tgm/table.do?tab=table&plugin=1&language=en&pcode=t2020_rd300>

Gross domestic product at market prices (2017). Eurostat. 1.3.2017. <http://ec.europa.eu/eurostat/tgm/table.do?tab=table&plugin=1&language=en&pcode=tec00001>

 Haukka, A. (2017). Kurssikerta 7. Lopputyö. 7.3.2017. <https://blogs.helsinki.fi/ahaukka/2017/03/06/kurssikerta-7/>

Hiilidioksidipäästöt (2013). Suomen YK-liitto. 7.3.2017. <http://www.globalis.fi/Tilastot/CO2-paeaestoet>

Ilmakehä-ABC (2016). Ilmatieteen laitos. 7.3.2017. <http://ilmatieteenlaitos.fi/ilmakeha-abc?p_p_id=abc_WAR_fmiwwwportlets&p_p_lifecycle=0&p_p_state=normal&p_p_mode=view&p_p_col_id=column-2&p_p_col_count=1&_abc_WAR_fmiwwwportlets_selectedInitial=H>

Luonnonsuojelualueet: valtion omistamat (2016). Ladattavat paikkatietoaineistot. SYKE. 2.3.2017. <http://www.syke.fi/fi-FI/Avoin_tieto/Paikkatietoaineistot>

Luonnonsuojelualueet: yksityisten mailla (2016). Ladattavat paikkatietoaineistot. SYKE. 2.3.2017. <http://www.syke.fi/fi-FI/Avoin_tieto/Paikkatietoaineistot>

Protected areas for biodiversity: Habitats directive (2017). Eurostat. 2.3.2017. <http://appsso.eurostat.ec.europa.eu/nui/show.do?dataset=env_bio1&lang=en>

Ruotsi pyrkii ilmastotyön edelläkävijäksi ja sillanrakentajaksi köyhien ja rikkaiden maiden välille (2015). Suomen suurlähetystö, Tukholma & Suomen kunniapääkonsulaatti, Göteborg. 7.3.2017. <http://www.finland.se/public/default.aspx?contentid=337464&culture=fi-FI>

Tynkkynen, O. (1999, toim.). Ilmastonmuutos ja kehitysmaat. Kepa. 7.3.2017. <https://www.kepa.fi/sites/kepa.fi/tiedostot/julkaisut/ilmastonmuutos-ja-kehitysmaat.pdf>

Uimonen, K. (2017). Seitsemäs kurssikerta. 7.3.2017. <https://blogs.helsinki.fi/konstuim/2017/03/04/seitsemas-kurssikerta/>

Kuudes kurssikerta: Pisteenviilausta vieraammilla vesillä

Kokemuksen puutteesta se ei voi olla kiinni. Pulpetin takana on istuttu niin monet tovit, ettei käsityskyky taida enää edes riittää sen tuntimäärän laskemiseen. Silti itsensä asettaminen opettajan asemaan, sen suunnattomaan vastuuseen ja valtaan, saa minut lyömään jarrut pohjaan ja tahtomaan kääntymään takaisin. Vaikka oppitunneilla onkin kulutettu niin pulpetinpenkkiä kuin omia istumalihaksia, ei minulla oikeastaan ole paljon ajatusta siitä, mitä hyvä opetusmateriaali todella on. Mikä saa palaset mielessä loksahtamaan kohdilleen niin, että ymmärryksen, ehkä yllätyksenkin, valo saa lampun pään päällä syttymään? Pisteiden piirtäminen kartalle on ehkä vielä kohtuullisen yksinkertaista, mutta niille todellisen ja mielenkiintoisen merkityksen antaminen on haaste, joka ei ole yhtä helppo selättää kuin oppilaan perspektiivistä voisi luulla. Miltä maailma näyttääkään sieltä luokan toiselta puolelta katsottuna?

Kuudennella kurssikerralla päästiin kokeilemaan niin pisteiden merkitsemistä maastossa GPS-laitteen avulla kuin niiden siirtämistä MapInfoon käsiteltäviksi. Lisäksi harjoittelimme yhdessä geokoodaamista eli tässä tapauksessa osoitteiden avulla pisteiden sijaintien selvittämistä. Itsenäisharjoitus puolestaan koski koordinaattipisteiden viemistä maailmankarttapohjalle, mutta pisteet olivat tällä kerralla internetin kautta selvitettävissä. Lopputuloksena oli tarkoitus tuottaa kolme erilaista karttaa koskien maailman luonnonhasardeja siten, että niitä voisi käyttää opetuksen apuna havainnollistavana materiaalina. Opettajan roolista käsin voi maailmankarttakin saada uusia piirteitä syvään uurtuneisiin raameihinsa.

Pisteitä teemakartoille 

GPS-laitteen kanssa tehty harjoitus näytti käytännössä, mitä pisteaineiston keräys voi esimerkiksi olla. Sen avulla myös tajusi, miten GPS-laitteeseen ja sen antamiin tuloksiin ei ole aina luottamista. Ainakin oman ryhmäni tulokset heittivät jonkin verran pisteiden todellisesta sijainnista, etenkin ensimmäisten mittauksien kohdalla. Kun GPS-laite alkoi saada selville oman sijaintinsa, pisteidenkin paikat alkoivat tarkentua.

Myös geokoodaaminen antoi käytännön kosketusta käsitteeseen, joka oli tullut tutuksi jo lukiossa, mutta jonka todellinen toteuttaminen oli ollut lähinnä mielikuvien varassa. Vaikka ajatuksena geokoodaaminen tuntui itselleni selkeältä, toiminto oli kokonaisuudessaan monimutkaisempi ja useampia välivaiheita sisältävä kuin olin uskonut, ja sen uudelleen suorittaminen vaatisi varmasti ohjeet vierelleen.

Pisteiden sijoittaminen kartalle ei sen sijaan tuntunut kovin hankalalta varsinkaan geokoodaamiseen verrattuna. Sekä manuaalinen GPS-laitteen keräämien pisteiden siirto että internetistä hankittujen aineistojen sijoittaminen kartalle tuntuivat onnistuvan suuremmitta vaikeuksitta. Lähinnä maailmankartan kanssa tuotti päänvaivaa, minkä projektion mukaan pisteet olisi ollut fiksuinta sijoittaa siihen. Koska MapInfon ehdottamalla vaihtoehdolla ne tuntuivat kuitenkin järjestyvän järkevästi, oletin sen olevan oikea valinta tähän tilanteeseen.

Maailman hasardikarttojen kanssa eniten mietintää aiheutti se, mitä asioita niillä haluaisin esittää. Senpä tähden kokeilin useita erilaisia kokonaisuuksia kaikista teemoista eli maanjäristyksistä, tulivuorista ja meteoriittien törmäyksistä, jotta näkisin, mitkä esityksistä olisivat havainnollisimpia. Näitä erilaisia karttoja tarkasteltuani päätin, että olisi ehkä fiksumpaa keskittyä vain yhteen luonnonilmiöön, jolloin sitä pystyisi tarkastelemaan monista näkökulmista käsin.

Karttojen yhteiseksi teemaksi päätyivät lopulta maanjäristykset, joista testasin esittää aineistoja yhden vuorokauden ja yhden viikon maanjäristyksistä sekä koko aineiston suurimmista maanjäristyksistä eli niistä, jotka ovat magnitudiltaan yli 8. Lisäksi yhdistin 2000-luvulla tapahtuneet yli 4 magnitudin järistykset kaikkien tulivuorten sijainteihin, jotta näiden kahden luonnonilmiön yhteyden voisi kartalta nähdä.

Kuten Hilkka Pajukangas (2017) blogissaan toteaa, oli internetistä hankittu tieto kuitenkin ennen Mapinfoon siirtämistä muokattava sopivaksi Excelin avulla. Tällöin tietokannan pisteinä merkityt desimaalipilkut saatiin muokattua todellisiksi pilkuiksi ja tieto aseteltua oikein taulukon sarakkeisiin ja riveihin. Tämä onkin tärkeä välivaihe, kun tuodaan aineistoa muualta MapInfoon, sillä ohjelma osaa lukea oikein vain tietyssä muodossa olevaa dataa.

Karttoja tehdessä yksi haasteista oli saada eri ilmiöitä kuvaavat pisteet mahdollisimman hyvin erottuviksi, mutta silti sellaisiksi, että kartta säilyisi helppolukuisena ja kiinnostavana. Siihen meinasin jälleen itse juuttua kiinni, kun turhiin asioihin takertuva pilkunviilaaja sisälläni meinaisi jälleen nostaa päätään. Pisteiden ulkoasu ei vieläkään täysin miellytä silmääni. Etenkin kuvassa 1 pisteet hukkuvat häiritsevästi toistensa alle, mutta useita vaihtoehtoja kokeiltuani en törmännyt kuitenkaan merkittävästi parempiin vaihtoehtoihin niiden kuvaamisessa. Kuvan 3 kartta taas tuntuu tulivuoria kuvaavien pisteiden ulkonäön seurauksena turhan raskaslukuiselta, vaikka näin nämä kyseiset pisteet erottuvatkin selvemmin kartan muista elementeistä.

Pisteiden lisäksi kartalle kuuluivat tietenkin myös sen peruselementit. Tällä kerralla kuitenkin legenda oli taiteiltava itse, sillä ainakaan itse en löytänyt keinoa luoda sitä suoraan MapInfolla. 

Mitä teemakartoilta lopulta selviää? 

Sisällöllisesti yhteen aihealueeseen keskittyvä teema on rajoiltaan selkeä mutta toisaalta suppea, joten karttojen välittämä tietosisältökin on näistä rajoista riippuvainen. Myös tietolähde vaikuttaa siihen, mitä kartoilta voidaan loppujen lopuksi päätellä ja miten niiden välittämiin tuloksiin uskaltaa luottaa.

Kuva 1. Maailmalla yhden viikon 15.2.2017 – 21.2.2017 ja vuorokauden 21.2.2017 sisällä tapahtuneet maanjäristykset vertailussa (ANSS composite catalog search 2017). Kuvan saa suuremmaksi klikkaamalla.

Kuvan 1 kartta esittää sekä viikon sisällä että yhden päivän aikana tapahtuneita maanjäristyksiä. Karttaa luodessani en määritellyt aineistolle mitään minimi-alarajaa, mutta tilastoon ei kuitenkaan ole nähtävästi merkitty jokaista pienintä järistystä. Helsingin yliopiston Geotieteiden ja maantieteen laitoksen internetsivuilla Miksi, missä ja kuinka usein maa järisee? -artikkelissa (2006) nimittäin todetaan, että alle 3 magnitudin järistyksiä sattuu jopa noin 9 000 päivässä. Aineistossa on silti viikonkin ajalta merkittynä ainoastaan päälle tuhat järistystä.

Syynä tähän ilmiöön on ilmeisesti se, että lähteenä toimii USA:n Northern California Earthquake Data Centerin esitys ANSS Composite Catalog Search (2017), mikä myös selittää Yhdysvalloissa olevan maanjäristyskeskittymän. Vaikka aineiston tällainen rajallisuus onkin ymmärrettävää, se valitettavasti myös rajoittaa kartan käyttökelpoisuutta ja totuudenmukaisuutta. Karttaa katsoessa syntyy harhakuva Amerikasta maanjäristysten keskuksena ja toisaalta maanjäristysten todellinen tiheys jää valitettavasti näkemättä.

Aineiston puutteiden lisäksi kartan luettavuutta vähentää se, että monet pisteet menevät päällekkäin eikä alla olevia enää pysty erottamaan kunnolla. Vajavaisuuksistaan huolimatta kartta vakuuttaa siitä, että maanjäristykset eivät ole mikään harvinainen ilmiö. Kartasta olisi voinut ehkä saada havainnollisemman, jos pisteiden koot olisi määritellyt järistyksen voimakkuuden mukaisesti, mutta omille taidoilleni se olisi ollut vielä turhan haastava ja työläs tehtävä, ja lisäksi se olisi saattanut tehdä kartasta entistä sekavammannäköisen. Toisaalta esimerkiksi Meeri Näppilä (2017) on blogissaan jaotellut vuoden 2017 järistyksiä kuvaavassa kartassaan voimakkuudet värien mukaan. Tämä ei omalla kartallani olisi kuitenkaan luultavasti onnistunut, koska tällöin yhden päivän ja viikon aikana tapahtuneet maanjäristykset saattaisivat mennä helposti sekaisin.

Kuva 2. Maailman yli 8 magnitudin maanjäristykset vuosina 1899 – 2017 (ANSS composite catalog search 2017). Kuvan saa suuremmaksi klikkaamalla.

Maanjäristyksistä suurimpia esitetään puolestaan kuvassa 2. Karttaan on merkitty kaikki vuodesta 1899 lähtien tapahtuneet yli 8 magnitudin maanjäristykset. Tätä aiemmista maanjäristyksistä ei ilmeisesti ole tiedoissa merkintöjä. Kartasta voidaan havaita, että voimakkaita maanjäristyksiä on tapahtunut ennen kaikkea Tyynenmeren tulirenkaalla, missä laattojen rajat sijaitsevat monesti joko alityöntövyöhykkeellä tai ne sivuavat toisiaan. Tämä on Miksi, missä ja kuinka usein maa järisee -artikkelin (2006) mukaan myös kaikkein yleisintä aluetta maanjäristyksille. Jopa 70 – 90 prosenttia maailman vuotuisesta seismisestä energiasta vapautuu juurikin Tyynenmeren ympäristössä.

Tämä toinen kartta on selkeästi edellistä helpommin tulkittavissa ja tuntuu antavan myös todenmukaisempaa ja siten paremmin havainnollistavaa tietoa maanjäristyksistä. Olisi voinut olla kiinnostavaa lisätä pisteille esimerkiksi niiden voimakkuutta tai tapahtumavuotta selventävä teksti, mutta tämä olisi jälleen saattanut haitata kartan lukemista.

Kuva 3. Vuosina 2000 – 2017 tapahtuneet yli 4 magnitudin maanjäristykset maailmalla (ANSS composite catalog search 2017) sekä maailman tulivuoret (Volcano location database search 2017) vertailussa. Kuvan saa suuremmaksi klikkaamalla.

Viimeinen kartta kuvassa 3 näyttää, kuinka tulivuoret ja maanjäristykset keskittyvät samoille alueille ja tällä tavoin paljastavat osittain litosfäärilaattojen rajoja. Tulivuorista kartalle ovat kuvautuneet kaikki, mutta maanjäristyksistä ainoastaan 2000-luvulla tapahtuneet yli 4 magnitudin järistykset. Täysin virheetön ei tämä aineisto kuitenkaan ole, ja ainakin tulivuori Ruotsissa on sille väärässä kohdassa, sillä nykyisen tietämykseni mukaan Ruotsista ei taida löytää tulivuoria etsimälläkään. On tärkeää kuitenkin huomata se, miten sekä seisminen että vulkaaninen aktiivisuus kulkevat monesti käsi kädessä.  Litosfäärilaattojen rajat lähes hohtavat kartasta, mutta toisaalta se myös näyttää, että sekä tulivuoria että maanjäristyksiä voi olla myös laattojen sisäosissa.

Litosfäärilaatat ovat eräs seikka, josta saa tietoa esimerkiksi kuvan 3 kartan kaltaisista esityksistä, mutta havainnollisemmin kyseistä ilmiötä kuvataan esimerkiksi The Geological Society of London -järjestön opetuskäyttöön suunnatulla sivustolla Plate tectonics (2012). Interaktiivisen kartan avulla voidaan paitsi hahmottaa litosfäärilaattojen muoto selkeämmin niin myös esimerkiksi laattojen rajojen tyypit ja niiden liikesuunnat paljastuvat sen avulla. Kartalle merkittyjä mielenkiintoisia kohteita painamalla pääsee tutustumaan niihin ja niiden syntyvaiheisiin paremmin esimerkiksi havainnollistavien animaatioiden avulla. Tällä tavoin esille tulee tulivuorten ja maanjäristysten lisäksi muitakin litosfäärilaattojen rajakohtiin liittyviä prosesseja kuten vuortenpoimutus, mutta toisaalta kartta selittää myös laattojen sisäosissa tapahtuvia endogeenisia ilmiöitä esimerkiksi kuumia pisteitä. Kartan informaatioarvoa parantaisi entisestään, jos siinä olisi myös mahdollisuus lisätä laattojen nimet kartalle. Toisaalta kyseisestä sivustoa selaamalla löytyy lopulta niitäkin esittelevä kartta kaiken muun laattatektoniikka koskevan tiedon lisäksi.

Internetistä löytää huomattavasti myös lisää materiaalia kyseisistä luonnonilmiöistä. Esimerkiksi USGS:n eli Yhdysvaltain geologian tutkimuskeskuksen Latest Earthquakes -sivustolla (2017) voi tarkastella reaaliaikaisesti viimeisimpiä maanjäristyksiä. Tämän sivuston puutteena on kuitenkin sama kuin jo kuvan 1 kartassa esitetystä aineistosta kävi ilmi. Pieniä järistyksiä on kartalle rekisteröity ainoastaan Pohjois-Amerikasta ja ylipäätään koko karttaesitys on toteutettu hyvin yhdysvaltalaisesta näkökulmasta käsin. Tämän takia kuva maanjäristysten esiintymisestä voi jälleen helposti vääristyä. Siksi kriittisyys on tärkeää säilyttää karttoja lukiessa, jotta virhetulkinnoilta vältyttäisiin.

Karttakepin molemmissa päissä – Pohdintoja teemakarttojen opetuksellisuudesta

Vaikka opettajan ura tuntuu itselleni liki mahdottomalta tulevaisuuden vaihtoehdolta, on mielenkiintoista pyrkiä ajattelemaan asioita tästä näkökulmasta. Seitsenvuotiaana aloittamani koulupolkuni varrella olen huomannut, että opettajalla ja hänen käyttämällään opetusmateriaalilla on valtavan merkittävä rooli siinä, kuinka innostuneesti ja motivoituneesti kyseistä ainetta tahtoo opiskella. Vaikka opettajan ensisijainen tehtävä onkin opettaa ja avartaa oppilaiden maailmankuvaa, on peliin pistettävä oma persoonansa ja intohimonsa kyseiseen aineeseen, jotta oppilaat jaksavat keskittyä, ja ehkä, jossain vaiheessa, myös itse innostuvat aiheesta yhtä suurella palolla.

Opettajana on tärkeää etsiä uusia, yllättäviä näkökulmia aiheeseen. Omasta kokemuksestani maanjäristysten, tulivuorten ja meteoriittien kaltaisia luonnonilmiöitä tutkittaessa eniten mielenkiintoa herättävät viimeaikaisiin, lähellä tapahtuneisiin tai toisaalta suurimpiin luonnononnettomuuksiin liittyvät esitykset. Itselleni oli esimerkiksi aikoinaan hätkähdyttävää se, kuinka paljon maanjäristyksiä tapahtuu päivittäin, vaikka suurin osa niistä tietysti onkin pieniä.

Parhaan kuvan tämänkaltaisista luonnonilmiöistä antaakin oppilaille varmasti juuri silloin, kun ei jumitu yhteen näkökulmaan liiaksi kiinni. Monipuolisuus on ehdotonta, mutta siitä huolimatta neutraalin otteen säilyttäminen on joskus vaikeaa. Katsomme maailmaa eurooppalaisen ja suomalaisen asemasta, länsimaisin silmin. Se valitettavan usein johtaa rajoittuneeseen tapaan tarkastella maailmaa.

Vaikka opettajan rooli tuntuukin itselleni vieraalta, löytyy kokemusta opetustilanteista runsaasti sieltä pulpetin toiselta puolelta. Omasta mielestäni tärkeintä opetuksessa on se, että opettaja jakaa mahdollisimman totuudenmukaista tietoa, sillä varsinkin nuorempien lasten parissa työskennellessä opettajalla on vielä suuri auktoriteetti ja siten myös vastuu. Karttoja tulkittaessa yksi tärkeimmistä seikoista on käytetty projektio. Koska tässä aineistossa esitettiin ainoastaan pisteiden sijaintia, olisi saattanut esimerkiksi kulmatarkka projektio olla havainnollisin pohja kartalle.

Totuuden lisäksi toinen lähes yhtä tärkeä seikka on kuitenkin esityksen mielenkiintoisuus. Koska kyseessä ei ollut esimerkiksi pinta-aloja kuvaava aineisto, päädyin lopulta valitsemaan karttojen pohjaksi omasta mielestäni kiinnostavamman, ilmeisesti oikeakeskipituisen neliökartan, jossa mantereet eivät olleet pelkkiä valkoisia muotoja sinisellä pohjalla vaan satelliittikuvamaisen näköisiä. Kartan pohjoiset osat ovat kartalla valitettavan vääristyneitä, mutta kahdesta tarjolla olleesta karttapohjasta tämä kuitenkin tuntui paremmin tämänkaltaiseen opetuskäyttöön sopivalta. Toisaalta esimerkiksi Sanni Väisänen (2017) on blogissaan käyttänyt itse löytämieni kahden karttapohjan ominaisuuksia yhdistävää esitystä, jollaiseen vaihtoehtoon en itse törmännyt tai osannut sellaista rakentaa. Tämänkaltainen kartta olisi ollut omaa valintaani parempi, sillä siinä pohjoisten alueiden vääristymät eivät ole aivan yhtä suuria, mutta kartta on silti elävännäköinen.

Kuvissa näkyvät kartat eivät ole absoluuttinen totuus maanjäristyksistä, eivät yksin eivätkä yhdessä. Ne ovat valtavasta aineistosta rajattuja yksittäisiä ideoita, jotka esittävät välähdyksiä maanjäristyksien maailmasta. Toivon mukaan ne silti näiden yksittäisten esimerkkien avulla voisivat antaa kuvaa siitä, kuinka yleinen, mutta vain äärimmäisissä tapauksissa katastrofaalinen, luonnonilmiö on maanjäristysten tapauksessa kyseessä.

Mitä opin ja mitä olisin voinut tehdä toisin? 

Kuudennella kurssikerralla käytäntö tuntui tulevan aivan iholle asti. Paitsi että kävimme ulkoilemassa GPS-laitteiden kanssa, myös itsenäistehtävä toi mukanaan käytännönläheisyyttä, kun tekemiään karttoja yritti tarkastella sekä oppilaan että opettajan perspektiivistä. Itsensä asettaminen kohderyhmään on hyödyllistä muutenkin kuin opetusmateriaalia luodessa, ja todellisuudessa sitä kannattaisi harjoittaa aina karttojen kanssa työskennellessä. Kenelle olen tämän kartan tarkoittanut luettavaksi? Miten se näkyy tästä kartasta eli kuinka olen huomioinut lukijakunnan? Vasta tällaisia kysymyksiä mietittyään voi alkaa haaveilla onnistuneesta karttaesityksestä.

Teknisesti tämä kurssikerta oli edellistä huomattavasti onnistuneempi ja sujui jouhevammin ilman jatkuvaa kompastelua. Suurimmaksi osaksi tämä johtui ilman muuta siitä, että aihepiiri ja siten myös käytettävät toiminnot olivat paljon rajatumpia. Haasteita sen sijaan ilmeni jälleen valinnan vaikeudessa. Havainnollisuuden, kiinnostavuuden ja informatiivisuuden yhteen lomittaminen sopivissa mittasuhteissa on hankalaa, mutta valintoja on pakko tehdä. Liian suureen tietomäärään hukkuu niin oppilas kuin oikeasti olennaiset tiedonmurusetkin.

Jälkikäteen mietittynä karttani vaatisivat jälleen viilausta pintaansa. Olisiko sittenkin ollut parempi käyttää erivärisiä ja -kokoisia merkkejä? Entä olisiko ollut kuitenkin järkevämpää valita toinen karttapohja? Tässä näkyvien karttojen lisäksi olisi voinut olla myös kiinnostavaa esimerkiksi kuvata Suomen viimeaikojen maanjäristyksiä. Aina ei nimittäin tulla ajatelleeksi, että yhtälailla Suomessakin tapahtuu pieniä maanjäristyksiä, vaikkei niitä useinkaan ihmisaistein tunneta. Sen kuvaamiseen olisi luultavasti tarvinnut kuitenkin hieman erityyppistä aineistoa, mieluusti suoraan Suomesta, jotta pienetkin järistykset tulisivat mukaan karttaesitykseen.

Vaikka opettajan saappaat eivät taida oikein itseäni pukea, tarttui mukaan silti hyödyllisiä ajatuksia, kun uskalsi katsella asioita jälleen uusista näkökulmista. Mukavuusalueelleen jää helposti jumiin neljän seinän sisälle, ovet ja verhot tiukasti kiinni vedettyinä, sillä tutulla maaperällä tuntee olonsa turvalliseksi. Petollisesta mukavuudestaan huolimatta se on kuitenkin loukku, johon juuttuessaan ei enää tahdo nähdä todellista maailmaa. Siksi ikkunat olisikin syytä pitää auki ja antaa vieraiden tuulien raikkaan tuoksun houkutella itsensä ulos kolostaan. Loppujen lopuksihan maailma ei löydy niistä kirjoista ja kartoista. Se on tuolla ulkona, vaarojen ja haasteiden, ihmeiden ja tuntemattomien polkujen odottamattomassa sylissä.

 

Lähteet: 

ANSS composite catalog search (2017). Northern California Earthquake Data Center. 21.2.2017. <http://quake.geo.berkeley.edu/anss/catalog-search.html>

Latest earthquakes (2017). USGS. 28.2.2017. <https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/map/>

Miksi, missä ja kuinka usein maa järisee? (2006). Geotieteiden ja maantieteen laitos, Helsingin yliopisto. 26.2.2017. <http://www.helsinki.fi/geo/seismo/maanjaristykset/tieto/perustietoa.html>

Näppilä, M. (2017). Opettajaksiko? Minäkö? (KK6). 28.2.2017. <https://blogs.helsinki.fi/nappila/opettajaksiko-minako-kk6-kirjoitus-tekematta/>

Pajukangas, H. (2017). Kurssikerta 6. – Kymmenen pistettä ja maanjäristysmerkki. 28.2.2017. <https://blogs.helsinki.fi/pajukahi/2017/02/25/kurssikerta-6-kymmenen-pistetta-ja-maanjaristysmerkki/>

Plate tectonics (2012). The Geological Society of London. 17.3.2017. <https://www.geolsoc.org.uk/Plate-Tectonics/>

Volcano location database search (2017). NOAA. 21.2.2017. <https://www.ngdc.noaa.gov/nndc/struts/form?t=102557&s=5&d=5>

Väisänen, S. (2017). Kurssikerta 6: Hasardeja kartalla. 28.2.2017 <https://blogs.helsinki.fi/sannivai/2017/02/26/kurssikerta-6-hasardeja-kartalla/>

Viides kurssikerta: Puskuroinnin alle jäänyt?

Niin se toiveikas mieliala kuihtui, kuoli ja mädäntyi sysimustaksi synkkyydeksi, kun MapInfo uskalsi viimein näyttää todelliset kyntensä, ne raadollisen rehelliset ja totuuden esiin kaivavat. Ähäkutti, eipäs se ollutkaan niin yksinkertaista kuin viimeksi ehdit hetkellisissä pilvilinnoissasi kuvitella. Kun juuttui jälleen tuijottamaan tietokoneen ruutua pää vain tyhjää lyöden, ei voinut estää epätoivon ja epäilyksen hiljaista nakerrusta sydämessään. Olenko oppinut sittenkään yhtään mitään? Voikohan tästä enää edes päästä takaisin ylös?

Viidennellä kurssikerralla oli tällä kertaa pääpaino itsenäisessä työskentelyssä, mutta aluksi kuitenkin kokeilimme yhdessä, kuinka bufferointi eli puskurointi toimii. Itsenäisissä tehtävissä oli tarkoitus paitsi harjoitella tätä uutta taitoa myös kerrata vanhaa ja yhdistää kaikki tähän mennessä opittu tieto toisiinsa. Oli tietenkin sanomattakin selvää, että siitä ei selvinnyt ilman haasteita, joita myös tuli vastaan roppakaupalla.

Bufferointia, kyselyitä ja teemakartan tekoa

Kurssikerran tehtävät pyörivät tällä kertaa muiden asioiden kuin kartografisen ilmaisun ympärillä, mikä itsessään oli virkistävää vaihtelua ja toisaalta myös avarsi käsitystä MapInfon käyttömahdollisuuksista. Pääosa työskentelystä tapahtui Vantaaseen liittyvän aineiston parissa, mutta lopussa oli myös valittavana aihealue, johon halusi tutustua tarkemmin. Itse tein lopulta niistä kaksi, itsenäistehtävät 3 ja 4, vaikkakaan ne eivät sujuneet aivan suunnitelmien mukaan.

Ensimmäinen kaikille yhteinen tehtävä koski lentokenttiä ja juna-asemia, ja siihen saamiani tuloksia näkyy taulukossa 1. Bufferoimalla laskettiin ensin asukkaita tietyn kilometrimäärän päässä kiitoradoista, mutta sitten tehtävä muuttui haastavammaksi, kun mukaan tarkasteluun otettiin kilometrien lisäksi desibelimäärät. Siihen juutuinkin pidemmäksi aikaa, sillä en ensin edes huomannut desibelimäärien rajaviivojen ilmestymistä karttapohjalle. Osasin kyllä valita tarkasteltavaksi tietyn kilometrimäärän päässä olevat asunnot, mutta desibelien liittäminen mukaan tutkimukseen meinasi osoittautua mahdottomaksi tehtäväksi. Luovuttamisen partaalla jo ollessani hoksasin lopulta desibeliviivat, joiden avulla sain kuin sainkin seuraaviin kysymyksiin jonkinlaisia vastauksia, vaikken niiden oikeellisuudesta kyllä ole edelleenkään varma.

Juna-asemien kanssa työskennellessä varmuus hieman palasi ja tuntui taas siltä, että jotain osasi. Bufferoinnin lisäksi myös kyselyjen tekeminen palautui paremmin mieleen ja alkoi muuttua samalla helpommaksi.

Taulukko 1. Itsenäistehtävän 1 Vantaa-aineiston lentokenttiin ja juna-asemiin liittyvät vastaukset.

Seuraava aihealue, josta saadut tulokset ovat taulukossa 2, koski taajamia ja niiden asukkaita. Sen myötä myös epävarmuus tuli takaisin taas jäytämään mieltä, tällä kertaa ennen kaikkea taajamien ulkomaalaisten osuuksien laskemisen parissa. Yritin aluksi saada laskettua osuudet koko väestöä koskevien lukujen avulla, mutta ymmärrykseni tyssäsi laskuvaiheessa, joten selvitin lopulta osuudet taajamien tietokantaan laskemieni ulkomaalaisten ja kaikkien asukkaiden määrien avulla.

Taulukko 2. Itsenäistehtävän 2 Vantaa-aineiston taajamiin liittyvät vastaukset.

Itsenäisistä tehtävistä syvennyin ensin tehtävään 4, joka käsitteli uima-altaita ja saunoja ja josta saamani tulokset ovat nähtävissä taulukossa 4. Muuten laskeminen tuntui sujuvan, mutta tällä kertaa ongelmaksi nousi kartan teko. Jostain syystä, kun yritin siirtää Helsingin eri osa-alueisiin liitettyjä uima-altaiden lukumääriä kartalla, ne hävisivät aina kartan layout-versiosta. Ongelma ei ratkennut kuin vasta joidenkin päivien päästä, kun menin uudestaan jatkamaan taisteluani kartan kanssa, ja täydeksi yllätyksekseni ei minulla sillä kerralla ollut mitään ongelmia kyseisen asian suhteen. Se, minkä vuoksi MapInfo ei aiemmin suostunut yhteistyöhön kanssani, ei kuitenkaan missään vaiheessa selvinnyt. Oliko sillä vain huono päivä vai oliko ongelman taustalla jokin todellinen syy, johon olin kenties omilla toimillani vaikuttanut?

Kartan teko ei tämän ongelman ratkeamisen myötä kuitenkaan suuresti helpottunut, sillä numerot tekivät kartasta kaikesta huolimatta sekavannäköisen, vaikka niitä kuinka yritti siirrellä. Lopulta turhauduin ja pienensin niitä reilulla kädellä, minkä vuoksi kuvaa 1 on melkeinpä tarkasteltava suurennuslasilla, jotta jotain tolkkua siitä saisi. Kuten Saara Varis (2017) blogissaan sanoo, oli tästä kartasta lähes mahdotonta saada hyvännäköinen. Kun pienet alueet yhdistetään sekä pylväsdiagrammeihin että niitä kuvaaviin numeroihin, on lopputulos väistämättä täydenoloinen ja siksi raskas lukea. Lisäsin kartalle myös rannikon ja kuntien rajat hieman aluetta selventämään, mutta muuhun en uskaltanut koskea, jottei esitys menisi entistä hankalammin tulkittavaksi.

Siinä vaiheessa, kun luulin kartan teosta tulleen ylitsepääsemättömän esteen, päätin siirtyä tekemään tehtävän 3, joka koski Helsingin yhtenäiskoulua ja jonka tulokset ovat nähtävissä taulukossa 3. Muuten tehtävä sujui melko ongelmitta, mutta Helsingin yhtenäiskoulun koulupiirin selvittäminen tuotti odottamattomia vaikeuksia. Lopulta kartan avulla se selvisi, mutta mieleen jäi kytemään kysymys, olisiko kyseisen tiedon voinut selvittää myös jollain toisella, kenties vaivattomammalla tavalla.

Taulukko 3. Itsenäistehtävän 3 Helsingin yhtenäiskouluun liittyvät vastaukset.

Eteneminen oli tällä kerralla useaan otteeseen lähellä tyssätä kesken. Aivokapasiteettia kuluttavien uusien asioiden opettelun lisäksi edellisillä kerroilla opitut seikat olivat päässeet osittain unohtumaan, mikä tietenkin lisäsi kompuroimista. Kuten Tanja Palomäki (2017) blogissaan toteaa, vain kerran viikossa olevat kurssikerrat eivät välttämättä tuo tarpeeksi toistoa, jotta asiat jäisivät pitkäkestoiseen muistiin. Ylipäätään varmuutta tekemiseen oli vaikea tällä kerralla löytää enkä ole edelleenkään vakuuttunut siitä, olenko tehnyt asiat oikein saati saanut järkeviä vastauksia kysymyksiin. MapInfon labyrintissa selviytyäkseen on oltava taustalla vahvaa ymmärrystä omasta tekemisestään, mutta toisaalta myös tuon ohjelman jokaisen nurkkauksen tunteminen on tärkeää, jotta ei joutuisi harhateille.

Taulukko 4. Itsenäistehtävän 4 uima-altaisiin ja saunoihin pääkaupunkiseudulla liittyvät vastaukset.
Kuva 1. Uima-altaiden määrät pääkaupunkiseudun osa-alueilla. Kuva kannattaa klikata suuremmaksi.

Teemakartan ja sen oheisten tulosten tulkintaa

Periaatteessa kaikista kurssikerran aikana suoritetuista tehtävistä voisi jo pelkkien lukuarvojen perusteella tehdä jonkinasteisia tulkintoja ja pohdintoja, mutta päätin pidättäytyä edellisten kertojen tapaan lähinnä kartan sisällön purkamisessa sanoiksi. Koska tämän kurssikerran karttaan liittyy kuitenkin myös taulukkomuotoisia tuloksia, on mielestäni järkevää ottaa tarkastelun kohteeksi koko itsenäistehtävä 4, jolloin myös saatavat päätelmät ovat mahdollisimman kattavia.

Kuvassa 1 esitetään siis uima-altaiden määrällistä sijoittumista pääkaupunkiseudun eri osa-alueilla. Vaikka kartta ei olekaan visuaalisesti kaikkein kauneimmasta päästä, se silti kertoo jälleen omaa tarinaansa, jonka pinnan alta voidaan yrittää kaivaa myös syvemmälle yhteiskunnan rakenteisiin meneviä tuloksia.

Kunnista määrällisesti eniten uima-altaita on kartan mukaan Helsingissä, jossa sijaitsee myös absoluuttisesti uima-allasrikkain osa-alue Lauttasaari. Myös muut uima-allasmääriltään suurimmat osa-alueet, joihin kuuluvat esimerkiksi Länsi-Pakila, Marjaniemi, Kulosaari ja Vanha Munkkiniemi, sijaitsevat Helsingin kunnassa. Sen sijaan etenkin Espoon ja Vantaan Helsingistä kauimmaiset osat ovat lähes tyhjillään uima-altaista.

Uima-altaiden voidaan ajatella kertovan tietyllä tavalla ihmisten vauraudesta ja elämäntavasta. Siitä antaa vihiä esimerkiksi se, että käsitellyistä talotyypeistä eli omakoti-, kerros- ja rivitaloista uima-altaita on eniten omakotitaloissa, joihin liittyy yleensä melko idyllisiä, hyvinvoivia mielikuvia.

Uima-allas on kuitenkin vain osatekijä ihmisten vaurauden ja elämäntavan mittarina ja antaa lopulta melko pintapuolista informaatiota. Esimerkiksi Helsingin keskustan kalliimmilla alueilla ei uima-altaita ole yhtä paljon kuin kunnan reunamilla. Tämä kertoo vaurautta ennemmin vain siitä, että keskustan tuntumassa lähinnä on kerrostaloja, joissa uima-altaat eivät ole niin yleisiä. Siksi uima-allaskartan perusteella ei voida lähteä sen varmemmin päättelemään esimerkiksi viitteitä pääkaupunkiseudun eriytymisestä.

Lisäksi yksi tärkeä seikka huomata karttaa tulkitessa on myös se, että siinä esitetään absoluuttisia määriä eikä suhteellisia osuuksia. Osa-alueiden koot voivatkin aiheuttaa selviä vääristymiä kartan luomaan kuvaan. Tällöin nimittäin suuremmille, väkirikkaammille ja tiheämmin asutuille alueille kertyy helpommin enemmän uima-altaita. Olisikin voinut olla järkevämpää esittää kartalla, kuinka suuressa prosenttiosuudessa rakennuksista on uima-allas, jolloin kartta saattaisi antaa hieman erilaisen todellisuuden tarkasteltavaksi.

Uima-altaiden vastapainona kysymyksessä pohdittiin myös saunojen määriä pääkaupunkiseudulla. Niiden luvut ovat selvästi uima-altaita suurempia ja olisikin voinut olla mielenkiintoista tehdä vertailevasti saunoista kuvan 1 kaltainen kartta. Saunojen suuremman määrän takia se kannattaisi kuitenkin luultavasti tehdä koropleettikarttana, jotta esitys pysyisi selkeänä. Olisiko näillä kartoilla samansuuntaisia piirteitä esimerkiksi alueiden välisissä eroissa vai jakaantuisivatko saunat tasaisemmin pääkaupunkiseudulle? Luultavasti tästäkin kartasta saataisiin tosin absoluuttisia määriä kuvatessa väestöntiheyttä ja alueiden kokoa noudattelevia kuvioita, varmaan jopa vahvemmin kuin kuvan 1 kartassa.

Tämä karttaesitys konkretisoikin asian, josta kurssin aikana on puhuttu. Yleensä erikokoisia alueita kuvaavissa kartoissa olisi tärkeää nimen omaan pyrkiä lähtökohtaisesti esittämään suhteellisia arvoja absoluuttisten sijasta, tai ainakin niiden rinnalla. Tällöin kartasta tehtävät tulkinnat ovat yleensä järkevämpiä, eikä esitys johda lukijaa yhtä helposti harhateille.

Mihin kaikkeen MapInfosta oikein on?

MapInfo, ohjelma, jonka hataralla oletuksella osasin aiemmin mieltää paikkatieto-ohjelmaksi, on tullut ilman muuta tutummaksi näiden kuluneiden viikkojen aikana. Kysymys kuuluu kuitenkin, kuinka paljon? Osaanko jo sanoa, kuka MapInfo pohjimmiltaan on vai olemmeko sittenkin vasta vain hyvän päivän tuttuja?

MapInfon tärkeimpiä ominaisuuksia on hankala määritellä, sillä kysymys on paljolti siitä, mitä ohjelmalla tahtoisi tehdä. Teemakarttojen luominen on ilman muuta visuaalisesti yksi tärkeimmistä ominaisuuksista sekä analyysin että esittämisen näkökulmasta, vaikkei toiminto olekaan virheetön. Ehdottomana etuna on teemakarttojen luomisen nopeus, mutta itse olen ainakin kaivannut tähän ominaisuuteen helpompia ja toimivampia ratkaisumalleja. Esimerkiksi diagrammien itsepäinen asettuminen tiettyyn kohtaan kartalla olisi mukava pystyä muuttamaan muutenkin kuin alueen keskipistettä manuaalisesti vaihtamalla.

Tietokannat ja niiden muuttaminen ovat yhtälailla melko kömpelön tuntuista nykyisten kokemusteni perusteella. On tietenkin hyvä, että niitä ylipäätään pystyy muuttamaan ja käsittelemään, mutta esimerkiksi enemmän Excelin tai SPSS:n kaltainen joustavampi taulukkojärjestelmä tekisi ohjelmasta varmasti käyttäjäystävällisemmän. Paikkatieto-ohjelma on kuitenkin paikkatieto-ohjelma eikä laskentataulukko, joten on ymmärrettävää, ettei kaikkia ominaisuuksia voidaan yhteen ohjelmaan tunkea. Tietokantoja pystytään kuitenkin päivittämään, yhdistelemään ja niiden tietojen avulla saadaan laskettua uusia asioita, joten tärkeimmät toiminnot niistä löytyvät.

Kyselyt ovat kuitenkin hyödyllinen ja melko käytännöllinen tapa saada uutta tietoa irti tietokannoista ja kartoista. Itse kuitenkin saattaisin tarvita lisää rutiinia ja itsevarmuutta tämän toiminnon kanssa, jotta sen käsittely muuttuisi helpommaksi eikä tuottaisi turhaan hämmennystä ja ongelmia.

Uusia tietoja saadakseen on tärkeää lisäksi pystyä piirtämään kartalle uusia elementtejä, mikä onnistuu kyllä MapInfossa, mutta melko kömpelösti. Esimerkiksi CorelDraw-vektorigrafiikkaohjelman kaltaisten sulavalinjaisten muotojen piirtäminen ei onnistu yhtä hyvin MapInfossa. Toisaalta on jälleen hyvä muistaa, ettei MapInfoa piirto-ohjelmaksi oli tarkoitettukaan.

Bufferointi eli puskurointi oli tällä kerralla uusi haaste, joka osoitti oman hyödyllisyytensä tehtäviä tehdessä. Sen avulla voidaan tietystä karttaelementistä käsin rajata halutunkokoinen alue, jonka sisällä olevia elementtejä voidaan tarkastella omana kokonaisuutena. Saatavat tiedot riippuvat paljolti siitä, mitä dataa kartalle on tallennettu. Käydyissä tehtävissä nousivat ehkä eniten esille asukasmäärät ja erilaiset väestöryhmät. Tutkittavan ilmiön mahdollisuudet eivät kuitenkaan rajoitu esimerkkitehtäviin, vaan voivat olla lähes mitä tahansa vaikkapa lannoitteiden haitallista leviämistä ehkäisevistä peltojen turvavyöhykkeistä aina palvelujen sijoittumiseen otollisiin kohtiin ja teollisuuden ympäristövaikutusten arviointiin asti. Anna Haukka (2017) nostaa blogissaan myös esille esimerkiksi luonnonsuojelunäkökulman, jolloin tiettyyn lajiin negatiivisesti vaikuttavan kohteen ympärille voitaisiin rajata puskurivyöhyke, josta tämän lajin levinneisyys kartoitettaisiin.

Esimerkkinä mahdollisista analyyseistä voisi nostaa esille jokien aiheuttaman tulvariskin. Bufferoinnin avulla voidaan arvioida, millaiselle alueelle tulva erilaisissa tilanteissa nousisi. Kuinka monet ihmiset ja rakennukset joutuisivat suurimmissa tulvissa vaaraan? Entä mihin muihin elementteihin, esimerkiksi teihin tai peltoihin, tulva saattaisi missäkin tilanteessa vaikuttaa? Tulvavaaran bufferointikartoituksella voidaan myös kontrolloida asumista siten, ettei rakennuksia tai muita vaurioituvia kohteita rakennettaisi kaikkein uhkaavimmille alueille.

Muita ongelmien ratkaisuun vaikuttavia tekijöitä saatavilla olevan tiedon lisäksi on tietenkin MapInfon toimintojen rajallisuus, mutta ennen kaikkea käyttäjän mielikuvitus. Yleensä erilaisia analyysejä pystyy kyllä suorittamaan, jos ei MapInfolla niin jollain toisella paikkatieto-ohjelmalla, mutta jos kukaan ei keksi tiettyä kysymystä kysyä, ei sitä voida analysoidakaan.

Tärkeintä onkin ensin pohtia, mitä tahtoo tietää, ja päättää se myös tarkasti. Ei riitä, että haluaa epämääräisesti tutkia tulvien vaarallisuutta tai väestön sijoittumista, vaan pitää asettaa selvärajainen kysymys, johon lähtee etsimään vastausta. Kun kysymys on mietitty, pitää pohtia, miten sen saa ratkaistua järkevimmin. Mitä tietoja tarvitaan? Minkälaisilla toiminnoilla vastauksen saisi selvitetyksi? Vasta sen jälkeen tulee paikkatieto-ohjelma mukaan kuvioihin. Jos kysymystä lähtisi miettimään sen perusteella, mitä yksi paikkatieto-ohjelma osaa tehdä, saattaa juuttua tietyn näkökulman orjaksi eivätkä merkittävät kysymykset pääse esille.

Kun MapInfoon on tutustunut tarkemmin, tulee tietoiseksi sen monipuolisuudesta, mutta toisaalta sen osittaisesta kömpelyydestä. Loppujen lopuksi on hyvä muistaa, että MapInfo on ennen kaikkea paikkatieto-ohjelma eikä missään nimessä voi jokaisessa piirteessään olla täydellinen. Suurin syy tämänhetkiseen kömpelyyteeni ei ole kuitenkaan ohjelmassa, vaan minussa itsessäni. Vaikka MapInfon luonne alkaa pikkuhiljaa itselleni selvitä, sen sujuva ja ongelmaton käyttäminen vaativat vielä runsaasti harjoitusta. Vain silloin ohjelma nimittäin voi päästä oikeaan loistoonsa sekä hyvine että huonoine puolineen ja sen todellinen ydin kirkastuu.

Mitä opin ja mitä olisin voinut tehdä toisin?

Viides kurssikerta oli omalta osaltani melkoista asemasotaa, paikoilleen juuttunutta kamppailua, josta ei lopulta saanut selville, kuka taistelun voitti vai voittiko kukaan. Edellisen kerran toiveikas mieliala vaihtui useaan otteeseen pettymykseksi ja epätoivoksi. Tajuanko ollenkaan, mitä olen tekemässä vai painelenko vain nappeja toivoen ihmeitä tapahtuvaksi?

Kurssikerran taistelujen jälkeen olo oli melko luovuttanut. Tuntui siltä, etten oikeasti ollut yhtään tajunnut, mitä olin tehnyt, ja eteenpäin olin rämpinyt vain mututuntumalla. Kun olin kuitenkin antanut itseni hengähtää hetken MapInfon kurimuksesta, tajusin, että tarkemmin ajateltuna näin oli vain tietyissä kompastuskivissä, jotka olivat silmissäni paisuneet vuorten kokoisiksi. Nämä tietyt kampittamistani yrittäneet tehtävät kuitenkin kertovat karusti sen, että harjoiteltavaa riittää vielä vaikka millä mitalla. Kun aiempiin ongelmakohtiin uskoo löytäneensä ratkaisuja, herää uusia kysymyksiä, jotka patistavat etsimään itseensä vastauksia.

Toivuttuaan koettelemuksista ei ole viisasta jäädä rypemään pettymyksen tunteeseen. Joskus on hyvä muistuttaa itselleen, että virheiden tekeminen on vain merkki siitä, että jotain on todella tullut tehdyksi. Itse helposti näen lisäksi virheet aina yksittäisiä onnistumisia paljon suurempina, minkä takia kokonaiskuva jää negatiiviseksi. Ei sovi kuitenkaan unohtaa sitä, mistä on lähdetty ja mihin tultu. Olisinko viisi viikkoa sitten saanut edes avattua oikeita tiedostoja auki saati tehtyä niille mitään järkevää? En tietenkään.

Edistystä ja oppimista on tapahtunut. Se on kiistaton tosiasia. Varmuuden ja helppouden tunteeseen on turha kuitenkaan tuudittautua, sillä matkustamaan jäädessä voi MapInfo riistäytyä käsistä ja eksyttää uumeniinsa. Oppiminen on matka, jolla on päämäärä, mutta sitä ei koskaan voi täysin saavuttaa. Siksi vaikeammilla hetkillä on hyvä katsoa välillä myös taaksensa. Monet kivet ja vuoret on tämänkin kerran jälkeen ylitetty, uusia taitoja opittu ja vanhoja kerrattu. Monia asioita olisi voinut tehdä toisin, mutta näinkin ne tulivat tehdyiksi. Silloin, ja varsinkin silloin, kun epäilys jäytää sisimpää, noustaan ylös ja mennään eteenpäin.

Ei saa jäädä tuleen makaamaan.

 

Lähteet:

Haukka, A. (2017). Kurssikerta 5. Lentokoneet ovat tähtiä Vantaan taivaalla. 21.2.2017. <https://blogs.helsinki.fi/ahaukka/2017/02/17/kurssikerta-5/>

Palomäki, T. (2017). 5. Kurssikerta. 17.3.2017. <https://blogs.helsinki.fi/ptanja/2017/02/15/5-kurssikerta/>

Varis, S. (2017). Bufferointia ja omat taidot testissä. 21.2.2017. <https://blogs.helsinki.fi/saavaris/2017/02/16/bufferointia-ja-omat-taidot-testissa/>

Neljäs kurssikerta: Ruuduilla tasapainoilua

Maailman päälle on helppoa piirtää ruudukko. Sen avulla voi todellisuuden viipaloida neliöiksi, pieniksi tai suuriksi, ja tarkastella sitten tuota luomaansa viivojen tasaista verkostoa arvioiden. Ensisilmäyksellä ruudut ovat pelkkiä neliöitä toisiinsa vasten sulloutuneina, mutta pinnan alta paljastuu muutakin. Ruutujen avulla on helppo hallita maailmaa, jäsentää se pieniksi palasiksi, joita sitten pureskella ja ymmärtää ehkä hiukan enemmän. Silti, vaikka kuinka toivoisi, ne ovat lopulta vain pelkkiä ruutuja. Oikea maailma on niiden takana ja vähät välittää niiden vetämistä rajoista. Uskaltaako ruutujen totuuteen siis luottaa?

Neljäs kurssikerta voidaan käsiteltävän aiheen puolesta jakaa karkeasti kahtia. Ensimmäisellä puoliskolla harjoiteltavana asiana oli piste- ja ruutuaineistot teemakartan luonnissa ja toisella puoliskolla sen sijaan perehdyttiin paitsi karttakuvan rekisteröintiin myös uusien kohteiden piirtämiseen kartalle. Kaiken kaikkiaan sisältö oli laaja ja monipuolinen, mutta siitä huolimatta se tuntui onneksi kokonaisuutena melko hallittavalta.

Ruutuja rinnakkain – Mikä ruututeemakartta oikeastaan on?

Ruututeemakartoissa alue on jaettu tietynsuuruisiin, aina vakiokokoisiin ruutuihin, joiden avulla tietoa voidaan kerätä ja esittää tehokkaasti mutta yksinkertaisesti ilman sen kummempia aluejakoja. Ruututeemakartan taustalla voi käyttää esimerkiksi pisteaineistoa, jossa jokainen kohde on tarkasti sijoitettu paikoilleen. Tämänkaltainen aineisto voidaan helposti rajata erikokoisiksi ruuduiksi sen mukaan, mikä käyttötarkoitus kulloinkin on.

Ruututeemakartan hyvä puoli on se, että sen avulla voidaan periaatteessa esittää absoluuttista tietoa, koska kaikki ruudut ovat samankokoisia. Tällöin tieto tulee nimittäin suhteutettua aina samaan, tarkastelun kohteena olevaan ruutupinta-alaan, eikä kartalle muodostu sellaista harhaa kuin esimerkiksi kuntakartalla absoluuttista aineistoa esitettäessä. Toisin sanoen, jos ruudut olisivat siis erikokoisia, ei absoluuttista aineistoa olisi enää suotavaa niilläkään esittää.

Aina pinta-alaan suhteuttaminen ei ole kuitenkaan kaikkein järkevin vaihtoehto. Esimerkiksi väestöä koskevia tietoja saattaa olla kannattavampaa suhteuttaa esimerkiksi tiettyyn väestönosaan tai koko väestöön kuin alueen pinta-alaan, sillä tällöin saadaan paremmin selville väestönrakenteen piirteitä. Kun ruututeemakartalla esitetään absoluuttisia lukuarvoja, kyseessä on aina tiheyden kuvaus, määrällisten määrien esittäminen, jolloin harhatulkintoja saattaa syntyä.

Ruututeemakartta on useisiin tilanteeseen nähden hyvin joustava, sillä ruutukokoa vaihtamalla voidaan tiedon yksityiskohtaisuutta muuttaa. Tästä huolimatta se on ruutujen koon valinnan jälkeen muuttumattomuudessaan kömpelö eikä voi noudattaa aineiston luonnollisia rajoja, kuten esimerkiksi vyöhykekartoissa, tai mitään sovittuja rajoja, kuten kuntia esittävässä koropleettikartassa. Toisaalta, kuten Anni Sarvanne (2017) blogissaan toteaa, ruututeemakartan kanssa ei synny myöskään koropleettikartan luomaa harhakuvaa siitä, että ilmiöt mukailisivat hallinnollisia rajoja.

Toinen vaakapuntarissa keikkuva seikka on ruutumatriisin yleistävyys. Esimerkiksi pisteteemakartta esittää kohteiden sijainnin täsmällisesti ja siten pitää sisällään valtavan määrän tarkkaa tietoa. Tämä ei enää toteudu samassa määrin ruututeemakartassa, vaikka sen ruutujen koko voidaankin itse päättää, sillä asioiden sijainti ilmoitetaan aina pelkästään ruudun tarkkuudella. Yleistyksellä on kuitenkin myös hyvä puolensa. Pisteteemakartasta tulee suuresta tiedontarjonnasta johtuen helposti raskas ja vaikealukuinen. Ruututeemakartan yleistävä olemus auttaa esittämään monimutkaisempiakin asioita yhdellä silmäyksellä nopeasti tulkittavassa muodossa.

Onko ruututeemakartta siis muita karttoja helppolukuisempi? Absoluuttisesti näin ei missään nimessä voida sanoa, koska ennen kaikkea kartantekijän taidot ja valinnat vaikuttavat kartan selkeyteen ja luettavuuteen. Esimerkiksi ruutukoon valinta, kartan värit ja muu informaatio kartalla ovat tärkeitä seikkoja arvioitaessa kartan luettavuutta. Yleisesti ottaen voidaan ehkä sanoa, että alueina esitetyt kartat, myös ruututeemakartat, ovat monesti niitä kaikkein havainnollisimpia, mutta oikeampi kriteeri on se, kuinka hyvin kartta vastaa sen tarkoitusta.

Ruututeemakartalle on ilman muuta oma paikkansa teemakarttojen monimuotoisessa lajikirjossa. Kun tarvitaan yksinkertaista, muista alueista riippumatonta ja silti havainnollistavaa esitystapaa, voi ruututeemakartta olla silloin se oikea valinta. Yhtä oikeaa tapaa käyttää ruututeemakarttaa ei kuitenkaan ole, vaan tilanne lopulta määrää, onko sen parrasvaloihin astuminen palvelus tiedonjanolle vai harkitsemattomuudessaan harhaanjohtava erehdys.

Teemakarttojen rakentaminen

Tällä kerralla teemakartta luotiin juurikin ruututietokannan avulla. Valitsin lopulta karttani aiheeksi 18–24-vuotiaan väestön, mutta pohdittuani ruututeemakarttojen eri puolia syvemmin, en ollut aivan varma, kannattaisiko tehdä suhteellisia osuuksia vai absoluuttisia arvoja kuvaava teemakartta. Päätin lopulta tehdä molemmat kartat nähdäkseni käytännössä, kuinka tällainen valinta vaikuttaa kartan ulkoasuun ja tietosisältöön. Mielenkiintoni kohteena oli tutkia sitä, missä väestö on ikärakenteeltaan nuorta eli onko pääkaupunkiseudulle syntynyt nuorten ihmisten asuinalueita. Tästäkin johtuen olisi hyvä idea nähdä, miten aineisto jakautuu sekä prosentuaalisesti että absoluuttisesti.

Saadakseni haluamaani dataa, oli aluksi suoritettava muutamia laskutoimenpiteitä MapInfolla ja luotava sopivan kokoinen ruudukko. Ruudun koon sai valita itse, ja päädyin lopulta erilaisia vaihtoehtoja tarkasteltuani jo yhteisessä harjoituksessa tutuksi tulleeseen 500 m x 500 m kokoisiin ruutuihin. Alun perin ajattelin tehdä ruudut pienempinä, koska uskoin kartalta silloin välittyvän enemmän tietoa. Tämä on tietenkin totta, mutta samalla kartan lukeminen muuttuu raskaaksi, kuten Sonja Koivisto (2017) blogissaan toteaa. Huomasin tämän itsekin kokeillessani erilaisia ruutukokoja, pienimmillään 250 m x 250 m kokoisia, ja tämä 500 m x 500 m tuntui informatiivisuudessaan ja selkeydessään parhaalta vaihtoehdolta.

Ruutujen koko onkin aina suhteutettava tutkittavan alueen kokoon samalla lailla kuin ylipäätään karttaa yleistettäessä. Mitä pienimittakaavaisempi kartta on eli mitä suurempia alueita siinä kuvataan, sitä suurempia on ruutujenkin oltava. Sama toistuu tietenkin myös toiste päin suurimittakaavaisilla kartoilla, jolloin ruudut ovat vastaavasti pienempiä.

Tällä kertaa kartat ovat väreiltään punaisen ja keltaisen sävymaailmassa liikkuvia, mikä tuokin vihdoin vaihtelua muuten paljolti sinisävyisiin karttoihini. Tummin sävy olisi saanut olla ehkä vielä aavistuksen tummempi, mutta nytkin se erottuu edellisestä sävystä kohtuudella. Molempien karttojen viiden luokan luokitteluvälit ovat jälleen luonnollisten luokkarajojen mukaiset, sillä niiden kiistaton etu on se, että aineistossa esiintyvät luonnolliset rykelmät eivät rikkoonnu ja siten aineiston piirteet erottuvat parhaiten.

Karttojen peruselementtien lisäksi lisäsin kuntien nimet kartalle. Vaikka moni varmasti tietääkin pääkaupunkiseudun kunnat, nimistö silti lisää hieman kartan informaatioarvoa ja auttaa väärintulkintojen välttämisessä.

Kuva 1. 18–24-vuotiaiden absoluuttinen lukumäärä pääkaupunkiseudulla vuonna 2013. Aineisto esitetty 500 m x 500 m kokoisilla ruuduilla. Kuvan saa suuremmaksi klikkaamalla.
Kuva 2. 18–24-vuotiaiden suhteellinen prosenttiosuus koko väestöstä pääkaupunkiseudulla vuonna 2013. Aineisto esitetty 500 m x 500 m kokoisilla ruuduilla. Kuvan saa suuremmaksi klikkaamalla.

Mitä teemakartoilta lopulta selviää?

Kuvan 1 teemakartta esittää 18–24-vuotiaiden todellista lukumäärää pääkaupunkiseudulla 500 m x 500 m kokoisilla ruuduilla. Kuvassa 2 puolestaan on tiedot 18–24-vuotiaiden suhteellisista osuuksista väestöstä samanlaisiin ruutuihin sijoitettuna, jotta voidaan vertailla kahden eri esitystavan toimivuutta ruututeemakartalla. Tämänkaltaisen vertailun avulla nähdään esimerkiksi helpommin, miten esitettävä tieto vaikuttaa kartan ulkoasuun ja tehtyihin tulkintoihin.

Ennen karttoihin perehtymistä on syytä kysyä, miten 18–24-vuotiaat loppujen lopuksi edes asuvat Suomessa. Timo Nikanderin (2009) mukaan Suomi on Euroopassa kärjessä olevia maita nuorten aikaisessa muuttamisessa pois kotoa, ja tämä on vuosien myötä vain entisestään aikaistunut. Vuonna 2005 vanhempiensa kanssa asui 18–24-vuotiata naisia yli 30 % ja miehiä lähemmäs 50 %. Tämänikäisten itsenäinen asuminen on nähtävissä etenkin kaupungeissa (Nikander 2009). Miten nuorten aikuisten asuminen sitten on alueellisesti jakautunut pääkaupunkiseudulla?

Kuvan 1 kartasta voidaan nähdä, että selvin ja laajin nuorten aikuisten absoluuttinen klusteri on Helsingin keskustan tuntumassa. Eiran ja Kaivopuiston läheisyydestä lähtee ikään kuin kaksi nuorten aikuisten tiheämmin asuttamaa vyöhykettä toinen kohti luodetta ja Malminkartanoa, toinen puolestaan koilliseen Kumpulaa kohden. Myös idempää Helsingistä, etenkin rannikolta, löytyy yksittäisiä keskittymiä. Helsingin ulkopuolelta ruutuja, jotka kuuluisivat ylimpään luokkaan, löytyy vähän, mutta esimerkiksi Espoon keskustassa ja Otaniemessä sekä Vantaan Havukosken tuntumassa tällaisiakin on. Lähes säännönmukaisesti mitä kauemmas Helsingin keskustasta mennään, sitä vähemmän nuoria aikuisiakin siellä määrällisesti asuu.

On melko yllättävää nähdä, kuinka paljon nuoria aikuisia on absoluuttisia arvoja kuvaavan kartan mukaan nimenomaan keskustan lähellä ja arvostetuilla, kalliilla alueilla. Monesti 18–24-vuotiaat ovat aloittamassa itsenäistä elämää, ehkä opiskelemassa tai työelämään juuri kiinni päässeitä. Kuvan 1 kartta heijasteleekin ilmeisen vahvasti myös sitä, minne väestöä on ylipäätään keskittynyt. Hyvät liikenneyhteydet ja palveluiden läheisyys houkuttelevat ihmisiä keskustaan. Tiheämmin asutuilla alueilla myös nuoria aikuisia on tiheämmässä, mikä loppujen lopuksi on ajatuksena melko looginen.

Toisaalta kartalta erottuu myös jonkin verran muita tekijöitä, jotka luultavasti ovat vaikuttaneet kartan muotoutumiseksi tämänkaltaiseksi. Esimerkiksi Otaniemen kampusalue on kerännyt nuoria aikuisia mitä luultavimmin opiskelija-asuntoihin ja aiheuttanut siten pienempimuotoisen klusterin.

Tiheämmin asuttujen alueiden lisäksi on hyvä huomata harvemmin asutut alueet. Sen lisäksi, että kaukana Helsingin keskustasta asuu nuoria aikuisia vähän, löytyy kartalta myös täysin tyhjiä alueita. Monet näistä ovatkin erilaisia viheralueita, joista kartalla erottuvat esimerkiksi Keskuspuisto Helsingissä ja Nuuksion kansallispuisto Pohjois-Espoossa.

Kun absoluuttisten arvojen karttaa verrataan kuvan 2 suhteellisia osuuksia kuvaavaan karttaan, voidaan näiden kahden välillä nähdä huima ero. Helsingin keskustan klusteri hajoaa, vaikka suurin osa sen alueista pysyykin toiseksi tai kolmanneksi ylimmässä luokassa, mikä tarkoittaa nuorten aikuisten 8,8 – 24,6 % osuutta väestöstä kokonaisuudessaan. Sen sijaan äskeisen kartan 18–24-vuotiaiden harvimmin asutuille alueille muodostuu yhtäkkiä yksittäisiä, hajanaisia klustereita. Mistä tämä johtuu?

Reunimmaisilla alueilla sekä nuoria että ylipäätään väestöä on vähän, mikä aiheuttaa kartalle hieman hämäävän ulkonäön. Dataa lähemmin tarkastellessa huomasi, että eräälläkin ruudulla asui yhteensä vain yksi ihminen, ja hän oli iältään 18–24-vuotias. Tällä tavoin kyseinen tapaus nousi kaikkein korkeimmaksi prosenttiluvuksi ollessaan pyöreät 100 %. Useammilla alueilla taas oli kaksi ihmistä, joista toinen oli 18–24-vuotias ja näin ollen saatu prosenttiluku on 50 %.

Tietyt klusterit tosin ovat pysyneet samoina sekä kuvassa 1 että kuvassa 2. Näistä selkein on Otaniemi, mutta toisaalta myös esimerkiksi Helsingin Länsisatamassa on molemmissa kartoissa sama ruutu pysynyt ylimmässä kategoriassa. Kuvasta 2 erottuu myös selvästi Viikin seutu nuorten aikuisten keskittymänä.

Eniten näistä kahdesta kartasta saa irti nimenomaan toisiinsa vertailemalla. Tällä tavoin voidaan saada laajemmin tietoa nuoren 18–24-vuotiaan väestön mahdollisesta keskittymisestä tietyille alueille. Jos toinen kartoista pitäisi nimittää luotettavamaksi ja informatiivisemmaksi, olisi se kuvan 1 absoluuttisia arvoja esittävä ruututeemakartta. Vaikka se saattaa hieman liioitella nuorten osuutta joissakin kohdin, se paljastaa kuitenkin sen, minkälaisille alueille nuorta väestöä on määrällisesti eniten kerääntynyt. Yhdessä prosentuaalisen kartan kanssa nähdään lisäksi väläys alueiden väestönrakenteesta, mikä tuo uuden ulottuvuuden mukaan tulkintaan.

Mitä opin ja mitä olisin voinut tehdä toisin?

Kokonaisuudessaan tämän neljännen kurssikerran jälkeen olo tuntui jollain tavalla selkeämmältä, vähemmän hämmentyneeltä kuin kaikkina edellisinä kertoina. Ehkä syynä oli se, että osa tunneista kului teitä ja taloja digitoidessa, mikä oli jo tuttua puuhaa syksyn Tiedon hallinta, analyysi ja kartografia -kurssin jäljiltä. Ehkä syy oli siinä, että tein kurssikerran aikana melkein kyllästymispisteeseen asti ruututeemakarttaa ruututeemakartan jälkeen, koska en millään osannut päättää sopivaa ruutukokoa. Tai ehkä, mitä kaikkein eniten tietenkin sormet ristissä toivon, olen vihdoinkin jotain oikeasti oppinut.

Lopulliset kartat ovat ulkonäöllisesti melko selkeitä, mutta syvempiä tulkintoja varten olisi hyvä saada hieman lisäinformaatiota karttoihin. Esimerkiksi Marika Sarkkinen (2017) on karttaansa lisännyt myös päätieverkoston näkyviin, mikä mahdollistaa laajemman tulkinnan, sillä asutus monesti on keskittynyt hyvien kulkuyhteyksien lähelle. Sonja Koivisto (2017) taas on 18–24-vuotiasta väestöä esittävään karttaansa lisännyt yliopistokampusten sijainteja. Pyry Lehtosen (2017) kartassa sen sijaan näkyvät hyvin viheralueet OpenStreet-pohjakartan avulla.

Kartan tekeminen onkin aina tasapainottelua tarpeeksi yksinkertaisen, mutta informatiivisen esityksen aikaan saamiseksi. Tällä kerralla jäin ehkä turhan simppeliin vaikkakin selkeään ratkaisuun, sillä ilman yleistietämystä tai lisälähteitä lukijan on vaikea tulkita näitä karttoja kovin syvällisesti. Olisi ollut varmasti kiinnostavaa tehdä erilaisia karttoja, joissa nuorten aikuisten asutusta olisi verrattu aina eri tekijöihin, mutta yhden ainoan tarkasteltavan muuttujan valitseminen olisi toisaalta ollut ehkä hieman haastavaa. Päähän jäisi pyörimään kysymys, että entä jos jokin muu vaikuttaakin tähän ilmiöön enemmän. Jos taas kaikki erilaiset muuttujat yrittäisi laittaa samaan karttaan, itse esitettävä asia saattaisi hukkua liikaa muun aineiston joukkoon.

Yhtä ratkaisua ylitse muiden ei kai koskaan voi löytää, vaan epäilys jää aina kytemään mieleen. Entä jos olisinkin tehnyt tämän toisin? Mitä olisin silloin voinut huomata? Päätöksien tekeminen ei ole ollut itselleni koskaan helppoa, ja nyt karttoja tehdessä se tuntuu välillä lähes mahdottoman yhtälön ratkaisemiselta. Hyvät ja huonot puolet kulkevat aina käsi kädessä eikä niitä saa oikein toisistaan erotettua. Parannettavaa löytyy jokaisesta tekemästäni kartasta ja tulee vastaisuudessakin löytymään, mutta en voi koskaan olla varma, mitä ansakuoppia niiden parannusten myötä saattaisi vahingossa saada kaupanpäällisiksi.

Sitä yhtä en vain millään löydä: kuuluisaa kultaista keskitietä. Hopeinenkin kelpaisi, tai miksei vaikka pronssinen. Sama se, vaikka tuo tie olisi pelkkä juurakkoinen kinttupolku, kunhan se vain olisi siinä keskellä ja siinä myös pysyisi. Sellaisia ei vain ole niin helppoa löytää.

 

Lähteet:

 Koivisto, S. (2017). Ruututeemakartat. 14.2.2017. <https://blogs.helsinki.fi/kosokoso/2017/02/08/50/>

Lehtonen, P. (2017). Kurssikerta IV Uusi toivo. 14.2.2017. <https://blogs.helsinki.fi/lepylepy/2017/02/09/4-kurssikerta-aloittamista-vaille-valmis/>

Nikander, T. (2009). Nuoret muuttavat omilleen yhä nuorempina. Hyvinvointikatsaus 1/09. 14.2.2017. <http://www.stat.fi/artikkelit/2009/art_2009-03-16_004.html?s=0>

Sarkkinen, M. (2017). Luento 4. 14.2.2017. <https://blogs.helsinki.fi/macsarkk/2017/02/10/luento-4/>

Sarvanne, A. (2017). 4. Raportti – 18-24-vuotiaiden neliöt pääkaupunkiseudulla. 17.3.2017. <https://blogs.helsinki.fi/sarvanni/2017/02/19/4-raportti-18-24-vuotiaiden-neliot-paakaupunkiseudulla/>

Kolmas kurssikerta: Tietokantojen kulissien takana

Pitiköhän painaa tästä? Siinä vaiheessa, kun kysyi tätä kysymystä itseltään vähintään kymmenettä kertaa, alkoi jo epäillä olevansa hukkumassa valikkojen suohon. Valitse tuo, älä tätä, tee näin, mutta muista ensin tämä – ei, ei, älä nyt ainakaan siitä paina! Vaikka välillä täytyikin juosta kärryjen perässä kyydistä tiputtuaan, niin tässä sitä silti ollaan. Hieman tulvaindeksit vielä ehkä vilisevät silmissä, mutta en sentään hukkunut, kaikeksi onneksi.

Kolmannella kerralla pääsimme tutustumaan tarkemmin tietokantojen maailmaan, sillä opettelimme muokkaamaan, yhdistelemään ja tuottamaan uutta tietoa niihin. Itsenäisenä harjoituksena oli luoda Suomen valuma-alueiden tulvaindeksistä ja järvisyysprosentista teemakartta, jonka teossa joutui useampaan otteeseen koettelemaan osaamistaan tietokantojen kanssa. Tätä ennen kuitenkin harjoittelimme yhdessä näitä samoja asioita, mutta Suomen valuma-alueiden sijasta aineistonamme toimi Afrikan kartta ja siihen liittyvät erilaiset, osittain vielä työstämistä ja muokkaamista vaativat tietokannat.

Verta ja timantteja Mitä Afrikan kartalta voisi tietokantojen avulla ymmärtää?

Yhteisen harjoittelumme pohjalla olevaan Afrikan karttaan liittyy tietokantoja niin konflikteista, timanttikaivoksista, öljykentistä kuin internetin käytöstä. Tämän datan avulla voidaan paikkatieto-ohjelmassa saada selville uusia asioita, joiden määrässä on lähinnä mielikuvitus rajana.

Konfliktien tapahtumavuoden avulla voitaisiin arvioida konfliktien historiaa ja nykyistä tilannetta riippuen tietenkin siitä, kuinka tuoretta aineisto niistä on. Kun tiedot yhdistetään konfliktien laajuuteen, voidaan esimerkiksi vertailla alueellisella tasolla nykyisten konfliktien merkittävyyttä. Laajuus on tietokannassa ilmoitettu säteenä, jolloin sen avulla voidaan niin halutessa laskea arvioitu pinta-ala ympyrän pinta-alan kaavalla. Kuten Hanna Hirvonen (2017) blogissaan ehdottaa, voitaisiin ympyrät myös sijoittaa karttapohjalle, jolloin saataisiin havainnollisemmin ja visuaalisemmin kuvaa konfliktien todellisesta laajuudesta pelkkien numeroiden sijasta.

Timanttikaivosten löytämisvuoden ja kaivausten aloitusvuoden avulla saadaan laskettua, kuinka pitkään kesti, että löydöksen jälkeen kaivaukset aloitettiin. Voidaan myös esimerkiksi timanttikaivosten tuottavuusluokitteluun vertaamalla saada näistä tiedoista selville, onko tuottoisammat esiintymät otettu nopeammin käyttöön kuin pienemmät. Tuottavuusluokittelu auttaa myös laittamaan timanttikaivokset järjestykseen ja vertaamaan alueellisesti, millä valtiolla on suurimmat timanttivarat.

Öljyistä on tietokannassa saatavilla hyvin samanlaisia tietoja kuin timanteistakin. Löytämisvuoden ja poraamisvuoden erotuksella saadaan jälleen selville viive löydöstä hyödyntämisen aloittamiseen ja tuottavuusluokittelun avulla voidaan vertailla näitä aikoja sekä eri maiden öljyvaroja.

Tietokannasta löytyy myös internetinkäyttäjien määrät eri vuosina. Niiden avulla saadaan laskettua paitsi absoluuttinen kasvu niin myös eri maiden vertailua helpottamaan kasvu prosentuaalisesti. Jos tiedoissa on myös valtioiden väkiluku, voidaan internetin käyttäjien suhteellinen osuus väestöstä laskea, mikä myös osaltaan helpottaa eri maiden vertailua.

Eri aihealueiden tietoja toisiinsa yhdistelemällä voidaan myös selvittää korrelaatioita, mutta syy-seuraussuhteiksi niitä ei voida ilman tarkempia tutkimuksia nimittää. Timanteilla ja konflikteilla on joissain tapauksissa Afrikan historiassa ollut kuitenkin selkeä yhteys toisiinsa, sillä niiden avulla on rahoitettu sotatoimia (Rowntree ym. 2012: 270–271). Tietokantojen aineistojen avulla voidaan vertailla alueellisesti, onko tällaista yhteyttä havaittavissa ja jos on, niin minkälaista. Ovatko konfliktien ajankohta ja timanttikaivoksien käyttöönotto sattuneet samoihin aikoihin? Entä ovatko konfliktialueiden timanttikaivokset tuottavuudeltaan ennemmin suuria vai pieniä?

Voidaan myös miettiä, ovatko nämä tietyt luonnonvarat saattaneet olla ainakin osittain konfliktien alkamisen taustalla. Se saattaa näkyä kartalla alueellisesti samoina sijainteina tai esimerkiksi vuosien yhteneväisyyksinä. Toisaalta esimerkiksi Wise ja Shtylla (Kotsadamin ym. 2017: 53 mukaan) myös toteavat, että konfliktien vastapainona luonnonvarat voivat parhaimmillaan kasvattaa taloutta, tuoda rahaa ja töitä sekä kehittää valtiota eteenpäin. Siksi luonnonvarojen hyödyntämisen aloitusajankohtaa voisi verrata Internetin käyttöön ja sen kasvuun, joita voidaan näistä tietokannan palasista pitää parhaiten vaurautta kuvaavina (Jokinen 2017).

Tietokannan avulla voidaan lisäksi saada selville, onko kyseisillä luonnonvaroilla eli timanteilla ja öljyllä minkäänlaista yhteyttä toisiinsa alueellisesti. Ovatko timanttikaivokset keskittyneet eri alueille kuin öljynporaus vai ovatko ne kenties samojen valtioiden rajojen sisäpuolella? Jos riippuvuussuhteita löytyy, voidaan vertailla myös näiden tuottavuusasteiden korrelaatiota eli onko esimerkiksi suurten timanttikaivosten lähistöllä nimenomaan suuria öljylähteitä.

Entä olisiko internetinkäyttäjien määrissä yhteyksiä konflikteihin? Erilaiset yhteenotot yleensä saattavat hidastaa tai haitata valtion kehitystä, jolloin oletettavasti myös internetinkäyttäjien määrässä tai sen kasvussa voi tapahtua notkahdus. Jos tällaisia korrelaatioita on havaittavissa, voidaan tutkia myös sitä, kuinka pitkään konfliktin jälkeen on kestänyt, että internetinkäyttäjien määrät ovat lähteneet kasvuun vai ovatko ollenkaan. Entä onko tähän mitään yhteyttä sillä, kuinka laaja konflikti on ollut alueellisesti?

Näiden lisäksi on varmasti vielä paljon muitakin tapoja hyödyntää kyseisten tietokantojen tietoja. Niiden löytämiseen tarvittaisiin uusia näkökulmia, luovuutta ja mielikuvitusta, sillä perimmiltään paikkatieto-ohjelman mahdollisuudet ovat loppujen lopuksi kiinni yleensä juurikin siitä, kuinka kekseliäästi aineistoja osaa käyttää. Tietenkin nokkeluuden lisäksi tarvitaan myös tietoa ja taitoa ja ohjelman täytyy tarjota sopivat puitteet, mutta jos tahtoo luoda jotain uutta, on uskallettava ajatella ensimmäistä ajatusta pidemmälle.

Teemakartan rakentaminen

Tällä kerralla itse teemakartan tekeminen oli huolista pienempi, tai ainakin sen oli tarkoitus olla, sillä eri tietokannoissa sijaitsevat ja osittain vielä tuottamattomat tiedot toimivat tämän kerran päätehtävänä. Ideana oli yhdistää tarvittavat tiedot yhteen tietokantaan, jonka avulla sitten pystyisi laskemaan loput tarvittavat tiedot ja tekemään vielä niistä teemakartan.

Kun tehtävänannossa ei sen enempää eritelty jokaista työvaihetta, oli turvauduttava joko omaan muistiin tai vinkkeihin. Näistä itse jonkintasoista oppimista tavoitellessani valitsin ensimmäisen vaihtoehdon, vaikka se olikin yhden harjoittelukerran jälkeen sanalla sanoen haastavaa. Varsinkin aloittaminen meinasi olla kompastuskivi, sillä kun eteen avautuu useampia tietokantoja täynnä dataa, on yksinkertaisesti pakko pysähtyä miettimään, miten tehtävän kannalta on järkevintä edetä.

Vaikka eteneminen olikin hataraa, löytyi kokeilemalla lopulta ilmeisesti oikeat nappulat, sillä jonkinlainen kartta tuli kuitenkin saatua aikaiseksi. Keskiylivirtaaman MHQ:n ja keskialivirtaaman MNQ:n suhteen avulla laskettu tulvaindeksi päätyi koropleettikartan pohjaksi, kun taas Excel-tiedostosta MapInfoon haettu järvisyysprosentti on kartassa kuvattu pylväsdiagrammien avulla.

Sinisen sävyt hallitsevat jälleen karttaa teemaa kuvaavasti. Jos pylväsdiagrammien olisi halunnut erottuvan selkeämmin ja siten kiinnittävän lukijan huomion, olisi voinut olla järkevämpää värittää ne esimerkiksi sinisen vastavärillä oranssilla, jolloin kontrasti olisi tuonut ne helposti esiin kartalla. En kuitenkaan halunnut korostaa kumpaakaan seikkaa toista enemmän, joten päädyin kuvassa 1 näkyvään värimaailmaan. Turkoosinsävyisinä pylväsdiagrammit kuitenkin erottuvat mielestäni tarpeeksi paljon koropleettikartan syvemmistä sinisen sävyistä. Pylväissä päätin lisäksi käyttää neliöjuuriskaalaa, jonka avulla myös pienemmät pylväät erottuvat paremmin.

Tällä kertaa koropleettikartan luokittelu tuotti erityistä päänvaivaa, enkä tiedä, olenko vieläkään siihen täysin tyytyväinen. Tulvaindeksiaineiston jakaumaa voidaan pitää vinona ja epämääräisenä, sillä se on jakautunut hyvin pitkälle alueelle, mutta painottunut selvästi vasemmalle. Aluksi kokeilin siihen kvantiileja, mutta niiden avulla luokat eivät tuntuneet jakautuvan fiksusti. Seuraava ratkaisuni oli viidestä luonnollisesta luokista sovellettu neljän luokan jako, jossa yhdistin yhden ainoan havainnon sisältävän ylimmän luokan, jonka MapInfo ilmoitti olevan 1100 – 1100, toiseksi ylimpään luokkaan 180 – 1100. Silloin luokat olivat melko tasakokoisia, mikä tuntui aluksi järkevimmältä ratkaisulta.

En tullut kuitenkaan heti ajatelleeksi, että näissä luokissa oli eräs harmillinen ongelma, joka koskee erityisesti tätä viimeistä, yhdistettyä luokkaa. Koska aineisto on siinä hyvin laajalle alueelle levinnyt, menetetään samalla yksityiskohtaisempaa tietoa valuma-alueista. Esimerkiksi Valtteri Lehto on käyttänyt kartassaan omaa luokittelua, jonka avulla ääripäät korostuvat hajallaan olevassa aineistossa (Lehto 2017). Omassa kompromissiluokittelussani tämä tieto oli kuitenkin valitettavasti sulautunut osaksi muuta massaa.

Päätin siis vielä kerran muokata kartan luokittelua säilyttäen alimmat luokat luonnollisina, mutta ylimmän luokan jaoin kahtia 400:n kohdalta. Viimeiseen luokkaan tulivat näin ainoastaan Aurajoen tulvaindeksi 1100 ja Halikonjoen 500, joten kartan informatiivisuus parani ehkä hiukan. Lisäksi hienosäädin kartan ulkoasua, jotta valuma-alueiden järvisyysprosenttipylväät erottuisivat toisistaan ja niiden alta kuultaisivat hennosti valuma-alueiden rajat.

Kuva 1. Teemakartta Suomen valuma-alueiden tulvaindeksistä ja järvisyysprosentista. Tulvaindeksi on saatu laskemalla keskiylivirtaaman MHQ ja keskialivirtaaman MNQ suhde. Kuvan saa suuremmaksi klikkaamalla.

Mitä teemakartalta lopulta selviää?

Termi tulvaindeksi tuskin usealle maallikolle itsessään kertoo paljon mitään, eivätkä toisaalta legendassa nähtävät luvut sitä sen enempää avaa. Tulvaindeksin ja järvisyysprosentin muodostaman teemakartan tulkinta vaatiikin edellisten kurssikertojen karttoja enemmän myös tietoa itse asiasta, jotta tulkinta olisi edes jossain määrin järkevää.

Tämän kartan tulvaindeksi on saatu laskettua tietyn ajanjakson keskiylivirtaaman (MHQ) eli virtaaman ylimpien mitattujen arvojen keskiarvon ja keskialivirtaaman (MNQ) eli alimpien mitattujen arvojen keskiarvon välisellä suhteella. Tällöin voidaan päätellä, että mitä suurempi tulvaindeksi on, sitä suurempi keskiylivirtaama on keskialivirtaamaan nähden ja sitä vaihtelevampaa on kyseisen valuma-alueen virtaama.

Järvisyysprosentti sen sijaan kertoo siitä, kuinka suuri osa kyseisestä valuma-alueesta on järvien peitossa. Kartasta voidaan nähdä, kuinka lähes säännönmukaisesti järviä on enemmän sellaisilla alueilla, joissa tulvaindeksi on pienempi. Tämä johtuu siitä, että järvet tasaavat jokien virtaamia toimien veden väliaikaisena varastona, ja siksi jokien virtaus vaihtelee vähemmän. Tulva-aikoina ne pidättävät vettä eivätkä tulvahuiput pääse nousemaan niin korkeiksi, ja toisaalta kuivemmilla ajoilla ne luovuttavat vettä jokiin, jolloin alivirtaamat eivät ole yhtä alhaisia.

Se, miksi järvet ja pienemmät tulvaindeksit ovat keskittyneet ennen kaikkea maan itäisempiin osiin, ei ole itselleni yhtä selvää. Voi olla, että tämän alueen maaperä on otollisempaa järvien synnylle, valuma-alueiden muoto ja koko luovat siellä toisenlaiset olosuhteet tai alueelle on jostain syystä keskittynyt järviksi sopivia altaita.

Pohjamaa on tunnettu tulvivista joistaan. Tulvariskiä lisääviä seikkoja alueella on juurikin esimerkiksi järvien puute, mikä voidaan havaita myös karttaa tulkitsemalla. Suureen tulvaindeksiin tarvitaan toisaalta voimakkaiden ylivirtaamien lisäksi myös alivirtaamia. Pohjanmaallakin luultavasti näkyy tulvien jaksottaisuus, sillä keväisin sulavat lumet ovat yksi suurimmista riskitekijöistä tulvien suhteen, mutta sen sijaan esimerkiksi loppukesästä tai talvella on virtaus joissa varmasti heikompaa. Muita tulvien yleisyyttä nostavia tekijöitä voi olla esimerkiksi maaperän huono vedenläpäisevyys ja metsien vähäisyys.

Suurimmat tulvaindeksit sijaitsevat kuitenkin Lounais-Suomessa Aurajoen ja Halikonjoen valuma-alueilla. Siellä ilmeisesti yhdistyvät useat tulvaindeksiä nostavat tekijät toisiinsa, mutta ilman tarkempaa perehtymistä näihin valuma-alueiseen on niiden tilannetta vaikea arvioida.

Mitä opin ja mitä olisin voinut tehdä toisin?

Tällä kurssikerralla ennen kaikkea käytännön osaaminen MapInfo-ohjelman kanssa sai harjoitusta, mutta nykyisellään osaaminen tuskin riittäisi vielä kovin pitkälle ilman ohjeita. Vaikka jokainen vaihe näytettiinkin ensin lähes kädestä pitäen, on tietokantojen käsittelyssä niin monia eri mahdollisuuksia ja vaiheita, että pitkäaikaiseen muistiin jäi luultavasti vain pintaraapaisu näistä. Kaikeksi onneksi suurimman epätietoisuuden hetkellä voi palata ohjeiden pariin ja kerrata asiat uudelleen vaihe vaiheelta.

Tehty teemakartta vaatisi vielä viilausta, vaikka siinä onkin jo monet palaset kohdallaan. Esimerkiksi värimaailmaa voisi aina säätää, mutta tällä kerralla pyrin tekemään sen hieman tehokkaammin ja vähemmällä muokkauksella kuin edellisillä kerroilla. Luokkarajojen kanssa pitkään taisteltuani olisi mukavaa sanoa olevansa edes niihin vihdoin ja viimein tyytyväinen, mutta valitettavasti näin ei ole. Nykyinen kompromissi pyrkii yhdistämään mahdollisimman monia luokittelun ja informatiivisuuden kannalta olennaisia seikkoja toisiinsa, mutta kompromissi pysyy kompromissina eli kaikkea ei voi saada.

Ennen kaikkea harmittavaa kartan visuaalisessa ilmeessä on kuitenkin se, etteivät pienemmät valuma-alueet tahdo erottua pylväsmeren alta kunnolla. Säädin pylväiden leveyden mahdollisimman minimiin niin, ettei se kuitenkaan haittaisi pylväiden lukemista ja tulkintaa, mutta tästä huolimatta ne tuntuvat liian massiivisilta tälle kartalle. Pylväiden läpinäkyvyyttä säätämällä sai hieman alla olevia valuma-alueiden rajoja esille, mutta liian läpikuultaviksi en niitä tahtonut tehdä, jottei luettavuus kärsisi.

Tietokantojen muokkaus oli kaikesta monimutkaisuudestaan huolimatta loppujen lopuksi mielenkiintoista ja antoi uuden avaimen MapInfon lukemattomien ovien avaamiseen. Mitä enemmän tästä paikkatieto-ohjelmasta tietää, sitä enemmän tajuaa, kuinka paljon opittavaa siinä vielä onkaan jäljellä. Koska aikaa on kuitenkin vain kurssin rajallisuuden mukaisesti, ei tahtia oikein voida hiljentää. Välillä ehkä tuntuu siltä, että tietoa tulee yksinkertaisesti liikaa omaksuttavaksi ja tahtoisi painaa jarrut pohjaan.

Toisaalta, aika ajoin, aivan toisenlainen tunne kolkuttelee sisälläni: kärsimättömyys. Ehkä eteenpäin ajaa halu nähdä vielä hieman enemmän, hiukan pidemmälle seuraavan valikon ja klikkauksen taakse, mutta miksi kiirehtiä? Jossain vaiheessa kuitenkin aina tajuan, etten muista enää, miten tähänkin pisteeseen pääsin. Ehkä olisikin hyvä välillä pysähtyä juuri silloin, kun luulee olevansa kärryillä tai melkein jo niiden edellä, ja miettiä ihan rauhassa, mistä on tulossa ja mihin menossa. Silloin sen oikean nappulan valitseminenkin voisi seuraavalla kerralla olla hieman helpompaa.

 

Lähteet:

Hirvonen, H. (2017). 3. kurssikerta: Tulvia, timantteja ja tuskaa. 17.3.2017. <https://blogs.helsinki.fi/hahihahi/2017/03/08/3-kurssikerta-tulvia-timantteja-ja-tuskaa/>

Jokinen, V. (2017). Kurssikerta 3: Datan käsittelyä ja päävaluma-alueet Suomessa. 7.2.2017. <https://blogs.helsinki.fi/jokinenv/2017/02/02/33/>

Kotsadam, A., G. Østby & S. A. Rustad (2017). Structural change and wife abuse: A disaggregated study of mineral mining and domestic violence in sub-Saharan Africa, 1999–2013. Political Geography 56:  1, 53–65.

Lehto, V. (2017). Kurssikerta 3: Datatulva. 7.2.2017. <https://blogs.helsinki.fi/valttele/2017/02/06/kurssikerta-3-datatulva/>

Rowntree, L., M. Lewis, M. Price & W. Wyckoff (2012). Diversity amid globalization. 5. p. 710 s. Prentice Hall, Upper Saddle River.

Toinen kurssikerta: Syvemmälle teemakarttojen syövereihin

Joskus ongelmat päihitetään vasta silloin, kun seisoo jo luovuttamisen kynnyksellä. Hankaluuksien kautta voittoon, tavataan jopa sanoa. Kovin makeaksi ei voittoa voi tällä kertaa kuitenkaan kutsua, mutta sen myötä tuli todistetuksi itselleni, että sinnikkyys tosiaan kannattaa. Sen lisäksi heräsi aavistus siitä, että määränpää ja tulos eivät olekaan loppujen lopuksi tehtävän kannalta se olennaisin asia. Tehty matka se on, joka viime kädessä oikeasti opettaa. Välillä voi olla hyväkin kiertää kaikkien mutkien kautta perille, sillä silloinhan sitä maailmaa todella näkee.

Tällä kerralla käsitykseni teemakartoista, joiden mahdollisuudet eivät lopu edellisen kerran koropleettikarttoihin, kehittyi monipuolisemmaksi ja syvemmäksi. Tutuiksi tulivat nyt niin pylväsdiagrammi-, ympyrädiagrammi-, graduated-, tiheys-, individual- kuin grid-teemakartat, joiden lisäksi perehdyimme kahteen kolmiulotteiseen karttamalliin, prismaattiseen ja 3D-karttaan. Karttoja käsiteltiin paitsi teoriassa myös käytännön harjoittelun kautta, minkä ohessa otteet MapInfon kanssa alkoivat pikkuhiljaa kehittyä ja taidot karttua. Ongelmaton ei kurssikerta kuitenkaan ollut, mikä kulminoitui toden teolla itsenäisesti tehdyn, kahden elementin teemakartan kanssa työskennellessä.

Teemakartan rakentaminen

Tällä kerralla ideana itsenäisessä työskentelyssä oli yhdistää kaksi eri teemaa päällekkäin. Aineistona saattoi käyttää niin valmiita aineistoja kuin hakea lisätietoa Sotkanetistä. Teemojen oli hyvä jotenkin liittyä toisiinsa, jotta kartasta voisi tehdä järkeviä tulkintoja. Päädyin valitsemaan tarkasteltavaksi maakunnaksi Kanta-Hämeen, joka olikin jo osittain tullut tutuksi syksyn aikana Tiedon hankinta, analyysi ja kartografia -kurssin parissa.

Käytettävien karttatyyppien päättäminen olikin itselleni hieman vaikeampi tehtävä kuin olin ensin olettanut. Olin nimittäin alun perin ajatellut tehdä graduated-teemakartan yhdistettynä koropleettikarttaan, mutta haluamiini teemoihin ei tuntunut löytyvän sopivia, absoluuttisia arvoja, joita graduated-kartassa tarvittaisiin. Pähkäilin myös ympyrädiagrammien tekemistä, mutta niidenkään luomiseen en tahtonut löytää kuitenkaan sopivaa tietoa tarpeeksi. Lopulta päädyin yhdistämään koropleettikartan pylväsdiagrammeihin, sillä niiden avulla pystyy kuvaamaan sekä absoluuttisia että suhteellisia arvoja.

Kuten Kristiina Koivu blogissaan toteaa, teemojen valitseminen oli yksi haastavimmista vaiheista kartan luonnissa (Koivu 2017). Lopulta, pitkän pohdinnan jälkeen, teemaksi koropleettikarttaani valikoitui korkea-asteen koulutuksen saaneiden osuus koko väestöstä ja pylväsdiagrammeihin puolestaan vertailevasti samasta aiheesta miesten ja naisten korkea-asteen koulutuksen saaneiden osuudet. Tarkoituksenani oli verrata tällä tavoin korkea-asteen koulutuksen yleisyyttä eri kuntien välillä, mutta toisaalta myös sukupuolten kesken kuntien sisällä.

Hankaluuksia teemakartan luonnissa aiheutti etenkin tietojen siirtäminen Sotkanetistä MapInfoon. Jostain syystä, kenties ihan ohjelman ominaisuuksien takia, tietoja ei pystynyt liittämään suoraan luomaani maakuntakarttaan, vaikka yritin tehdä asiat ohjeiden mukaisesti. Lopulta hetken pään seinään takomisen ja hiusten harmaannuttamisen jälkeen kokeilin liittää Sotkanetistä lataamani tiedostot koko Suomen kuntakartalle, mikä onnistuikin yllätyksekseni vaivatta. Sitä kautta sain myös lopulta luotua uuden maakuntakartan, johon onnistuin siirtämään tiedot ja tekemään haluamani teemakartat.

Luokkajaossa päädyin hyvin samantyyliseen ratkaisuun kuin edelliselläkin kerralla. Eniten mietitytti kuitenkin luokkien lukumäärä. Viidellä luokalla ylin luokka olisi ainoastaan noin puolen prosenttiyksikön laajuisella alueella, joten se tuntui jonkin verran turhalta kokonaisuudelta erottaa omaksi luokakseen. Luonnollisista luokkaväleistä en halunnut luopua, sillä aineisto oli sen verran hajanainen ja pieni kuntien määrän ollessa vain yksitoista. Luokkamäärän vähentäminen ei kuitenkaan poistanut ylintä luokkaa, vaan yhdisti alempia luokkia suuremmaksi kokonaisuudeksi, joten päätin pitäytyä kaikesta huolimatta MapInfon ehdottamassa viidessä. Vaikka viisi luokkaa tuntuu turhan suurelta määrältä tässä aineistossa, niiden avulla ainakin saadaan mahdollisimman tarkkaa tietoa kunnista.

Värien suhteen sininen nousi jälleen hallitsevaksi värisävyksi kartalla. Sen rauhallinen olemus tuntui sopivan tähänkin karttaan, eikä kokonaisuudesta tullut värien puolesta liian sekava sen jälkeen, kun pylväsdiagrammit lisättiin karttaan. Pylväiden väreiksi valikoituivat ehkä stereotyyppisesti, mutta siksi juuri loogisesti, sininen kuvaamaan miehiä ja punainen naisia. Suurin huoli väreihin liittyen oli sinisten pylväiden hukkuminen vain niistä hieman poikkeavan sävyiseen koropleettikarttaan.

Välttämättömien karttaelementtien lisäksi lopulliseen tuotokseen tuli lisättyä myös Kanta-Hämeen kuntien nimet, jotta kartan tulkinta olisi helpompaa. Iisa Hyypiä oli asetellut kuntien nimien lisäksi teemakarttansa oheen myös pienen, koko Suomen kuntakarttapohjaan perustuvan sijaintikartan (Hyypiä 2017), jonka avulla alueen sijainti suhteessa muuhun Suomeen tulisi hyvin havainnollistetuksi.

Kuva 1. Kanta-Hämeen maakunnan kunnissa vuonna 2015 korkea-asteen koulutuksen saaneet prosentteina 15 vuotta täyttäneeseen väestöön suhteutettuna kokonaisuudessaan sekä erikseen sukupuolten suhteen (Korkea-asteen koulutuksen saaneet, % 15 vuotta täyttäneistä 2015). Kuvan saa suuremmaksi klikkaamalla.

Mitä teemakartalta lopulta selviää? 

Tehdyn teemakartan avulla voidaan tarkastella kahta eri teemaa ja niiden liittymistä toisiinsa. Korkea-asteen tutkinnon suorittaneiden osuus Suomessa on kasvanut viimeisinä vuosikymmeninä, mutta kasvussa on nähtävissä erot miesten ja naisten välillä (Kaukonen 2009), mikä näkyy myös Kanta-Hämeen kuntien kartassa.

Jotta kartalta tulkittavat prosenttiosuudet sanoisivat hieman enemmän, niitä voidaan verrata koko Suomen vastaaviin lukuihin. Yhteensä koko maan korkea-asteen suorittaneiden osuus on 30,0 %, mutta sukupuolittain tarkasteltuna vastaavat luvut ovat naisilla 33,6 % ja miehillä 26,2 % (Korkea-asteen koulutuksen saaneet, % 15 vuotta täyttäneistä 2015).

Tehdyltä teemakartalta ei luokittelun takia voida täysin hahmottaa kuntien tarkkoja lukuja. On kuitenkin tärkeää huomata, että kartan ylimmän luokan yläraja on 30,3 %, mikä kertoo siitä, että suurin osa kunnista jää koko maan keskiarvon alapuolelle korkea-asteen koulutuksen suorittaneiden osuuksissa. Merkittävimmät poikkeamat koko maan luvusta ovat Humppilan ja Ypäjän kunnissa. Lähimpänä koko maan keskiarvoa puolestaan ovat Hämeenlinnan ja Hattulan kunnat.

Hajontaa kuntien välillä on yli 10 prosenttiyksikön verran. Miksi tällaisia eroja on syntynyt? Kurssin valmiita paikkatietoaineistoja tarkastelemalla voidaan huomata, että alimmassa luokassa sijaitsevat Humppila ja Ypäjä ovat alueen väestömäärältään pienimmät kunnat. Saattaisiko pienellä asukasmäärällä olla jotain tekemistä prosenttiosuuksien kanssa? Vastaavasti ylemmissä luokassa olevat kunnat Hämeenlinna ja Riihimäki ovat taas kaupunkimaisempia kuntia, millä on kenties ollut vaikutusta korkea-asteen koulutuksen saaneiden suurempaan osuuteen.

Väestöön liittyen toinen tekijä alueellista jakautumista selittämässä voisi esimerkiksi olla se, miten väestö on ikäryhmittäin jakautunut. Esimerkiksi Forssa, vaikka onkin alueen kolmanneksi suurin kunta väestöltään, kuuluu toiseksi alimpaan luokkaan korkea-asteen koulutuksen perusteella. Se onkin yksi kärkipäässä oleva Kanta-Hämeen kunta, kun tarkastellaan 65-vuotiaiden prosentuaalista määrää valmiista paikkatietoaineistoista.

Koulutustasoon kunnissa vaikuttavat edellä mainittujen seikkojen lisäksi varmasti myös monet muut erilaiset tekijät. Tällainen saattaisi olla esimerkiksi vanhempien koulutustaustan osittainen periytyminen lapsille, millä voi olla myös alueellisia piirteitä.

Kartalla nähtävät naisten ja miesten suhteelliset erot korkea-asteen koulutuksen suorittamisessa heijastelevat samoja polkuja kuin koko Suomen skaalalla (Kaukonen 2009). Naiset ovat suorittaneet kaikissa Kanta-Hämeen kunnissa suhteellisesti miehiä enemmän korkea-asteen tutkintoja. Suurimpia sukupuolten väliset erot näyttävät olevan esimerkiksi Lopella, Hausjärvellä, Hattulassa ja Humppilassa, mutta mitään kovin dramaattisia eroja ei kuntien välillä ole kartasta nähtävissä, vaan kaikissa toistuu sama trendi. Tasa-arvoisimmassa tilanteessa vaikuttaa olevan Riihimäen kunta, jossa korkea-asteen koulutuksen saaneiden miesten ja naisten osuudet ovat lähimpänä toisiaan.

Mistä tällainen ilmiö sitten johtuu? Kaukonen (2009) erittelee Tilastokeskuksen artikkelissaan naisten ja miesten välistä opiskelueroa Suomessa ja toteaa ratkaisevimman vaiheen olevan peruskoulun jälkeinen valinta koulutusurasta. Hänen mukaansa miehet valitsevat naisia useammin heti peruskoulun jälkeen ammatillisen koulutuksen.

Se, minkä takia pojat valitsevat tällä tavalla, voi johtua monista eri syistä. Esimerkiksi yksi niistä saattaa olla tyttöjen ja poikien erilainen suhtautuminen koulunkäyntiin, kuten Helsingin yliopiston koulutuksen arviointikeskuksen artikkelissa Tyttöjen ja poikien väliset erot (2006) todetaan. Sen mukaan tyttöjen suhtautuminen koulunkäyntiin on keskimäärin poikia myönteisempää, mikä voi johtaa parempaan koulumenestykseen ja sitä kautta myös eriytymiseen korkea-asteen tasolla.

Alueellisen jaon ja sukupuolten prosenttiosuuksien välillä on ilmiselvä yhteys kartalla. Siellä, missä koko väestön koulutustaso on korkeampi, myös sama ilmiö näkyy sukupuolten prosenttiosuuksissa. Koko kunnan korkea-asteen koulutuksen saaneiden osuus ei kuitenkaan näytä vaikuttavan ollenkaan siihen, kuinka suuri ero eri sukupuolten välillä on, sillä se pysyy kaikissa kunnissa hyvin samansuuruisena prosenttiyksiköin tarkasteltuna. Tästä voitaneen päätellä, että naisten ja miesten välinen koulutusero ei ole riippuvainen kunnan yleisestä koulutustasosta, vaan syy on jossain syvemmällä, kuten juurikin asenteisiin juurtuneena.

Mitä opin ja mitä olisin voinut tehdä toisin? 

Erilaisista teemakartoista itselläni olivat perusteet jo hallinnassa, mutta kurssikerran jälkeen tiedot niistä olivat syventyneet paitsi teorian myös käytännön osalta. Varsinkin kolmiulotteiset kartat ja grid-teemakartta olivat itselleni vieraampaa seutua. Näihin karttatyyppeihin tutustuminen valaisi karttojen teon mahdollisuuksia ja toisaalta myös näytti, että oikeanlaisilla ohjelmilla ei hankalankaan näköisten karttojen valmistus ole käytännössä niin vaikeaa kuin voisi kuvitella.

Teemakartan teko itsenäisesti ei sujunut kuitenkaan aivan niin ongelmitta. Viime kerran jälkeen pyrin valitsemaan käyttämäni teeman niin, etten tulkintavaiheessa joutuisi pähkäilemään aineiston todellista luonnetta. Olisin alun perin halunnut tarkastella kahden teeman avulla eri ilmiöiden riippuvuutta toisistaan, mutta jotenkin sopivia aineistoja ei liiallisen kriittisyyteni takia meinannut löytyä. Lopulta päädyin edellä esiteltyyn aineistoon, joka kiinnosti aihepiirinä ja josta riitti sanottavaa, mutta siitä ei kuitenkaan yhtä hyvin pystynyt riippuvuuksia tutkimaan.

Turhan usein saatan takertua liikaa yksityiskohtiin ja itsekriittisyyteen harjoituksia tehdessä. Tehtävä tulee tällöin ehkä tehtyä huolellisesti, mutta työtahdin hidastuessa tehokkuuskin laskee ja sitä tahtoo juuttua yhteen vaiheeseen jumiin. Siinä itselläni olisikin tulevilla kerroilla parannettavaa, jotta ajankäyttö tehostuisi. Se ei tietenkään tarkoita sitä, että työn tekisi huolimattomasti, vaan lähinnä sitä, ettei esimerkiksi jokaista väriä tarvitsisi kymmeneen kertaan miettiä uudelleen. Oikea tasapaino nopeuden ja tarkkuuden välillä on hankala löytää, mutta ehkä sekin kokemuksen myötä alkaa jossain vaiheessa luonnistua kunnolla.

Tällä kurssikerralla ei kuitenkaan ainoastaan tämän tasapainon pettäminen hidastanut työntekoa vaan myös oma taitamattomuuteni ohjelman kanssa. Silloin, kun huomaa, ettei tosiaan ole sepäksi syntynyt, ei auta kuin kokeilla ja yrittää yhä uudestaan. Ehkä sitten jossain vaiheessa, toivon mukaan, saattaa myös viimein onnistua. Samalla, kun rämmin MapInfon ryteikössä eteenpäin, huomasin, että ohjelma alkoi kerta kerran jälkeen tuntua hieman tutummalta. Vaikkei ratkaisua itse ongelmaani tahtonutkaan heti löytyä, alkoi edestakaisin koluamaani korpeen muodostua tallattuja polkuja. Niiden ulkopuolella on varmasti vielä hehtaaritolkulla kesyttämätöntä erämaata jäljellä, mutta kun seuraavan kerran sinne astun, on minulla sentään paikka, jossa voin sanoa: Olen käynyt täällä ennenkin.

 

Lähteet:

Hyypiä, I. (2017). Päällekkäiset koropleettikartat: taloudellinen huoltosuhde ja eläkeläiset. 31.1.2017. <https://blogs.helsinki.fi/hiisa/2017/01/28/paallekkaiset-koropleettikartat-taloudellinen-huoltosuhde-ja-elakelaiset/>

Kaukonen, R. (2009). Miesten koulutustaso paranee hitaammin kuin naisten. Hyvinvointikatsaus 3/09. 29.1.2017. <http://www.stat.fi/artikkelit/2009/art_2009-09-30_001.html?s=0>

Koivu, K. (2017). Toinen kurssikerta ja harjoitustyöt. 31.1.2017. <https://blogs.helsinki.fi/koivukri/2017/01/27/toinen-kurssikerta-ja-harjoitustyot/>

Korkea-asteen koulutuksen saaneet, % 15 vuotta täyttäneistä (2015). Terveyden ja hyvinvoinnin laitos. 26.1.2017. <https://www.sotkanet.fi/sotkanet/fi/taulukko/?indicator=s_aLAAA=&region=K0g1STRNM7I2MrY2DIwPtDa0BAA=&year=sy4rAwA=&gender=m;f;t&abs=f&color=f>

Tyttöjen ja poikien väliset erot (2006). Koulutuksen arviointikeskus, Helsingin yliopisto. 29.1.2017. <http://www.helsinki.fi/cea/fin/Oppimaan_oppiminen/Tutkimustuloksia/Tyttojen_ja_poikien_valiset_erot.html>

Artikkeli 1: Koropleettikartan kaksi ulottuvuutta

Anna Leonowiczin artikkeli Two-variable choropleth maps as a useful tool for visualization of geographical relationship (2006) valottaa lukijaa kahden päällekkäisen koropleettikartan eduista ja haasteista. Hänen aiheesta tehdyn kokeensa tuloksena oli, että tällainen esitystapa on kunnollisesti tehtynä hyödyllinen etenkin kahden eri ilmiön vuorovaikutussuhdetta kuvattaessa.

On totta, että kahden koropleettikartan yhdistämisellä voidaan parantaa kartan eri elementtien välisten yhteyksien tulkintaa, sillä tällä tavoin esitettynä ei vertailua tarvitse itse tehdä kahden kartan välillä. Kyseinen esitystapa helpottaa siten työskentelyä, mutta on äärimmäisen tärkeää, että kartta on tehty mahdollisimman loogiseksi esimerkiksi värityksen suhteen. Useamman tekijän yhdistäminen samaan esitykseen nimittäin tekee kartasta väkisinkin monimutkaisemman kokonaisuuden hallittavaksi.

Eri sävyjä käytettäessä tulkinnan kannalta selkeämmältä vaihtoehdolta vaikuttaa Leonowiczin (2006) ensimmäisenä esittelemä tapaus. Siinä kahden värin asteittainen eteneminen on kytketty toisiinsa siten, että niiden yhdistelmä kertoo vahvasta riippuvuussuhteesta muuttujien välillä.  Järjestelmä on jo ajatuksena johdonmukaisen ja järkeenkäyvänkuuloinen, ja siltä se myös vaikuttaa artikkelin ohessa esitetyssä esimerkkikartassa. Sen sijaan malli, jossa värit yhdistyvät edetessään harmaan sävyiksi ei tunnu itsestäni yhtä luontevalta näin ensituntumalta. Voi toki olla, että tämäntapainen tyyli toimiikin kartalla loogisesti, mutta artikkelin esimerkkilegendoja tarkastellessa ei siltä kuitenkaan tunnu.

Kahden muuttujan koropleettikartoissa käytetyt legendat poikkeavat tavanomaisista. Leonowicz (2006) kertoo artikkelissaan niiden muodon olevan samankaltainen kuin korrelaatioita tarkastelevassa hajontakuviossa, jossa on kaksi akselia suorassa kulmassa toisiinsa nähden kuvaamassa eri muuttujia. Luokittelun avulla legenda jaetaan pienempiin laatikoihin sen mukaan, kuinka monta värisävyä ja luokkaa on käytössä. Tällä tavoin siinä voidaan värisävyjen avulla tarkastella kahden muuttujan riippuvuutta toisistaan.

Artikkeli on mielestäni kokonaisuudessaan melko ymmärrettävä ja helposti lähestyttävä. Tässä edesauttavana tekijänä ovat etenkin havainnollistavat kuvat, jotka pukevat sanat visuaaliseen muotoon. Ehkä hankalimpia kohtia artikkelissa oli itselleni luokittelumetodien kuvailun käsittäminen. Vahvasti matemaattisuuteen pohjautuvan luokittelun ymmärtämisen teki vaikeaksi kokonaiskuvan hahmottaminen ja se, mitä mikäkin lause konkreettisesti loppujen lopuksi tarkoitti. Voi myös olla, että laskennalliset taidot vaatisivat hieman lisää verryttelyä myös englanninkielisin termein, jotta tämänkaltaisen tekstin lukeminen ja ymmärtäminen helpottuisivat. Pystynkin vahvasti samaistumaan Sari Aroalhon (2017) englanninkielisiä tieteellisiä artikkeleita koskeviin pohdintoihin, sillä tällaisen tekstin lukeminen englanniksi ei ole itselleni vielä mikään helposti pureskeltava tehtävä.

Päällekkäisten koropleettikarttojen lukeminen vaatii jo jonkin verran karttojen ymmärtämistä ja niiden lukutaitoa lukijalta, sillä esitys ei ole siitä yksinkertaisimmasta päästä. Yleisiä tulkintoja riippuvuussuhteista voi tehdä melko kätevästi legendan avulla, mutta esimerkiksi toisen käsiteltävän muuttujan levinneisyyden tulkitseminen vaatii jo selkeästi enemmän pohtimista.

Ennen kartan sen syvempää tarkastelua lukijan täytyy kuitenkin ymmärtää, kuinka legenda toimii, ja tämä edellyttäisi kartan oheen laitettuja mahdollisimman kattavia lukuohjeita, jotta virhetulkinnoilta vältyttäisiin. Kokemattomampaa lukijaa voisi esimerkiksi ohjeistaa, kuinka riippuvuussuhdetta voidaan tarkastella legendan avulla. Siksi lukijalle olisi myös hyödyllistä tietää, kuinka eri alueet kartalla ovat sijoittuneet legendaan, minkä Leonowicz (2006) onkin esittänyt hajontakuviontapaisesti pisteillä esimerkkilegendassa. Lisäksi lukijan tulkintaa helpottaa ja myös sen mahdollisuuksia laajentaa, jos molempien elementtien teemakartat on esitetty myös erikseen, kuten artikkelin samaisessa havaintokuvassa on tehty.

MapInfon avulla ei voida tehdä aivan samankaltaisia päällekkäisiä koropleettikarttoja kuin artikkeli esittää, sillä siellä toisen teemakartoista on oltava rasterimuotoinen ja läpinäkyvä. Siksi myös legenda on kaksiosainen eikä edellä kuvaillun kaltainen, mikä voi osaltaan lisätä kartan tulkinnan haasteita. Silloin on osattava nimittäin tarkastella molempia muuttujia erikseen jokaiselta alueelta eikä riippuvuussuhteitakaan voida nähdä aivan yhtä vaivattomasti.

Käytössä olevat välineet ja ohjelmat valitettavasti määrittelevät paljolti sen, minkälaisia karttoja niillä on lopulta järkevää tuottaa. Vaikka päällekkäiset koropleettikartat voivat parhaimmillaan havainnollistaa hyvin muuttujien riippuvuussuhteita, huonosti tehtynä ne luultavasti lähinnä vaikeuttavat kartan luettavuutta ja käyttökelpoisuutta. MapInfon kaltaisella ohjelmalla työskennellessään onkin hyvä pohtia, kannattaako lähteä tämänkaltaisia karttoja sillä luomaan vai käyttääkö sitä sille ehkä paremmin soveltuviin käyttötarkoituksiin kuten yhtä muuttujaa kuvastaviin tai erilaisia teemakarttoja yhdistäviin karttaesityksiin. Täysin tätä kahden päällekkäisen koropleettikartan mahdollisuutta ei kannata silti MapInfonkaan kanssa sulkea pois, sillä tietyissä tapauksissa se saattaa ollakin juuri se parhaiten tilanteeseen sopiva. On hyvä myös muistaa, että tahtoessaan käyttää Leonowiczin (2006) hajontakuviomaista legendaa, voi karkean sellaisen toki myös itse piirtää esimerkiksi jollain piirto-ohjelmalla.

Pitäisikö niin tutkijoiden kuin esimerkiksi mediankin kuitenkin alkaa käyttää enemmissä määrin kahden muuttujan koropleettikarttoja? Tutkimuspiireissä ne voisivat osoittautua toimivaksi ratkaisuksi, jos ne on huolella ja ajatuksella tehtyjä, mutta karttoihin sen enempää perehtymättömästä henkilöstä sellaisen tulkitsemisen ja lukemisen aloittaminen voi tuntua raskaalta ja työläältä, jopa mahdottomalta tehtävältä. Jos kartan oheen vielä laitetaan paljon ohjeita ja muuta materiaalia tulkinnan helpottamiseksi voi tietomäärä tuntua liian suurelta palalta nieltäväksi.

Ehkä siinä on syy, miksi päällekkäiset koropleettikartat eivät ole suuren yleisön suosioon kivunneet, mutta asiantuntevan kartanlukijan käsissä ne voisivat taipua hyödyllisiksi ja käyttökelpoisiksi. Myös tällä kurssilla on tärkeää muistaa,  että kartantekijän asiantuntemus kiteytyykin juuri siinä, kun hänen on päätettävä, millainen kartta sopii ilmiön esittämisen parhaiten. Kun pysyy avoimena eri vaihtoehdoille, on suurimmat mahdollisuudet onnistua luomaan kartta, joka löytää tien asian ytimeen.

 

Lähteet:

Aroalho, S. (2017). Artikkeli 1. 12.3.2017. <https://blogs.helsinki.fi/aroalho/2017/01/30/artikkeli-1/>

Leonowicz, A. (2006). Two-variable choropleth maps as a useful tool for visualization of geographical relationship. Geografija 42: 1, 33–37.

Ensimmäinen kurssikerta: Askelia paikkatiedon maailmaan

Uusi on uutta vain hetken aikaa, mutta juuri silloin se on eniten omaa ymmärrystä kuormittavaa. Paikkatieto käsitteenä on itselleni tuttu jo lukioajoilta, mutta ennen vain oppikirjan sivuilla nähdyn tiedon siirtäminen käytäntöön on juuri sitä uutta ja tuntematonta, joka herättää paitsi uteliaisuutta, myös pienen epäilyksen. Opinkohan minä tämän todella?

Ensimmäisen kurssikerran aikana omaa tekemistäni voi kuvailla lähinnä haparoinniksi ja ohjeiden tiiviiksi seuraamiseksi. MapInfo-paikkatieto-ohjelman käyttöä opeteltiin kuitenkin yhdessä käytännön ja harjoituksen kautta, joten epäilykseni oppimisestani karisivat tuntien kuluessa suurimmaksi osaksi pois, lähinnä muistettavaa vain riitti yllin kyllin. Lisäksi kävimme kurssikerralla läpi paikkatiedon olemusta, sen koostumista sijainti- ja ominaisuustiedoista sekä vektori- ja rasterimuotoista esitystapaa. Päätehtävänä oli lopulta laatia itsenäisesti teemakartta koskien Suomen kuntien paikkatietoaineistoa, mutta aiheen sai valita sen sisällä vapaasti. Sitä tehdessä tuli myös testattua omaa oppimista.

Teemakartan rakentaminen

Tekemäni koropleettikartan pohjaksi valikoitui lopulta työssäkäyvien prosenttiosuus kunnittain. Kartta sai aluksi värimaailmakseen sinisen sävyt valmiiden värimallien mukaisesti, ja viidelle luokalle rajoiksi tulivat luonnolliset luokkavälit.

Valmis väripohja on toki käytännöllinen, sillä sen avulla lopputulos saadaan vaivatta ja helposti aikaan. Itse olisin kuitenkin toivonut hieman suurempaa eroa kahden viimeisen luokan värisävyjen välille, sillä niitä oli turhan vaikea erottaa toisistaan, minkä Pinja Tolvanen oli myös huomannut (Tolvanen 2017). Lopulta päädyin kokeilemaan värien muokkausta itse. Lopputuloksessa ylemmät luokat erottuvat toisistaan selvästi paremmin, mutta ylin luokka hyppää ehkä jopa turhan paljon silmille. Lisäksi alempien luokkien värisävyjen välillä voisi olla hieman enemmän eroa. Tasapainoista kokonaisuutta on välillä yllättävän hankala saada aikaan.

Kuva 1. Histogrammi työssäkäyvien prosentuaalisista osuuksista Suomessa vuonna 2015.

MapInfon ehdottamat viisi luokkaa tuntuu sopivalta määrältä kartalla esitettäväksi. Niiden avulla välittyy lukijalle kohtuullisesti tietoa, mutta kokonaisuus ei silti näytä liian monimutkaiselta. Luonnolliset luokkavälit, jolloin rajakohdat ovat vähemmän havaintoja sisältävien aukkojen kohdalla aineistossa, tuntuvat myös sopivan tähän kyseessä olevaan aineistoon kohtalaisen hyvin. Kun histogrammityökalulla tarkastelee jakaumaa, pystyy erottamaan siitä normaalijakauman piirteitä. Tämän voi nähdä paitsi kuvasta 1 niin myös luokkaväleihin kuuluvien kuntien määrästä kuvassa 2, sillä keskimmäiseen luokkaan kuuluu selvästi muita enemmän kuntia, vaikkei sen luokkaväli ole suurimmasta päästä. Yhdenmukaisuus normaalijakaumaan ei kuitenkaan ole mielestäni aivan riittävä, joten tuntui sopivammalta valita luonnolliset luokkavälit. Kuten Suvi Huovelin blogissaan toteaa, niiden etuna on myös se, että tällöin luokkien sisällä oleva aineisto on mahdollisimman yhtenäinen, mutta samalla luokkien väliset erot taas pysyvät mahdollisimman suurina (Huovelin 2017).

Karttaa tehtäessä oli tärkeää myös muistaa ottaa mukaan kartan peruselementit eli legenda, mittakaava ja pohjoisnuoli. Kun nämä osaset oli saatu sommiteltua teemakarttaan mahdollisimman eheäksi kokonaisuudeksi, karttaa pystyi alkamaan jo kutsua kartaksi.

Kuva 2. Suomen kuntien työssäkäyvien prosentuaalinen osuus kuntien 18–74-vuotiaasta väestöstä vuonna 2015. Kuvan saa suuremmaksi klikkaamalla.

Mitä teemakartalta lopulta selviää?

Väriskaalan looginen vaihtelu vaaleasta tummaan auttaa tulkitsemaan teemakarttaa nopealla vilkaisulla ja saamaan pintapuolista tietoa työssäkäyvien osuudesta kunnittain. Teemakartan havainnollisuus kuitenkin aina hävittää osan tiedosta, ja kartan lukijan on se hyvä muistaa kokonaisuutta tulkitessaan. Tulkinta joutui aluksi muutenkin jäämään yleistäväksi, koska en löytänyt aineistosta tarkempaa tietoa siitä, mihin ikähaarukkaan ja väestönosaan työssäkäyviä verrattiin. Vasta myöhemmin kurssikerran kansiota selaillessani löysin metadataa sisältävän Word-tiedoston, jonka mukaan aineisto kuvaa työssäkäyvien osuutta 18–74-vuotiaasta väestöstä.

Tehdystä teemakartasta nähdään, että suurempien keskusten lähellä työssäkäyviä on suhteellisesti enemmän, mikä on etenkin huomattavissa pääkaupunkiseudun tuntumassa, mutta toisaalta myös esimerkiksi länsirannikolla Vaasan lähistöllä ja lounaassa Turun lähistöllä. Myös Oulun ja Tampereen ympäristössä sekä Jyväskylän kunnassa on työssäkäyvien osuus suuri. Tämä ilmiö johtuu mitä luultavimmin siitä, että valtaosa Suomen työpaikoista sijaitsee tällaisissa keskuksissa, jolloin myös työllisyystilanne niiden lähistöllä on parempi. Vastaavasti voidaan huomata monien itäisten ja pohjoisten haja-asutusalueiden työssäkäyvien osuuden olevan pieni.

Kiinnostava on myös havainto siitä, että vaikka edellä mainittujen suurempien keskusten lähikunnissa on työssäkäyvien osuus suuri, niissä itsessään se ei kuitenkaan ole yhtä korkealla. Helsinki jää työssäkäyvien osuudessa toiseksi ylimpään luokkaan, kuten käy myös Vaasan kunnalle. Turku, Oulu ja Tampere sen sijaan ovat keskimmäisessä luokassa. Tämä saattaisi esimerkiksi johtua siitä, että näihin keskuksiin voi työssäkäyvien lisäksi kasaantua myös työttömiä työpaikan löytämisen toivossa. Toisaalta ilmiötä selittää luultavasti myös vastakaupungistuminen ja työmatkapendelöinti, jolloin suurissa kunnissa työskentelevät asuvatkin niiden lähikunnissa. Lisäksi näissä kaupungeissa opiskelijayhteisö on suuri, mikä voi heijastua työllisten suhteellisesti pienempään osuuteen.

Koska asiat kuitenkaan harvoin ovat suoraviivaisia, myös työssäkäyvien osuudessa näkyy poikkeamia. Prosentuaalisesti ylimpään luokkaan kuuluvien kuntien lähikunnissa työllisten osuus saattaakin olla kaikkein alimmassa luokassa. Lisäksi esimerkiksi Ahvenanmaan kunnissa työssäkäyviä on prosentuaalisesti paljon, vaikkei mikään sen kunnista kuulukaan nimellisesti merkittävimpien ja suurimpien joukkoon ja siten runsaasti työpaikkoja tarjoaviin. Juuri poikkeamat kartalla herättävät helposti mielenkiinnon syvempään tutkimukseen ja halun selvittää, mikä on saanut tämän ilmiön aikaan.

Teemakartan avulla ei voida kuitenkaan saada kovin yksityiskohtaista tietoa yksittäisistä kunnista. Hieman tarkkuutta lisää se, että ylintä luokkaa lukuun ottamatta luokkavälit pysyttelevät noin viiden prosenttiyksikön kokoisina, jolloin vaihteluskaala luokkien sisällä ei ole aivan valtava. Samasta aiheesta kartan tehnyt Hanna Haurinen (2017) on päätynyt vastaavanlaisiin päätelmiin ja nostaa esille huomion siitä, että ilmiö voi kuitenkin myös kuntien sisällä vaihdella alueellisesti, mitä kartalta ei voida ollenkaan tulkita. Kartta soveltuukin paljon paremmin yleissilmäilyyn koko alueesta ja sen tunnusomaisten piirteiden havainnointiin kuin pienempien aluekokonaisuuksien tutkimiseen.

On kuitenkin tärkeää muistaa, ettei kovin tarkkoja johtopäätöksiä voida vetää kartalla näkyvän kuvion syistä edes yleistasolla, sillä tämä edellyttäisi enemmän ja monipuolisempaa aineistoa. Nyt kartalta voidaan vain arvioida ilmiön taustalla olevia tekijöitä.

Mitä opin ja mitä olisin voinut tehdä toisin?

Ensimmäisen kurssikerran myötä MapInfo-paikkatieto-ohjelman perustoiminnot tulivat tutummiksi, mutta niiden varma ja sujuva käyttäminen vaativat vielä paljon harjoitusta. Vaikka teemakartan tekemistä aluksi kokeiltiinkin yhdessä, joutui välillä yksin työskennellessä kyllä pohtimaan seuraavaa liikettään ohjelman vierauden takia. Käytännön lisäksi opin toisaalta uutta tietoa paikkatiedosta kurssikerran aikana, vaikka perusteet siitä olivatkin jo ennestään muistissa. Esimerkiksi sijainti- ja ominaisuustietojen tarkempi jaottelu alempiin luokkiin oli itselleni vieraampaa aluetta.

Ensimmäisen MapInfo-ohjelmalla tehdyn kartan luominen ei ollut mikään mutkaton polku, vaikka loppupeleissä prosessi olikin melko yksinkertainen. Ainakin värimaailmaa olisi vielä voinut säätää lisää, jotta kokonaiskuva olisi mahdollisimman neutraali mutta silti selkeä ja erottuva. Kartta itsessään on hyvin pelkistetty, minkä takia haluttu asia korostuu hyvin, mutta pidemmälle vieviä tulkintoja on vaikea lähteä tekemään. Lisäksi tulkintoja hankaloitti aluksi myös aineiston epämääräisyys, minkä seurauksena ehdin jo toivoa, että olisin valinnut jonkin toisen, helpommin ymmärrettävän aiheen käsiteltäväksi. Kaikeksi onneksi työllisten osuutta käsittelevästä aineistosta löytyi myöhemmin lisää tietoa, jonka myötä myös tulkintojen uskottavuus hieman parani.

Kun uutta asiaa tulee paljon kerralla, on lähes mahdotonta muistaa heti kaikkea. Itse koen tällaisissa tapauksissa parhaaksi tekemällä tehdä itse, uudestaan ja uudestaan, jotta siitä alkaisi tulla rutiinia ja epävarmuus ja hapuilu vähenisivät. On tärkeää myös tehdä virheitä, kunhan niistä muistaa ottaa opikseen. Vaikka yleensä itsestäni tuntuu turvallisemmalta edetä ohjeita noudattaen vaihe vaiheelta eteenpäin, niin uskon, että rohkeasti kokeilemalla asiat jäisivät kuitenkin parhaiten mieleeni. Silloin myös tapahtuu niitä oivalluksia, joiden avulla voi saada aikaan jotain yllättävää, oli se sitten hyvää tai huonoa lopputuloksen kannalta. Periksiantamattomuudella, tarkkaavaisuudella ja pienellä ripauksella uteliasta kokeilunhalua voi pienistä askelista lopulta kasvaa suuria.

 

Lähteet:

Haurinen, H. (2017). Ensimmäinen kurssikerta. 17.3.2017. <https://blogs.helsinki.fi/hhaurine/2017/02/01/ensimmainen-kurssikerta/>

Huovelin, S. (2017). Pakki päälle ja menoksi! 24.1.2017. <https://blogs.helsinki.fi/suvihuov/2011/09/01/pakki-paalle-ja-menoksi/>

Tolvanen, P. (2017). Tästä se alkaa – Kurssikerta 1. 22.1.2017. <https://blogs.helsinki.fi/pinjatol/2017/01/21/tasta-se-alkaa-kurssikerta-1/>