7. kurssikerta

Seitsemäs kurssikerta oli aikamoista räpeltämistä, sillä pointtina viimeisellä kurssikerralla oli hoitaa itse kaikki jo kartan hankkimisesta alkaen. Tehtävää tehdessä hankaluudestaan jo kuuluisa taulukoiden yhdistäminen tuotti erityisesti päänvaivaa, koska Excelin ja MapInfon puhevälit tuntuivat olevan täysin katkenneet ja suhde korjaamaton. Taulukot eivät meinanneet yhdistyä, eivät sitten millään. Ongelmana oli kuitenkin vain jokin pieni poikkeama yhteisten sarakkeiden välillä, jonka sain korjattua. Muut osiot tehtävästä veivät kyllä aikaa, mutta eivät saaneet aikaan viiltävää epätoivon tunnetta.

Hankaluuksista huolimatta ja niiden ansiosta oma osaamiseni MapInfon suhteen parani tehtävää tehdessä, koska tehtävä ikään kuin kokosi kaiken aiemmin opitun kauniisti yhteen ja sisälsi hyvää kertausta. Opin enemmän verrattuna muihin kurssikertoihin, kuten Sara Fillakin kertoo blogissaan (Filla 2017). En ole mestari ohjelman käytössä, mutta olen oppinut paljon. Samankaltaisesti ajattelee myös Anniina Ahonen: “Olen edelleen vasta-alkaja MapInfon kanssa, mutten missään nimessä enää täysin ummikko” (Ahonen 2017).

Kuva 1: Syöpään kuolleet ja elinajanodote

Tein kartan syöpään kuolleista ja elinajanodotteesta läntisessä Euroopassa. En ole aivan varma ymmärsinkö tehtävänannon oikein, mutta havainnollistan kahta teemaa yhdessä kartassa ja päädyin erittäin yksinkertaiseen ja mutkattomaan toteutukseen. Aineiston etsiminen vei siis tosiaan aikaa ja kokeilin jälleen kaikenlaisia aihevaihtoehtoja ennen kuin päädyin tähän. En ole varma oliko harkintani pehmentynyt kurssin saatossa, koska aihe olisi voinut olla loogisempi. Toisaalta, olen kurssin aikana tehnyt varmaankin jo aivan riittämiin karttoja lähes naurettavan itsestäänselvistä aiheista, eli tässä tapauksessa halusin kokeilla jotain uutta ja selvittää onko muuttujien välillä ylipäätään minkäänlaista yhteyttä.

Katsoessa karttaa näyttäisi kuitenkin siltä, ettei kahden muuttujan välillä oikein ole selvää yhteyttä. Syöpään kuolleita on määrällisesti eniten itäpuolella karttaa ja elinajanodotteet ovat hieman pienemmät keskisessä Euroopassa verrattuna Etelä- ja Pohjois-Euroopan maihin. Muuttujat eivät kuitenkaan näyttäydy kartalla täysin päinvastaisestikaan, mutta mitään suuria ja viisaita johtopäätöksiä kartan perusteella on hankala tehdä.

Lähteet:

Ahonen, A. (2017) https://blogs.helsinki.fi/ahonenan/2017/03/07/seitsemas-kurssikerta-omien-siipien-varassa/

Filla, S. (2017) https://blogs.helsinki.fi/sfilla/2017/03/10/kurssikerta-7/

6. kurssikerta

Kuudennella kurssikerralla meidät päästettiin vihdoin ulos tukalasta hiilidioksidipesäkkeestä, jossa aherruksemme tapahtuu. Happi tuntui virvoittavalta ja kävelimme kaikki onnellisina surkastuneilla jaloillamme vapaudessa, hetken ainakin. Kullekin ryhmälle annettiin GPS-laite, jolla piti paikantaa noin kymmenen kohdetta. Oma ryhmäni valitsi paikannettavaksi kohteeksi suojatiet, joita löytyikin sujuvasti kampuksen ympäriltä. Kuten Anni Sarvanne mainitsee blogissaan (Sarvanne 2017), ryhmämme kierteli hyvin pienellä alueella Kumpulan kampuksen ympärillä, sillä suojateitä sijaitsi siellä hyvin tiuhaan. Tiedot paikantimesta siirrettiin tietokoneelle ja hetken päästä suojateiden sijainteja pystyi tarkastelemaan tutun MapInfon kautta. Tehtävä oli  mielestäni mielenkiintoinen, sillä se poikkesi muista kurssin tehtävistä käytännönläheisyydellään.

Blogitehtävänä tällä kertaa oli tehdä kolme karttaa, jotka kuvaavat hasardeja. Materiaalin tulisi olla myös sopivaa tuntiopetukseen. Valittavana oli kolme hasardia: tulivuoret, maanjäristykset ja meteoriittien putoamispaikat. Valitsin itse maanjäristykset ja tulivuoret. Tein kaksi karttaa maanjäristyksistä ja yhden tulivuorista. Tehtävässä tuli kopioida taulukko määrätyiltä sivustoilta Exceliin, tehdä siellä tarvittavia korjauksia ja siistimistä ja sitten siirtää taulukko MapInfoon. Koska taulukot sisälsivät koordinaattitietoa, ilmestyivät ilmiöitä kuvaavat näppylät oikein kätevästi ja vaivattomasti kartalle.

Kuva 1: Vuodesta 1980 lähtien tapahtuneet 8 magnitudin ylittävät maanjäristykset merkitty punaisilla palloilla

Kuva 2: Vuodesta 2010 lähtien tapahtuneet yli 5 magnitudin maanjäristykset merkitty punaisilla palloilla

Kahdesta ylläolevasta kartasta huomaa, että kahdeksan magnitudin ylittäviä järistyksiä ei tapahdu kovin usein, koska ylemmän kartan (Kuva 1) punaiset pallerot näyttävät verrattain harvalukuisilta alempaan karttaan (Kuva 2) nähden. Yli viiden magnitudin järistyksiä sen sijaan tapahtuu suhteellisen tiuhaan, sillä kuvan 2 pallot mukailevat joidenkin mannerlaattojen rajoja (Kuva 4) ja tulivuorien sijainteja. Kartassa 1 sen sijaan järistyksiä esiintyy pääasiassa Tyynen valtameren tulirenkaan alueella, sillä siellä laatat törmäävät toisiinsa, kuten Pinja Tolvanen mainitsee blogissaan (Tolvanen 2017). Törmäysvyöhykkeillä tuhot ovat suurempia.

Ero karttojen välillä selittyy myös osin sillä, että ero yhden magnitudin välillä on moninkertainen, eli viiden ja kahdeksan magnitudin ero on voimakkuudeltaan erittäin suuri, vaikka eroa on “vain” kolme numeroa. Voimakkuudeltaan korkeita järistyksiä tapahtuu siis harvemmin ja pienempiä järistyksiä usein. Valitsin pienemmäksi voimakkuudeksi juuri viisi magnitudia sen vuoksi, että pienemmillä magnitudeilla, kuten kaksi, tilastotietoa oli aivan järjettömän paljon ja totesin suuremman voimakkuuden osoittavan kartalla suunnilleen samat alueet, joissa näitä pienempiä järistyksiä tapahtuu, vaikkakin erittäin pienissä voimakkuuksissa saattaa esiintyä satunnaisia poikkeuksia tavanomaisten alueiden ulkopuolella.

Kuva 3: Maailman tulivuoret merkitty sinisillä kolmioilla

Edellisiä karttoja on kiinnostavaa verrata ylläolevaan karttaan tulivuorien sijainneista, erityisesti kuvaan 2, koska kuvat muistuttavat paljon toisiaan. Merkittävimpänä erona karttojen välillä on se, että kuvan 3 tulivuoret ovat jakautuneet hajanaisemmin kuin kuvan 2 maanjäristykset, jotka muodostavat linjamaisia muotoja mannerlaattojen rajojen mukaan. Karttojen heikkona puolena on selvästi puutos legendoista, sillä en saanut niitä toimimaan, eli kuvatekstit ovat nyt saaneet käydä tässä tapauksessa merkkien selitteenä.

Kuva 4: Mannerlaatat, lähde: Peda.net

Opetuksen näkökulmasta näitä karttoja voisi hyödyntää havainnollistamaan eroja maanjäristysten esiintymisessä voimakkuuden mukaan sekä tulivuorten ja maanjäristysalueiden yhteneväisyyttä ja poikkeavuuksia kartalla. Kartat voisivat helpottaa asioiden kytkemistä toisiinsa ja syy-seuraussuhteiden pohtiminen voisi olla helpompaa visuaalisen havainnoinnin kautta. Samaa pohtii myös Eemi Saarinen blogissaan (Saarinen 2017): “Litosfäärilaattojen saumakohdat ja maanjäristysten sijainnit ovat hyvä esimerkki asioista, joiden avulla voi auttaa oppilaita hahmottamaan maantieteellisiä syy- seuraussuhteita”.

Lähteet:

Peda.net (mannerlaatat) https://peda.net/p/simo.veistola/amerikkab31/3eis2

Saarinen, E. (2017) https://blogs.helsinki.fi/eemisaar/ 6. Kurssikerta

Sarvanne, A. (2017) https://blogs.helsinki.fi/sarvanni/ 6. Raportti – Meteoriitteja taivaalta

Tolvanen, P. (2017) https://blogs.helsinki.fi/pinjatol/ Kurssikerta 6 – Missä järisee ja miksi juuri siellä?

5. kurssikerta

Kurssikerralla opeteltiin käyttämään bufferointitoimintoa ja tehtiin tehtäviä liittyen lentomelualueisiin ja juna-asemien lähistöllä asuvien ihmisten määriin. Hilkka Pajukangas selittää termin hienosti blogissaan: “bufferoinnin eli puskuroinnin avulla pystyy laskemaan esimerkiksi kuinka monta kohdetta on jonkin kartan objektin säteen sisällä” (Pajukangas 2017). Tein myös tehtävän Helsingin Yhtenäiskoulusta. Tällä kertaa ei tarvinnut saada aikaiseksi karttaa, vaan tulokset tuli esittää Excel-tiedostona (Kuva 1).

Ensin piirrettiin piirtotoiminnolla kiitoradat, jotka sitten bufferoitiin, eli objektin (piirretyn alueen) ympärille tuli esimerkiksi kahden kilometrin kokoinen alue. Tämän alueen sisältä pystyi sitten näkemään alueen sisään jäävien rakennusten lukumäärän ja alueen valitsemalla pystyi tarkastelemaan rajattuun alueeseen sisältyvää tilastotietoa, eli pystyi näkemään väestömääriä ja muuta jännittävää. Tehtävä oli aluksi vähän hankala, koska bufferitoiminto ei ole sitä aivan tavallisinta kartan tekemistä ja tarvittavia asioita ei aina ihan nopeasti löydä ohjelmasta, mutta eri vaiheet opittuani alkoi työskentely toiminnon parissa sujua onneksi lopulta.

Kuva 1

Oman osaamisen pohdintaa:

Tämänhetkisen osaamiseni perusteella MapInfon keskeisin toiminto on erilaisten teemakarttojen tekeminen. Keskeistä ohjelmassa on myös tietokantojen hyödyntäminen, esimerkiksi taulukkotiedon yhdistäminen Excelistä MapInfoon. Teemakarttojen tekeminen soveltuu esimerkiksi väestön jakautumisen tai vaikka sadannan vaihtelun tarkasteluun. Taulukoiden avulla voidaan tehdä kyselyitä, joiden avulla voidaan esimerkiksi rajata tai etsiä tietoa. Taulukoiden tietojen pohjalta tehdään teemakarttoja.

Koen helpoimmiksi työkaluiksi teemakarttojen teon, piirtämisen ja asettelun. Ne ovat toimintoina mielestäni erittäin selkeitä ja näiden toimintojen kanssa minulla ei muistaakseni ole tullut ongelmia vastaan. Työkaluja yhdistää visuaalisuus, joten voisi sanoa, että pääsääntöisesti visuaaliset työkalut ovat minulle kaikista helpoimpia hallita ja ymmärtää. Näiden toimintojen lisäksi etsintätyökalua on minusta miellyttävää käyttää, koska sen logiikka on hieman “matemaattinen”, mikä tekee sen käytöstä selkeää ja loogista.

Tuntuu, että kaipaan lisäharjoitusta taulukoiden yhdistämisessä, sillä tuntuu, että teen usein kirjallisten ohjeiden ulkopuolella olevat asiat (kuten epämääräiset säädöt Excelin ja MapInfon kanssa) turhan monimutkaisesti ja arvelen, että on olemassa yksinkertaisempia ja suoraviivaisempia tapoja toteuttaa asiat.

Puskurivyöhykettä voidaan käyttää erilaisten ilmiöiden laajuuksien tarkasteluun. Sen avulla voidaan myös selvittää esimerkiksi jollekin onnettomuudelle altistuneiden ihmisten ja rakennusten lukumääriä tai ylipäätään mitä tahansa tietoa vyöhykkeen alueella olevista asioista. En tiedä pystyykö puskurointityökalulla tekemään tätä, mutta sillä voisi laskea myös esimerkiksi joidenkin alueiden pinta-aloja.

Tekijät jotka vaikuttavat siihen, että millaisia ongelmia ohjelmalla voidaan ratkaista ovat lähinnä ohjelman toimintojen asettamat rajotteet, käyttäjän osaamis- ja tietämystaso ohjeman suhteen sekä kyky käyttää luovuutta. Tärkeää on myös aineistot, joissa niissä rajoitteita asettavat esimerkiksi saatavuudet, kattavuudet ja tarkkuudet. Reunaehtoja analyysille asettaa ohjelman omat rajat ja kapasiteetti, aiemmin mainitut tekijät aineistoista sekä käyttäjän oma päättelykyky, ymmärrys ja taustatiedon määrä.

Pajukangas, H. (2017) https://blogs.helsinki.fi/pajukahi/ Kurssikerta 5. Uppis uppis uimakouluun!

4. kurssikerta

Tällä kertaa tavoitteena oli tehdä ruutukartta. Opimme myös kiinnittämään karttoja koordinaatistoon ja piirtämään rasterikartan päälle – aivan kuin TAK-kurssilla ei olisi jo piirretty karttakohteita jo ihan riittämiin (ei muuten kannata valita pienipiirteistä saaristoa.)

Ruutukartan tekeminen oli mielestäni helppoa. Ongelmia ei tullut vastaan ja työn tekeminen sujui nopeasti. Kartan päälle levitettiin ruudukko, johon tieto muuttujista sijoittuu. Ruudukon tiheyttä voi muuttaa tapauskohtaisesti. Tiheämmällä ruudukolla saa yksityiskohtaisemman kartan ja suurella taas päinvastaisen. Lopuksi kartalta pystyi kätevästi poistamaan ns. “turhat ruudut” eli ne, joissa arvo on 0, mikä paransi ilmettä merkittävästi. Valitsin kartalla esitettäväksi kohteeksi yli 85-vuotiaat, koska minua yksinkertaisesti vain kiinnosti nähdä heidän sijoittumistaan pääkaupunkiseudulle.

Kuva 1: Yli 85-vuotiaiden jakaantuminen pääkaupunkiseudulle, ruudun halkaisija 500m, lähde: SeutuCD’09

Ensisilmäyksellä näyttää, että vanhukset ovat jakautuneet harvakseltaan sinne tänne pääkaupunkiseudun pohjoisreunan lähettyvillä ja lähempänä Helsinkiä, Espoon ja Vantaan eteläisemmillä alueilla, on selkeämpiä kasautumia. Pohjois-Espoo ei syrjäisenä alueena metsine ja järvineen houkuttele yli 85-vuotiaita sinne asustamaan. Espoossa silmämääräisesti tihein esiintymä löytyy Tapiolan kohdalta. Junaradan läheisyydessä, kuten Espoon keskustan kohdalla ja Leppävaarassa, on myös pientä keskittymää. Radan läheisyys mahdollistaa vaivattomat kulkuyhteydet esimerkiksi Helsingin keskustaan. Junaradan läheisyydessä löytyy Espoossa runsaasti palveluita, etenkin juuri em. Espoon keskustassa ja Leppävaarassa. Kevyttä tihentymää on myös Viherlaakson kohdalla, joka on rauhallinen ja luonnonläheinen alue. Länsiväylän lähiympäristössä eteläisessä Espoossa on selkeä linja vanhuksia. Alueella on esimerkiksi Espoonlahti, Matinkylä ja Olari. Länsirannikon Espoonlahti on sivistyksen ulottumattomissa, mutta kyllä sinnekin bussi kulkee ja vanhuksilla nyt harvoin on mihinkään hoppu. Espoon radan lailla myös Länsiväylä (Länsimetrokin vielä joku päivä) on tärkeä kulkuväylä, jolla kulkee runsaasti busseja.

Vantaalla sen sijaan on vielä selkeämpi meininki – junaradat ja Helsingin läheisyys määrittävät hyvin voimakkaasti vanhusten asuinalueet. Myyrmäen ja Martinlaakson alueella on vahva keskittymä ja Tikkurilan kohdalla toinen, vähän lievempi, mutta selvästi erottuva alue. Palvelut ja saavutettavuus ovat luultavasti eniten vaikuttavimmat tekijät. Kohderyhmän levittäytymisessä vähän yllätti jakauman selkeä, ehkä hieman ehdotonkin luonne.

Länsipuolisko erottuu vahvana Helsingissä vanhusten suosikkialueena. Erityisesti silmään osuvat Munkkiniemi ja Lauttasaari. Munkkiniemi suorastaan tursuaa vanhuksia, niinkuin myös sen yllä keskittymänä erottuva Haaga, jossa vanhainkoteja ja vanhustentaloja on joka nurkalla ja mummot katselevat mielellään penkeiltään ihmisten asuntoihin kuin olisivat kesäteatterissa. Alueille on hyvät kulkuyhteydet ja ne ovat rauhallisia ja luonnonläheisiä. Myös Töölössä näkyy selkeä jana yli 85-vuotiaiden suosiota ja suurin huipentuma alueella löytyy Etu-Töölöstä. Töölössä kaikki palvelut ovat erittäin lähellä, kulkuyhteydet ovat oikein mainiot ja paljon puistomaisia alueita löytyy. Myös idän mummot viihtyvät hyvien kulkuyhteyksien varrella.

Valitsin ruutukooksi 500 metriä, koska silloin aineisto näyttäytyy tarkkana, muttei kuitekaan aivan hillittömänä piperryksenä. Suurempi ruutukoko olisi selkeämpi, mutta informaatiota saattaisi jäädä pois ja kartta saattaisi näyttää kömpelöltä. Kartta on minusta hyvä tällaisenaan, vaikka tässä blogissa kuvan laatu ei ole todellakaan mikään parhain mahdollinen, mutta alkuperäisessä kuvassa informaatio erottuu mielestäni hyvin. Karttaa on kiinnostava verrata Anniina Ahosen (Ahonen, 2017) karttaan, joka kuvaa 18-24-vuotiaiden lukumääriä pääkaupunkiseudulla. Ahosen kartta noudattelee karkeasti samaa kaavaa kuin omani (keskusalueet). Nuorten jakautuminen ei kuitenkaan ole yhtä ehdotonta kuin vanhusten.

Lähteet:

Ahonen, A. (2017). https://blogs.helsinki.fi/ahonenan. Neljäs kurssikerta: Ruuduilla tasapainoilua

3. kurssikerta

Kurssikerta alkoi Afrikan kartan parissa ja opettelimme yhdistämään aineistoa niin kartan “sisällä”, kuin myös Excelistä MapInfoon taulukkomuodossa. Kartan sisällä yhdistäminen tapahtuu tahdonvoimalla ja Excelistä MapInfoon pimeällä noituudella, eli taulukot yhdistetään yhteisen sarakkeen avulla, mikä vaatii sen, että sarakkeissa tulee olla samat tiedot, jotta yhdistäminen onnistuu. Tuntuu vahvasti, että Excelillä ja MapInfolla on jotakin toisiaan vastaan. Ne hylkivät toisiaan, vaikka yhteyden löytäminen olisikin mahdollista. Asiat kuitenkin ratkesivat ja nyt Excel ja MapInfo löysivät ainakin toistaiseksi jonkinlaisen yhteisen sävelen,  vaikka se olisikin epävireistä kirskuntaa. Kitkeräluonteinen MapInfo tuntuu silti juonivan jotain Exceliä vastaan. Ehkä näemme tulevaisuudessa, että mitä se oikein vielä keksii.

Tehtävänannossa pyydettiin Afrikan osalta pohtimaan mitä erilaisilla tiedoilla voi tehdä ja mitä niistä voidaan päätellä. Jos tiedetään konfliktien tapahtumavuodet, voidaan tarkastella esimerkiksi tapahtumien tiheyttä ajallisesti, voidaan tehdä vaikka pylväsdiagrammi, joka kuvaa eri vuosina tapahtuneiden konfliktien määrää. Konfliktin laajuus, kuten säde kilometreinä auttaa hahmottamaan tapahtumien laajuutta ja vaikutusalueita. Laajuudet voisi saada näkyville kartalle ympyröinä. Laajuuksia voisi myös vertailla ja numeroista tehdä jonkinlaisen diagrammin. Jos tiedetään timanttikaivosten tai öljykenttien löytämisvuodet ja kaivausten/poraamisten aloitusvuodet, voidaan vertailla näitä lukuja keskenään ja tehdä myös samoja asioita kuin konfliktienkin kohdalla. Tieto tuottavuusluokitteluista mahdollistaisi esimerkiksi sellaisen kartan tekemisen, josta voi nähdä eroja kaivosten ja öljykenttien tuottavuuden välillä.

Kuva 1: Pikselimössö, jolla on yritetty kuvata tulvaindeksiä rasterein ja järvisyysprosenttia sinisinä pylväinä. Joet ovat merkitty punaisella.

Kartasta huomaa, että tulvaindeksi on suhteellisen korkea ensisijaisesti niillä alueilla, joilla on runsaasti jokia. Pohjanmaa erottuu kartalta selkeästi, mikä ei ole yllättävää, sillä alue on tunnettu tulvistaan. Maankäyttö (pellot) Pohjanmaalla on pinnanmuotojen lisäksi tulvia lisäävä tekijä. Kartasta voi myös nopeasti havainnoida, että korkean järvisyysprosentin alueilla tulvia on vähemmän kuin muilla alueilla. Asia on harvinaisen selkeä – järvisyys ja korkea maasto toimivat tasaavana tekijänä tulville, sillä ilman järviä tasaisessa maastossa vesi pääsee helposti tulvimaan laajoillekin alueille. Rannikkoalueilla tulvat voivat johtua myös meriveden noususta. Kartan pylväistä olisi voinut tehdä kapeampia lukemisen helpottamiseksi, sillä nyt elintärkeää informaatiota jää osittain niiden taakse. Kartan värit olisivat myös voineet olla vähemmän toisistaan erottuvat (pylväät ja ylin luokka), olisin esimerkiksi voinut käyttää pylväissä punertavaa sävyä.

MapInfo aiheuttaa usein pieniä, mutta harmillisia ongelmia. Ohjelma on täynnä yksityiskohtia ja nippelitietämystä ei voi koskaan olla tarpeeksi. Emma Piela (Piela, 2017) mainitsee blogissaan samasta ilmiöstä: “Valikkojen ja valintojen runsaus sai itseni myös ajattelemaan, että varmaankaan en muista tätä enää hetken päästä.” Vaikka olen oppinut kokoajan enemmän ja enemmän ohjelman käytöstä, en tiedä tulenko koskaan mestariksi MapInfossa. Mitä enemmän ominaisuuksia alkaa ohjelmassa käyttää, sitä sekavampaa kaikki vain on. Ohjelman suurin haittapuoli on kuitenkin peru-toiminnon toimimattomuus aina kun sitä tarvitsisi.

Lähteet:

Piela, E. (2017). VKO 3 https://blogs.helsinki.fi/emmapiel/

2. kurssikerta

Toisella kurssikerralla opimme lisäämään esimerkiksi pylväs- ja ympyrädiagrammeja sekä pisteitä jo opitun koropleettikartan yhteyteen. Kahden teeman kartat mahdollistavat yhteyksien löytämisen ja antavat kätevästi samalla lisäinformaatiota. Anni Sarvanne ilmaisee asian hyvin blogissaan: “koropleettikartan ja pylväsdiagrammien yhdistelmällä voidaan kuvata joidenkin ilmiöiden korrelaatiota tai kausaliteettia” (Sarvanne, 2017). Vähemmästäkin sitä inspiroituisi.

Tavoitteena oli luoda kartta, jossa on kaksi päällekkäistä teemaa. Itse tein koropleettikartan, jonka päällä on pylväsdiagrammeja. Valitsin alueeksi Helsingin ja sen lähikuntia, joista kaikki sijaitsevat Uudellamaalla. Monien monimutkaisten kiemuroiden ja kokeilujen kautta päädyin johonkin niin helppoon, turvalliseen ja ilmiselvään, että voimme vain kaikki yhdessä miettiä, että mikä valintojen tekemisessä oikein nyt on muka niin vaikeaa. Tässäpä tämä:

Kuva 1: Kartta kuvaa perheiden lukumäärää pylväsdiagrammein sekä alle 14-vuotiaiden määrää rasterein

Asioiden välillä on selvästi yhteys – siellä missä on alle 14-vuotiaita, siellä on myös perheitä, mikä on suorastaan mieletöntä. Oiva havainnollistus löytyy Hilkka Pajukankaan blogista (Pajukangas, 2017).

Kuva 2: Tajunnanräjäytys (Pajukangas, 2017)

Tekijät ovat sidoksissa väkilukuun, sillä kartta ei kuvaa 0-14-vuotiaiden eikä perheiden osuuksia mistään. Pääkaupunkiseudulla, lukuunottamatta Kauniaista, perheitä on selkeästi eniten, mikä johtuu kuntien verrattain korkeista väkiluvuista (n. 200 000-600 000). Vaaleankeltaisina Kauniaisen lisäksi näkyvät kunnat Pornainen, Askola, Siuntio ja Inkoo, jotka kaikki neljä ovat n. 5000-6000 asukkaan kuntia ja näiden rajanaapureina olevat kunnat Sipoo, Porvoo, Kirkkonummi, Vihti ja Lohja ovat n. 20 000-50 000 asukkaan kuntia. Keltaisten ja vihreiden ero näyttäisi siis selittyvän väkiluvulla. Erot eri vihreiden sävyjen välillä saattaisivat selittyä esimerksi myös koulujen ja palveluiden määrän, alueen vetovoiman ja työpaikkojen avulla.

Legenda olisi voinut olla ehkä eri kohdassa, mutta kartan sivulla ei ollut sille sopivaa tilaa. Mielestäni kartan värit erottuvat hyvin toisistaan ja ovat selkeitä. Olisin voinut ottaa laajemmankin alueen, mutta ajattelin pienemmän alueen sopivan hyvin tällaiseen karttaan, jossa jokaisen kunnan päällä on oma diagramminsa – muutoin kartasta tulisi helposti sekava ja asioiden erottaminen saattaisi olla hankalaa.

Opin harjoituksessa lisää MapInfon käytöstä, lähinnä juuri erilaisten teemakarttojen tekemistä, sillä kokeilin sopivaa aihetta etsiessä vähän kaikkia mahdollisia karttoja ja aiheita, koska aiheiden valinta oli minustakin hankalaa, kuten Sara Filla (Filla, 2017) kirjoittaa myös blogissaan. Tämä on myös kolmas valmis kartta, jonka tästä kurssikerrasta sain aikaiseksi; ensimmäisestä tuli ruma ja toinen katosi jonnekin bittiavaruuden syövereihin. Ensimmäisessä postauksessa mainitsemani ohjelman omaperäinen logiikka (Hirvonen, 2017) on kuitenkin avautunut minulle viimeistään nyt MapInfon kanssa kokemani lyhyen mutta kolhuisen taivalen jälkeen. Jatkoa seuraa, mitähän seuraavaksi?

Lähteet:

Wikipedia (kunnista olevat väestötiedot) https://fi.wikipedia.org/wiki/Luettelo_Suomen_kunnista_v%C3%A4kiluvun_mukaan

Filla, S. (2017). Kurssikerta 2 https://blogs.helsinki.fi/sfilla/ Luettu 8.3.2017

Hirvonen, H. (2017). 1. kurssikerta -Tutustuminen MapInfoon https://blogs.helsinki.fi/hahihahi/ Luettu 8.3.2017

Sarvanne, A. (2017). 2. Raportti – Ei näin https://blogs.helsinki.fi/sarvanni/ Luettu 8.3.2017

Pajukangas, H. (2017). Tajunnanräjäyttävä pakki 2017 https://blogs.helsinki.fi/pajukahi/2017/01/24/moikka-maailma/ Luettu 8.3.2017

1. kurssikerta

Ensimmäisellä tunnilla opettelimme perusasioita MapInfo-ohjelman käytöstä. Ohjelma vaikutti yksinkertaiselta ja lähestyttävältä hieman apeasta ulkoasusta huolimatta. Ohjelman logiikka on myös välillä hieman omalaatuinen, eli pientä jännitystäkin sai aina välillä kokea.

Ruotsinkielisten määrä kunnittain Suomessa vuonna 2015, lähde: SVT. Ruotsinkieliset ovat selvästi painottuneet etelä- ja länsirannikoille sekä saaristoon. Muualla Suomessa määrä on tasaisen matala, lukuunottamatta satunnaisia poikkeuksia, jotka nekin ovat suhteellisen alhaisia määriltään.

Tunnilla oli tarkoitus saada aikaiseksi kartta, joka kuvaa tiettyä ilmiötä kunnittain värien avulla. Ensin tehtiin askel askeleelta opettajan neuvojen mukaan kartta, minkä jälkeen tuli itse tehdä käytännössä sama uudestaan, mutta aiheen sai valita vapaasti. Selviydyin tehtävästä ja tein ruotsinkielisten lukumäärää kuvaavan kartan. Kuten Ida Lybeck kirjoittaa blogissaan (Lybeck, 2017), myös minusta kartan tekeminen tuntui suht vaivattomalta. Työskentely oli mukavaa verrattuna CorelDraw:n, jota käytettiin edellisellä kurssilla (TAK, osa 2), sillä MapInfossa karttojen luominen tapahtuu piirtämisen sijaan suotuisasti lähes täysin pelkkiä valintoja tekemällä.

Haastavinta tehtävässä oli se, että pohjoisnuolen asettaminen ei minulla syystä tai toisesta toiminut, mutta luovuutta käyttämällä sain sen onneksi lopulta paikalleen. Tehtävä sujui muilta osin nopeasti. Mielestäni karttani on onnistunut, tosin legenda olisi voinut olla hieman suurempi, ettei kartan esittämä kiehtova informaatio jäisi kenellekään sumeaan kaukaisuuteen. Toiseksi ja kolmanneksi pienimpien luokkien välinen väriero on hyvin pieni, joka saattaa aiheuttaa epäselvyyksiä. Kahden suurimmankin luokan välinen väriero olisi varmasti voinut olla myös hivenen selvempi. Samankaltainen väriepäselvyysilmiö esiintyy myös Pinja Tolvasella (Tolvanen, 2017). Eri luokittelutapojen käyttö ei muuttanut tulosta juurikaan, sillä ruotsinkielisten painottuminen kunnittain on selkeästi jakautunutta. Luonnollista asteikkoa käyttämällä ruotsinkielisyyden levittäytymisen hienoimmatkin vivahteet erottuvat kuitenkin parhaiten.

Karttaa on kiinnostava verrata Iisa Hyypiän (Hyypiä, 2017) karttaan, joka kuvaa muunkielisten osuuksia. Hyypiän kartassa etelä- ja länsirannikko ovat painottuneita, mutta ero muun Suomen ja kyseisten keskittymien välillä vaikuttaisi olevan miedompaa. Yksittäisellä kielellä vaikuttaisi tämän pohjalta olevan ruotsinkielisten tapaan rajatumpi esiintymisalue, kuin yleisesti kaikilla muunkielisillä, jotka yhdessä muodostavat moninaisempaa alueellista vaihtelua kartalla. Myös Saara Leppäsen (Leppänen, 2017) kartta, joka käsittelee ruotsinkielisten prosenttiosuutta kuntien väestöstä, on kiinnostava vertailukohde, sillä sen jakauma näyttää hyvin selkeältä ja ruotsinkielisten ydinalueet erottuvat paremmin. Oma karttani on sekalaisempi ja miedompi, sillä käytän useampaa luokkaa kuin Leppänen.

Reaktiopaperi – Artikkeli 1

Artikkeli kertoi kahden muuttujan koropleettikartoista. Aluksi tekstissä perusteltiin miksi ne ovat oikean tulkinnan osalta parempia kuin yhden muuttujan kartat, kun tarkastellaan muuttujien välisiä yhteyksiä. Artikkelissa myös kerrottiin erilaisista tekijöistä, jotka selkeyttävät karttaa ja parantavat sen luettavuutta, jotta kahden muuttujan koropleettikartta “pääsee oikeuksiinsa.”

Kahden teeman koropleettikartat auttavat paljon muuttujien välisten yhteyksien löytämisessä. Yhden muuttujan karttoihin verrattuna niistä on helpompi havaita asioiden välisiä korrelaatioita ja muuttujien välistä suhdetta yleisestikin. Kahden muuttujan koropleettikartan avulla voidaan ilmaista asioita jotka rakentuvat kahdesta muuttujasta, kuten kokonaismuuttoa, tietyllä alueella. Kappaleen vaikeimmat ajatukset liittyivät luokkajakoja/intervalleja käsittelevään kappaleeseen, sillä se tuntui monimutkaisimmalta ja se oli muihin osiin nähden minusta vaikeampi ymmärtää vieraiden termien takia.

Legenda poikkeaa kahden muuttujan koropleettikartoissa siinä, että siinä on kahden muuttujan tiedot yhden sijaan. Lisäksi legendan oheen voidaan liittää hajontakuvio, joka kuvaa kartalla kuvatun ilmiön hajontaa pisteinä, joiden lomaan voidaan piirtää myös pisteiden suuntaa kuvaava viiva. Kahden muuttujan koropleettikartat vaativat lukijalta taitoa yhdistellä asioita, ylipäänsä ajatella, analysoida ja tehdä johtopäätöksiä. Hyvä kyky erottaa värisävyjä on myös etu katsellessa useimpia kahden muuttujan koropleettikarttoja.

MapInfossa on helppo tehdä erilaisia kahden muuttujan koropleettikarttoja ja artikkelin lopussa olevat kartat muistuttavat nopeasti vilkaistuna hyvin paljon MapInfolla tehtäviä karttoja. Pidempään tarkasteltuna huomaa, että kartalla käytetään kahta rasteria päällekäin ja en ole varma pystyykö MapInfolla tekemään vastaavaa. Itselleni tällainen kartta näyttää aika hankalalta tulkita, sillä tummemmista sinisistä sävyistä on hankala erottaa “läpi” vaaleanpunaisten sävyjen vaihtelevuutta. Karttaa olisi helpompi lukea, jos toinen muuttujista olisi kuvattu esimerkiksi pylväinä tai pisteinä.

Lähteet:

Hyypiä, I. (2017). Ensimmäinen teemakartta: Muunkielinen väestö Suomessa https://blogs.helsinki.fi/hiisa/

Leppänen, S. (2017). Kurssikerta I https://blogs.helsinki.fi/saaralep/

Lybeck, I. (2017). Kurssikerta 1 – Perusteet ja teemakartta https://blogs.helsinki.fi/lybeckid/

Tolvanen, P. (2017). Tästä se alkaa – Kurssikerta 1 https://blogs.helsinki.fi/pinjatol/