New York Times, Every City, every block

Tehtävänämme oli tutustua New York Timesin karttapalveluun ja tutkia millaista tietoa sieltä on saatavilla. Palvelu esittää teemakarttoja Yhdysvalloista teemoittain. Tehtävässä oli suositeltavaa tehdä SWOT-analyysi, ja vertailla tätä amerikkalaista käytäntöä suomalaiseen. SWOT-analyysi tarkoittaa, että listataan palvelun:

  • VAHVUUDET
  • HEIKKOUDET
  • MAHDOLLISUUDET
  • UHAT

Kyseisessä New York Timesin palvelussa, on eriltynä esimerkiksi eri kulttuurien edustajien osuus koko väestöstä, tulotasot, asuntojen hinta, samaa sukupuolta olevien pariskuntien osuus ja koulutusaste Yhdysvalloissa. Jokaisesta datasta on tehty pistemuotoinen teemakartta, jota pystyy zoomailemaan halutulle alueelle ja näin ollen tarkastelemaan pieniäkin alueita.

mapping

Kuva 1. Kuvankaappaus New York Timesin palvelusta. Sivulta pystyy valitsemaan haluamansa osa-alueen ja näin selailemaan karttoja teemoittain.

Palvelun vahvuudet ovat sen helppo käyttöisyys ja selkeys. Itse palvelu ja kartat ovat melko yksinkertaisia, ja helposti tulkittavia myös aivan tavallisille ihmisille. Palvelussa voidaan tarkastella monenlaisia ja mielenkiintoisia asioita.

Data ja kartat ovat kuitenkin vain suuntaa antavia ja näin ollen sitä tulee tarkastella kriittisesti. Myös Daria Tarkhova blogissaan viittaakin palvelun tästä mainitsemiseen: “Palvelun yhteydessä mainitaan, että aineistoa ei voida käyttää tarkkaan paikantamiseen, vaan suuntaa-antavana esimerkkinä.” Suuntaa antavana datana tätä aineistoa voidaan siis tarkastella, mutta sen pohjalta ei kuitenkaan voida tehdä kovin luotettavia tieteellisiä päätelmiä. Varsinkaa tavalliset ihmiset eivät välttämättä osaa suhtautua palvelun tarjoamaan informaatioon kriittisesti.

Osa aiheista ovat melko arkojakin. Esimerkiksi eri etnistenryhmien sijoittuminen, voi lisätä segregaatiota, koska näin ollen tiettyjä alueita aletaan vältellä. Tällaisen datan julkaiseminen koko kansan näkyville viittaa ehkä jollain tapaan Yhdysvaltojen jo taakse jätettyyn rotuerottelupolitiikkaan. On myös riskinä, että palvelun tarjoamaan informaatiota käytetään tarkoituksellisestikkin väärin, esimerkiksi terrorismin suunnittelussa.

Tiia Määttä nostaa esille ajatuksen, joka myös minulle nousi mieleen: “Mielestäni palveluun sopisi hyvin mahdollisuus vertailla kahta tai useampaa karttaa samanaikaisesti, jolloin eri ilmiöiden väliset yhteydet tulisivat paremmin näkyville tavalliselle sanomalehden lukijallekin.” Olisi mielenkiintoista pystyä tarkastelemaan kahta eri aihealuetta rinnakkain, ja näin huomata mahdollinen yhteys toisiinsa.

Suomessa data on yleensä hyvin pikkutarkkaa, mutta se on usein saatavilla vain rajatulle osalle ja erikseen pyytämällä. Tilastot ovat Suomessa siis usein ei-julkisia ja näin ollen vain tietyn väestön ulottuvissa. Toisaalta Suomessa data on usein hyvin ajantasalla ja paikkansapitävää. Samankaltainen palvelu olisi toimiva myös Suomessa, mutta olisi syytä pohtia tarkasti kuitenkin mitä siellä esitettäisiin.

SWOT:

Vahvuudet: Selkeä, helppo käyttöinen, mielenkiintoiset ja laajat aihepiirit sekä mahdollisuus tarkatella esimerkiksi tiettyä kaupunkia.

Heikkoudet: Aihealueet osittain arkoja, data vain suuntaa antavaa ja ei mahdollista vertailla aihealueita rinnakkain.

Mahdollisuudet: Kehittää palvelua ja tuoda lisää aihepiirejä, koko kansan saatavuus ja mahdollinen kartanlukukriittisyyden kehittyminen.

Uhat: Datan aihepiirien arkuus sekä informaation luotettavuus, mahdollinen segregaation lisääntyminen sekä mielikuvien vahvistuminen.

-Camilla

Lähteet:

New York Times, karttapalvelu <http://projects.nytimes.com/census/2010/explorer>

Daria Tarhkova, SWOT <blogs.helsinki.fi/tada/>

Tiia Määttä, SWOT <https://blogs.helsinki.fi/timaatta/>

 

Kurssikerta 6.

 Tämän kurssikerran aiheena oli GPS-paikantimen avulla pisteiden kerääminen sekä saadun datan siirtäminen kartalle. Opettelimme myös pistemuotoisen aineiston tuottamista kahdella eri tavalla. Lisäksi tunnin lopuksi opettelimme vielä muokkaamaan internetistä poimittua dataa sellaiseen muotoon, että sitä voidaa hyödyntään kartan teossa. Tämä kurssikerta on erilainen kuin aikaisemmat, ja siksi mukavaa vaihtelua.

Tunnin aluksi jakauduimme vapaavalintaisiin ryhmiin ja valitsimme mieluisen aiheen. Tehtävämme oli GPS-paikantimen avulla kerätä maastosta ohjeiden mukaan kohteita ja niiden koordinaattitietoja. Me valitsimme Dream-tiimimme kanssa aiheeksemme liikunta- ja virkistypaikat Kumpulan läheisyydessä.  Jennin blogista voitte käydä lukemassa lisää seikkailustamme. Seuraavaksi pääsimmekin tosi toimiin, eli aamureippailemaan ja keräämään tarvittavan datan. Keräsimme jokaisen kohteen koordinaatit ja korkeudet merenpinnasta GPS-laitteen avulla. Palattuamme viimein luokkaan, hieman venähtäneeltä retkeltämme, siirsimme datan Exceliin, jonka avulla pystyimme myöhemmin esittämään keräämämme aineiston kartalla pisteinä.  Opettelimme opettajan johdolla myös pisteaineiston geokoodausta ja sen esittämistä kartalla, jossa aiheemme oli pelikoneet Helsingissä. Ella Heikkinen on ehtinyt napata blogiinsa screenshotteja kurssikerran työvaiheista, joten hänen kyseisen kurssikerran-blogijulkaisusta voi käydä kurkkaamassa kuvia mitä alkutunnista puuhamisemmekaan.

Seuravaaksi siiryimme tunnin varsinaiseen itsenäistehtävään. Tehtävänämme oli luoda kolme karttaa tietokannasta joka haettiin joltain opettajan antamalta internetsivustolta. Tarkoituksemme oli siis harjoitella tiedon etsintää internetistä ja sen tuomista kartalle pistemuotoisena tietona. Karttojen tuli soveltua opetuskäyttöön.

Mitään oikeata logiikkaahan näin jälkeenpäin ajateltuna kartoissani ei ollut, mutta tärkeintähän on että itse myöntää virheensä (Kuva 1., Kuva 2. ja Kuva 3.). Tein jokaisesta teemasta kartan eli maanjäristyksistä, tulivuorten sijainnista sekä meteoriittien putoamispaikoista. Karttojen on tarkoitus kuvata erilaisia hasardeja ja niiden sijoittumista maapallolla. Karttojen tuli soveltua opetuskäyttöön, ja juuri siltähän ne tosiaan näyttävät. Kirkkaita värejä sun muuta, eli sopisivat lähinnä ehkä ala-asteikäisten opetukseen (jos täällä blogi-pohjassa pystyisi käyttämään Emoji-hymiöitä, tähän kohtaan tulisi ehdottomasti se silmänsä peittävä nolostunut apina). Näillä eväillä kuitenkin mennään!

maanjäristykset1980

 Kuva 1. Maanjäristykset vuodesta 1980 lähtien merkittyinä maailmankartalle.

Ensimmäisessä kartassa on kuvattuna  merkittävät maanjäristykset vuodesta 1980 lähtien. On helppo huomata, että suurin osa maanjäristyksistä keskittyyy mannerlaattojen reunoille, ja erityisesti Tyynenmeren tulirenkaan alueelle. Tällä kartalle olisi helppo havainnollistaa oppilaille sitä mitkä alueet ovat tektonisesti aktiivisia ja mitkä puolestaan ei. Esimerkiksi Suomessa ei ole havaittu ollenkaa suurempia maanjärityksiä, koska se sijaitsee mannerlaatan keskellä.

tulivuorenpurkaukset1964

Kuva 2. Tulivuoret  vuodesta 1964 eteepäin merkittyinä maailmankartalle.

Toisessa kartassa on kuvattu aktiiviset tulivuoret maailmassa 1964-2012 välisenä aikana. Myös tulivuorten sijoittumisessa voidaan nähdä selvä yhteys mannerlaattojen reuna-alueisiin.

meteoriittienputoamispaikat1964

Kuva 3.  Vuodesta 1964 eteenpäin pudonneiden meteoriittien putoamispaikat maailmankartalle merkittyinä.

Viimeisessä kartassa on merkittynä meteoriittien putoamispaikat. Suurin osa meteoriiteista on pudonnut mereen, koska suurin osa maapallosta on vettä.

-Camilla

Lähteet:

Maanjäristystietokanta, kuva 1. <http://quake.geo.berkeley.edu/anss/catalog-search.html >

Tulivuoritietokanta, kuva 2. <http://catalog.data.gov/dataset/global-volcano-locations-database>

Meteoriittitietokanta, kuva 3. <https://www.google.com/fusiontables/DataSource?docid=1vHSvjNgCIl6kRhFXPHhvESnnYx_ShToJWtWdjm8#rows:id=1>

Jenni Kerola, kurssikerta 6. <https://blogs.helsinki.fi/jekerola/>

Ella Heikkinen, kurssikerta 6. <https://blogs.helsinki.fi/ellaheik/>

Kurssikerta 7.

Viimeistä kurssikertaa varten tehtävänämme oli tehdä kartta/karttoja valitsemastamme aiheesta. Tällä kurssikerralla oli tarkoitus tutustua paikkatietoaineiston tuottamisprosessiin aivan alusta lähtien, ja tuottaa valmiista datasta kartta. Ennen kurssikertaa jokaisen tuli etsiä itse sopiva kartta ja dataa valitsemastaan alueesta. Saimme vinkiksi muutaman linkin, josta pystyimme lähteä etsimään tarvittavia materiaaleja. Koin kuitenkin helpommaksi etsiä tietoa Googlesta esimerkiksi hakusanalla “free GIS data”.

Päätin käyttää pohjakarttana 2. kurssikerralla käyttämäämme Suomen karttaa, johon on rajattu maakuntien rajat. Haluisin tarkastella sähkökulutusta sekä väestönmääränvaihtelua ja niiden välistä mahdollista yhteyttä. Tein loppujen lopuksi kaksi karttaa aiheen yksinkertaisuuden takia. Eli taas mentii taktiikalla; määrä korvaa laadun.

Ensimmäiseksi loin kartan, jossa tarkastelin sähkönkulutusta toimialoittain sekä yhteensä eri maakunnissa (kuva 1.). Kartasta käy ilmi jo nopealla silmäyksellä, että Uudellamaalla ja ylipäätään Etelä-Suomessa kulutetaan kaikista eniten sähköä pienestä pinta-alasta huolimatta. Tähän seikkaan vaikuttaa asutuksen keskittyminen Etelä-Suomeen sekä näin ollen palveluiden ja teollisuuden keskittyminen samoille alueille.

Toisessa kartassa tarkastelin väestönmuutosta maakunnittain (kuva 2.). Punaisen sävyillä on kuvattuna maakunnat, joissa kärsitään muuttotappiosta ja vihreän sävyillä on puolestaan kuvattu kunnat jotka ovat muuttovoittoisia. Kartasta pomppaa esille Itä-Suomen sekä Lapin muuttotappio ja toisaalta Etelä-Suomen muuttovoitto maakunnat.

sähkönkulutusmaakunnittain

Kuva 1. Sähkönkulutus osa-alueittain sekä yhteensä maakunnittain.

väestönlisäysmaakunnittainKuva 2. Väestönlisäys maakunnittain Suomessa.

Karttojen aiheilla on selvä yhteys toisiinsa. Maakunnat jotka ovat runsas muuttovoittoisia, kuluttavat eniten sähköä. Kyseiset alueen palvelut ja teollisuus siis kasvavat myös, koska asukkaita on näillä alueilla eniten. Maakunnat joissa kärsitään muuttotappiosta, kuluttavat kaikista vähiten sähköä. Niiden alueella kärsitään usein työttömyydestä sekä näin ollen palvelut katoavat.

Tämä kurssi on kehittänyt minua monella saralla, MapInfon käyttäjänä kuin kirjoittajanakin. Aluksi blogin kirjottaminen tuntui todella haastavalta ja jännitävältä. Mitä pidemmälle kuitenkin kurssia mentiin, sitä helpompaa kaikesta tuli. MapInfo perustoiminnot sujuvat nyt jo huomaamatta ja kirjoittaminenkin tulee luonnostaan. Kurssitovereiden blogien lukeminen on antanut lisäpotkua omalle kirjoittamiselle, ja muiden blogeista on saanut omien ajatuksien tueksi mahtavia oivalluksia.

Kurssin avulla on myös oppinut myöntämään paremmin omia virheintään, ja huomannut kehittyneensä kaikilla osa alueilla ylipäätään. Välillä itsenäisten töiden aloittaminen on tuntunut erittäin vaikealta, kuten Jasmin Bayar bloginsa viimeisessä postauksessa toteaa: “Haastavinta on ollut oikeastaan se tehtävissä liikkeelle lähteminen, vaikka ohjeistus on ollutkin hyvin yksityiskohtaista. Tämä yksityiskohtainen ohjeistus on ehkä välillä vaikuttanut kokonaiskuvan ymmärtämiseen, mutta yleensä askel askeleelta edetessä harjoituksessa on viimeistään lopullisen karttaesityksen valmiiksi saatuaan ymmärtänyt idean, ja mihin kaikella on pyritty.” Viimeistää blogi-tekstiä kirjoittaessa on ymmärtänyt tehtävän päätarkoituksen ja mikä ehkä menikään tällä kertaa  pieleen. 

Paikkatiedon hankinta, analyysi ja kartografia -kurssi on ollut erittäin kehittävä ja hyvä kurssi, ehkä jopa mielestäni yksi parhaista kursseista yliopistossa. Opin käyttämään MapInfoa melko hyvin, ja on ollut mahtavaa huomata kehittyvänsä. Jokainen kurssikerta on imenyt paljon voimia, ja töitä on saanut tehdä runsaasti myös ns. omalla ajalla. Kaiken kaikkiaan kuitenkin mahtava kurssi!

-Camilla

Lähteet:

Jasmin Bayar, kurssikerta 7. <https://blogs.helsinki.fi/jasbayar>

Data, sähkönkulutus <http://energia.fi/tilastot-ja-julkaisut/sahkotilastot/sahkonkulutus/sahkon-kaytto-maakunnittain>

Data, väestönlisäys <http://www.tilastokeskus.fi/>

Kurssikerta 5.

Tällä kertaa tutustuimme bufferointiin eli puskurointiin.  Sen avulla voidaan laskea esimerkiksi, että kuinka monta kohdetta on tietyn suuruisen säteen sisäpuollella. Meidän oli siis tarkoitus oppia puskuroimaan ja käyttämään tätä ominaisuutta hyödyksi. Tavoitteena oli sisäistää bufferointitoiminnon hyötykäyttö etäisyyksien ja lukumäärien laskemisessa, joka osoittuikin varsin käteväksi ja hyödylliseksi toiminnoksi.

Bufferointia voidaan käyttää hyödyksi, kun  halutaan selvittää jonkun ilmiön vaikutus ympäristöön. Esimerkiksi kuinka monta ihmistä kuuluu moottoritien melualueeseen. Opettajan ohjeistusten ja yhdessä tehtyjen harjoitusten jälkeen, saimme siirtyä tekemään itsenäisiä tehtäviä. Teimme toinen toistamme välillä neuvoen bufferointi-analyyseja. Tutkimme muun muassa lentokenttien kiitoratojen melualueita, juna-asemien välittömässä läheisyydessä asuvien määrää sekä taajama-asutusta. Kokosin saamani vastaukset alla näkyväksi taulukoksi (Taulukko 1.). Nämä tehtävät sujuivat melko helposti, välillä neuvoa kysyen.

Lopuksi siirryimme kurssikerran haastavimpaan tehtävään. Jokainen sai valita mieluisen aiheen kolmesta eri vaihtoehdosta. Itsepäädyin tutkimaan uima-altaiden määrän Pääkaupunkiseudulla.  Myös uima-allas tehtävän vastaukset löytyvät listattuna alla olevasta taulukosta (Taulukko 1.). Jenni Kerola havainnollisti uima-altaiden määrää vielä teemakartalla blogissaan (kurssikerta 5.), josta käy ilmi  nopeallakin vilkaisulla, että uima-altaat ovat keskittyneet erityisesti Helsingin alueelle.

pakharjoitus

Taulukko 1. Kurssikerta 5. bufferointi-analyysejen vastaukset taulukoksi koottuna.

Itse Mapinfon käyttämisessä ollaan jo melko pitkällä siihen verrattuna mistä lähdettiin. Koko ohjelma oli minulle täysin vieras, ja sen toimintojen ymmärtäminen tuntui ylitsepääsemättömän vaikealta. Joka kurssikerralla on kuitenkin oppinut jotain uutta ja hyödyllistä MapInfosta ja sen toiminnoista. Välillä on tehnyt mieli itkeä, kun oma ymmärys ei edes neuvojen avulla riitä ratkaisemaan tehtävää.  Toisaalta välillä sitä on luullut olevansa aivan pihalla, mutta kyse onkin ollut vain pienestä ajatusvirheestä. On mahtavaa huomata kehittyvänsä ja oppivansa koko ajan uutta! Voinkin hyvin yhtyä Minni Aallon toteamukseen: “Rupesin kuitenkin viimeistään tällä kurssikerralla huomaamaan, että vaikka joka kerta uusi asia tuntuu yhtä lailla onnettomalta sähellykseltä, rupeaa pohjalla piilemään jo vanhan osaamista, eikä joka askelta tarvitse enää niin kovasti miettiä. Uskon siis että kaikki epätoivoinen rämpiminen loppujen lopuksi johtaakin siihen että asiat ainakin loppujen lopuksi jäävät mieleen.” Aluksi vaikealta tuntuneet asiat sujuvat nyt siis huomaamattamme helposti. Vähän niinkuin autolla ensimmäistä kertaa ajaessa joudut kiinnittämään huomiota kaasun ja kytkimen yhteispeliin, mutta jo pienen kokemuksen myötä voit huomata, että et kiinnitä kyseiseen asiaan enää yhtään huomiota.  Harjoitus tekee mestarin!

-Camilla

Lähteet:

Jenni Kerola, kurssikerta 5. <https://blogs.helsinki.fi/jekerola/>

Minni Aalto, kurssikerta 5. <https://blogs.helsinki.fi/mmaalto/>

Kurssikerta 4.

 Tämän kurssikerran tavoitteena oli oppia tekemään ruututeemakarttoja, tuottamaan uutta tietoa tietokantaan maantieteellisiä kohteita hyväksikäyttämällä, kiinnittämään rasterikartta koordinaatiostoon MapInfo:lla ja piirtämään MapInfo:ssa rasterikartan avulla. Harjoittelimme aluksi opettajan johdolla ruututeemakartan tekoa opiskeilijoiden määrästä pääkaupunkiseudulla.

Aloitimme ruudukon luonnista kartan päälle. Ensimmäiseksi oli ladattava Grid-maker työkalupalkkiin.  Se avulla voidaa piirtää halutunlainen ruudukko. Seurraavaksi ruudukkoon liitettiin haluttu data, eli tässä tapauksessa opiskelijat pääkaupunkiseudulla ja tästä luotiin itse kartta.  Ruututeemakartalla on helppo kuvata määriä ja alueiden välisiä suhteita, ja siitä nähdään erot jo nopealla vilkaisulla.  Jenni Kerola tiivistää mielestäni hyvin: “Ruututeemakartat ovat mainioita esittämään ilmiöiden absoluuttisia määriä ja niiden jakautumista, koska alueet ovat tismalleen samankokoisia ja – muotoisia. Tietoja verrataan siis vain ”yhdessä ulottuvuudessa” toisiinsa, eikä tarvitse pohtia alueen pinta-alaerojen vaikutuksia tuloksiin.. Kartta ei ole ehkä visuaalisesti niin hieno, kuin mitä muut pehmeälinjaiset kartat ovat, mutta tieto on yksinkertaista ja yksinkertaisuus on kaunista.”

Tunnin loppupuolella saimme tehtäväksemme luoda teemakartan kurssikerralla oppimamme tiedon avulla. Jokainen sai valita itseään miellyttävän aiheen aineistolistasta, valitsin aiheekseni ruotsikielisten määrän pääkaupunkiseudulla.

ruotisinkielistenosuus

Kuva 1. Ruotsinkielisten määrä ruuduittain. (Rand)

Tekemässäni kartassa (Kuva 1.) on kuvattuna ruotsinkielisten määrä jokaisessa ruudussa.  Mielestäni kartta on kuvaa hyvin heidän sijoittumista ja painottumista eri alueilla pääkaupunkiseudulla. On myös mielenkiintoista miettiä mitkä seikat vaikuttavat ruotsinkielisten asuinpaikan valitaan, vaikka toki sattumallakin on suuri rooli. Värit voisivat mahdollisesti olla toisin päin, eli ne alueelt joissa on eniten ruotsinkielisiä olisi kuvattuna tummimmalla värillä. Toisaalta mielestäni kirkkaan keltainen väri korostaa hyvin niitä alueita joihin ruotsinkieliset ovat keskittyneet.

Ruotsinkielisiä on keskittynyt erityisesti ydinkeskustan tuntumaan sekä Espooseen. Suomen ruotsalaiset mielletään usein hyvätuloisiksi, kuten Tiia Määttä blogissaan toteaa: “Lähellä Helsingin keskustaa on keskimääräistä kalliimpia ja kookkaampia asuntoja, ja kantakaupungin ulkopuolella rannikon tuntumassa isohkoja omakotitaloja, joihin monet varakkaat ruotsinkieliset perheet ovat asettuneet asumaan.” Tämä seikka näkyy kartalla hyvin, mutta toisaalta esimerkiksi Itä-Helsinginstä löytyy paljon ruotsinkielisiä, varsinkin kun Helsinki sai ruotsinkielisvaltaisesta Sipoosta pienen osan itselleen.  Ruotsikielisten perheiden sijoittumiseen vaikuttaa myös se mihin ruotsinkieliset koulut on sijoitettu. 

Aivan kurssikerran lopussa opettelimme vielä opettajan johdolla rasterimuotoisen kartan tuomista MapInfoon ja piirtämään työkaluilla päätiet saamastamme aineistosta. Tämä työ tehtiin seuraavaa kurssikertaa varten, jolloin vuorossa olikin bufferoinnin opettelua.

Lähteet:

Jenni Kerola, kurssikerta 4. <https://blogs.helsinki.fi/jekerola/>

Tiia Määttä, kurssikerta 4.  <https://blogs.helsinki.fi/timaatta/>

Kurssikerta 3.

Kolmannella kurssikerralla tavoitteena oli oppia tietokannan valmistamista tehokkaaseen käyttöön, liittämään ulkoista tietoa muistaohjelmista tietokantaan sekä yhdistämään tietokantoja kyselyiden avulla. Aluksi harjoittelimme opettajan johdolla kurssikerran aiheita, ja myöhemmin saimme itsenäisen tehtävän.

Ensimmäiseksi opettelimme yhdistämään aineistoa tehokkaampaan käyttöön. Aineisto saattaa usein olla liian yksityiskohtaista, ja siinä on esimerkiksi eriteltynä valtio usempaan osaan, jolloin valtio kohtaisen tiedon liittäminen tietokantaan on haastavaa. Jos aineistosta käy ilmi mihin kokonaisuuteen osat kuuluvat, on ne helppo yhdistää. Tähän voidaan käyttää kahta eri tapaa, joko yksitellen Query-palkin takaa löytyvän Select-toiminnon avulla tai vaihtoehtoisesti kerralla Table-palkin takaa löytyvän Combine Objects using Column -toiminnon avulla.

Seuraavana opettelimme opettajan johdolla tuomaan uutta dataa muista ohjelmista, tällä kertaa Excelistä. MapInfoon on siis melko yksinkertaista tuoda tietoa lukuisista ohjelmista, jos vain molemmista taulukoista löytyy yksi pystysarake jonka tieto on identtistä. On tärkeää myös muistaa tarkistaa, että sarakkaiden tyyppi on sama. SQL Select -toiminto on hyödyllinen kun haluaa yhdistää uutta dataa vanhaan taulukkoon. Tätä toimintoa on järkevää käyttää, kun halutaan yhdistää monisarakkeisia tietokantoja toisiinsa.

Kun halutaan tuottaa uutta tietoa tietokantaan, on se helppo aloittaa Table-valikon Maintenace-kohdan Table Structure -toiminnon avulla, lisäämällä uusia sarakkeita taulukkoon. Seuraavaksi voidaan tuottaa uutta tietoa tyhjiin sarakkeisiin Table-palkin takaa löytyvän Update Column -komennon avulla. Sieltä löytyvän Assist-näppäimen kautta löytyvän Expression-ikkunaan voidaan syöttää haluttu laskulauseke.

Seuraavaksi siirryttiin taas kurssikerran itsenäiseen työvaiheeseen. Tällä kertaa tehtävänämme oli tehdä aineistosta teemakartta Suomen valuma-alueista (kuva 1.). Kyseistät työtä tullaan käyttämään ja analysoimaan tuloksia myöhemmin keväällä Luonnonmaanteteen harjoitustyökurssilla, mikäli kyseiselle kurssille osallistuu

Kartassa tuli kuvata tulvaherkkyyttä (tulvaindeksi) koropleettikarttana ja järvisyyttä pylväsdiagrammeina. Kuitenkin ennen varsinaisen kartan tekoa, oli aineistot yhdistettävä aiemmin läpi käytyjä  keinoja apuna käyttäen. Tämän jälkeen pystyttiin luomaan varsinainen kartta. Myös tässä kartassa, kuten kaikissa, oli syytä kiinnittää huomiota luokkitteluun, väritykseen ja pylväiden kokoon. 

tulvaherkkyys123

 

Kuva 1. Suomen valuma-aluejako sekä järvisyys. (Rand)

Kartasta on havaittavissa jo nopealla vilkaisulla tulva-alteimmat alueet, jotka keskittyvät erityisesti rannikkolle ja jokien tuntumaan. Järvet puolestaan keskittyvät erityisesti Itä- ja Keski-Suomeen. Järvisyydellä ja tulvariskin välillä on havaittavissa selkeä syy-seuraus-suhde. Mitä vähemmän alueella on järviä, sitä suurempi tulvariski alueella on.  Järvet ovat erittäin tehokkaita veden kerääjiä ja varastoijia. Erityisesti Pohjanmaan rannikolla järvisyys on hyvin pientä ja siellä virtaa runsaasti jokia laakeilla alueilla. Keväällä lumien sulaessa jokiin syntyvät jääpadot voivat aiheuttaa suuriakin menetyksiä tulvien seurauksena.

Saimme kotitehtäväksemme pohtia oheista karttaa tarkastelemalla konflikteja, öljylähteitä, timanttikaivoksia sekä niiden välisiä mahdollisia liitoksia. Lisäksi saimme alla luetellun listan tiedoista, joita voisi sijoittaa kyseiselle kartalle. Tehtävämme oli pohtia miten näitä tietoja voitaisiin käyttään hyödyksi tai mitä niiden avulla voitaisiin päätellä.

  • Konfliktin tapahtumavuosi
  •  Konfliktin laajuus/säde kilometreinä
  • Timanttikaivosten löytämisvuosi
  • Timanttikaivoksen kaivausten aloitusvuosi
  • Timanttikaivosten tuottavuusluokittelu
  • Öljykenttien löytämisvuosi
  • Öljykenttien poraamisvuosi
  • Öljykenttien tuottavuusluokittelu
  • Internetkäyttäjien lukumäärä eri vuosina

Alta löytyvästä kartasta on selvästi havaittavissa kofliktien yhteys öljy- ja timanttivarojen sijaintiin. Jo tavallisella yleissivistyksellähän osataan sanoa, että usein pahimmat konfilktit sattuvat luonnonvaroiltaan rikkailla alueilla muutoin köyhissä maissa. Meillä ei kuitenkaan ole tietoa milloin kartalle merkityt  konfliktit ovat tapahtuneet, ja näin ollen emme osaa sanoa esimerkiksi onko joku alueista nykyisin rauhallisempaa. Tai ovatko kartalle merkityt timanttikaivokset ja öljykentät vielä aktiivisia. Jos karttaan olisi liitetty internetinkäyttäjät eri vuosina, olisi siitä helppo pohtia maan kehittymisen ja luonnonvarojen välistä yhteyttä ynnä muuta. Jasmin Bayar tiivistääkin hyvin tämän tehtävän herättämät ajatukset: “Tietokannan tieto jostakin ilmiöstä ei siis välttämättä itsessään vielä kuvaa tarpeeksi ilmiötä, se antaa sille esimerkiksi sijainnin tai lukumäärän. Uuden datan liittämien tietokantaan taas antaa uutta tietoa ilmiöstä, jolloin ilmiön ja sen vaikutusten pohtiminen mahdollistuu.”

Afrika

Kuva 2.  Kartta kurssin tiedoitus-blogista ajatusten tueksi. (Paarlahti)

-Camilla

Lähteet:

 Kuva 2. <https://blogs.helsinki.fi/pak-2014/>

Jasmin Bayar, kurssikerta 2. <https://blogs.helsinki.fi/jasbayar/>

 

Kurssikerta 2. & artikkeli 1.

Toisella kurssikerralla jatkettiin teemakarttojen tekoon perehtymistä. Erityishuomiota kiinnitettiin kahden teeman teemakarttoihin, eli kaksi erityyppistä teemaa päällekkäin sekä kaksi koropleettikarttaa päällekkäin. Harjoittelimme opettajan johdolla muun muassa pylväsdiagrammikartan, ympyrädiagrammikartan, graduated-teemakartan, pistekartan, individual-kartan, grid-kartan ja 3D-kartan tekemistä.

Seuraavaksi siiryimme kurssin kerran varsinaiseen itsenäiseen harjoitustyön tekemiseen. Tehtävänä oli laatia yksi teemakartta, jossa tuli hyödyntää kaikkea sitä osaamista mistä teemakarttoihin liittyen oli opittu. Kartassa tuli käyttää kahta teemaa päällekkäin, joiden tuli jollain tapaa tukea toisiaan.

Itse valitsin ja rajasin alueeksi Pohjois-Suomen. Valitsin karttani aiheiksi väestönmäärän sekä eri ikäryhmien osuuden kunnittain. Eli tarkoitukseni oli tarkastella onko väestömäärän suurudella yhteyttä eri ikäryhmien osuuteen kunnassa. Esimerkiksi jos kunnan väkiluku on hyvin pieni, on nuorten osuus usein melko pieni ja esimerkiksi kunnalla ei näin ollen ole tarjota tarpeeksi koulutusmahdollisuuksia, joten nuoret muuttavat muihin kuntii opintojen ja työperässä jääden sille tielle.

Karttaa tarkastelemalla selviää hyvin nopeasti missä kunnissa on eniten asukkaita ja missä puolestaan vähiten. Mitä tummempi sävy on sitä enemmän asukkaita kunnassa on. Ympyrädiagrammeista voi puolestaa tulkita helposti eri ikäluokkien kuuluvien asukkaiden määrän.

Untitled

Kuva 1. Teemakartta, joka kuvaa kuntien väestönmäärää sekä eri ikäluokkien osuutta väkiluvusta.

Artikkeli 1. 

Saimme lisäksi tehtäväksemme lukea  Anna Leonowiczin  artikkelin  “Two-variable choropleth maps as a useful tool for
visualization of geographical relationship”. Eli artikkelin aiheena oli kahden päällekkäisen eri teeman käyttö kartassa.  Aineistona on käytetty ensimmäisen vuoden maantieteen opiskelijoilla teetettyä kyselyä Puolassa. Tämän tehtävän tarkoitus oli aiheuttaa syvällisempää pohdintaa aiheesta.  Tarkoitus oli kirjottaa niin sanottu reaktiopaperi kyseisestä teksistä. Atrikkeli oli englanninkielinen, mikä teki tehtävästä haastavemman. Lisäksi osa termeistä ei ollut vielä edes suomeksi aivan kokonaan hallussa, mutta sitä vartenhan me opiskellaan!

Kaksiteemainen koropleettikartta on kartta, jossa pystytään tarkastelemaan kahta eri ilmiötä samaan aikaan. Artikkelissa pohdittiin kaksiteemaisen kartan toimivuutta alueellisen jakauman sekä suhteiden esittäjänä. Missä tilanteissa tällainen kartta toimii, ja mitkä tekijät vaikuttavat sen selkeyteen.

Artikkelissa päädytään toteamaan että kaksi päällekäistä koropleettikarttaa on kiinnostava vaihtoehto yksinkertaiselle koropleettikartalle, koska siinä pystytään esittämään kahden eri asian riippuvuutta toisiinsa samanaikaisesti yhdellä kartalla. Kartan selkeyden ja helppo lukuisuuden edellytyksenä on, että luokkia on sopiva määrä ja kartan väritys on hyvä.   Värien tummuusasteen tulee kasvaa pienimmästä suurimpaan luokkaan, muuten se voi johtaa kartan tutkijan harhaan. Luokkia ei saa olla liian montaa, sillä se tekee kartasta epäselvän ja vaikeasti tulkittavan. Tällaista karttaa laadittaessa on siis kiinitettävä erityistä huomiota siihen, että se säilyttää selkeytensä.

Kahdenteeman koropleettikartta sopii tilanteeseen, kun halutaan kuvata kahden muuttujan suhdetta. Kuten Leonowicz antaa esimerkiksi tulotason sekä koulutustason suhteen kuvaamisen. Mikäli halutaan kuvata suhteen sijasta alueellista jakautumista, on syytä pohtia onko järkevämpää pysyä yhden teeman kartassa, kuten Jenni Kerolakin toteaa omassa blogi-tekstissään (https://blogs.helsinki.fi/jekerola/).

-Camilla

Lähteet:

Jenni Kerola, Artikkeli 1: Kahden teeman teemakartat – hyvä vai huono? https://blogs.helsinki.fi/jekerola/ (luettu 3.2.2014)

Artikkeli Moodlessa https://moodle.helsinki.fi/mod/resource/view.php?id=475546 (luettu 1.2.2014)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Kurssikerta 1.

Ensimmäisellä kurssikerralla tutustuimme MapInfon perustoimintoihin.  Opettelimme työkalujen käyttöä sekä työpöydän hallintaa.  Tärkeää oli myös oppia tallentamaan kuvaa oikealla tavalla työnedetessä sekä lopuksi.

Perustoimintojen ollessa halussa siiryttiin tekemään ensimmäistä varsinaista harjoitusta, joka oli teemakartta. Tässä oli tarkoitus oppia perusteet teemakarttojen ja tulosteiden tekemisestä MapInfo-ohjemalla. Sen pohjana käytettiin Helsingin karttaa, jossa oli valmiiksi rajattuna kaupunginosat. Teema tuli valita valmiiksi annetusta tietokannasta, ja  itse päädyin valitsemaan ruotsinkielisten osuuden eri kaupungiosissa. Seuraavaksi oli mahdollista vielä muokata aineiston luokitusta, ulkoasua sekä legendan tekstejä omaa silmää mielyttäväksi. Työtä oli tärkeää tallentaa joka työvaiheessa Workspaceen.  Lopuksi koropleettikarttaan lisättiin vielä mittakaavajana ja pohjoisnuoli sekä säädetiin vielä mahdollisia ulkonäköseikkoja.

Seuraavaksi tarkasteltiin aineiston jakautumista histogrammi-työkalun avulla. Ensimmäiseksi tuli valita MapInfosta halutut arvot, jotka syötettiin itse työkaluun. Säätimen avulla pystyi helposti huomata, millainen jakauma aineistossa on.

 

histogrammi

 Kuva 1. Histogrammi työkalun avulla tuotettu histogrammi ruotsinkielisten osuudesta Helsingissä eri kaupunginosissa.

ruotisinkielistenosuus

Kuva 2. Valmis koropleettikartta ruotsinkielisten osuudesta Helsingin kaupunginosissa.

– Camilla

Lähteet:

Histogrammi-työkalu: http://illuminations.nctm.org/ActivityDetail.aspx?ID=78