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.
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.
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/>