Kurssikerta 2: Päällekkäiset teemakartat

Toisella kurssikerralla pääsimme syventämään tietojamme MapInfon käytöstä. Edelliseltä kurssikerralta jääneestä varautuneesta asenteesta huolimatta otimme askeleen eteenpäin MapInfon käytössä erilaisten teemakarttojen luonnissa. Näitä hyödyntämään Arttu Paarlahti opasti meidät luomaan teemakartan, jossa kuvataan kahta ilmiötä samanaikaisesti. Ensiksi kuitenkin harjoittelimme karttatyyppi kerrallaan eri teemakarttojen luomista MapInfolla, josta löytyy ominaisuudet viime kerralla opitun koropleettiteemakartan lisäksi tuottamaan erilaisia teemakarttoja.

Opittuja teemakarttoja

Pylväsdiagrammikartta, jossa kutakin aluetta kuvataan omilla pylväillä. Helpottaa myös alueiden välisen vertailun lisäksi sisäistä vertailua tutkitun teeman osalta, sillä soveltuu useampiosaisen teeman kuvaamisen, kuten sukupuolten välisten erojen kuvaamiseen. Pylväsdiagrammin luominen on hyvin yksinkertaista absoluuttisista arvoista ja sen tulkitseminen vertailemalla tolppien korkeuksia on mielestäni maallikollekkin yksinkertaista ilman sen erityisempiä ohjeita.

Ympyrädiagrammikartta, edellisen tapaan kutakin aluetta kuvaa tässä tapauksessa oma diagramminsa. Mahdollistaa pylväitä useamman muuttujan kuvaamisen sektoreilla ja lisäksi diagrammin koolla voidaan esittää alueiden välisiä eroja. Sopii esimerkiksi alueiden kielten tai uskontojen esittämiseen. Yhtä selkolukuinen esitysmuoto vähänkään diagrammeista ymmärtävälle.

Graduated-kartta, jossa kuvataan symbolin koolla ilmiön esiintymistä alueella. Tällä voidaan tehostaa suhteelliset lukuarvot esittävän koropleettikartan eri kokoisten alueiden tietosisältöä absoluuttisin arvoin. Esimerkiksi tikku-ukko-symbolilla voidaan esittää ihmisten määriä: mitä isompi ukkeli, sitä enemmän ihmisiä alueella. Luomisen yksinkertaisuus korreloi kuitenkin kartan informatiivisuuden yksinkertaisuuden kanssa. Toimii yksinään hyvin yksinkertaisen tiedon esittämiseen, jota jopa lapsikin osaa tulkita: Isompi->enemmän.

Pistekartta kuvaa pisteiden lukumäärällään kartalla esiintyvän ilmiön absoluuttisia arvoja suuntaa-antavasti. Täytyy kuitenkin huomata, että esimerkiksi alueellista tietoa esittäessä pisteiden sijainti ei kuvaa ilmiön todellista jakautumista alueyksikön sisällä. Tämän takia toimiikin parhaiten pienimittakaavaisessa kartassa, jossa ei pisteiden sijainti ei aiheuta yhtä herkästi virhetulkinnan vaaraa esimerkiksi uima-altaiden määriä esitettäessä: Pisteen paikka kun ei kerro uima-altaan fyysistä sijaintia.

Invidual-kartta on tarpeellinen kvalitatiivisia eli laadullisia ilmiöitä kuvatessa, jossa eri tietosisällöt esitetään kartalla erivärisenä alueena. Tämä värikäs teemakartta ei välttämättä ensisilmäilyllä viestitä mitään, vaan vaatii perehtymistä sen legendaan värien selvittämiseksi. Mahdollistaa runsaan muuttujamäärän esittämistä, kuten esimerkiksi osavaltioita kuvaavassa kartassa. Luomisessa ainut haastavuus värien valinta, johon on syytä kiinnittää huomiota, ettei esimerkiksi väärillä kontrasteilla tahattomasti korosta joitakin alueita.

Grid-kartta on interpoloimalla toteutettu teemakartta, joka esittää teemaa vaihettuvin liukuvärein. Melko hankala toteuttaa, etenkin saadakseen tarpeaksi selkeän lopputuloksen. Hyödyllinen kuitenkin kolmiulotteisten teemakarttojen muodostamiseen. Itselläni ei kuitenkaan tule kovin montaa tilannetta mieleen, jossa gridin käyttäminen teemakartassa olisi ensisijaisena vaihtoehtonani.Hyvin tulkinnanvarainen ja mielestäni myös epätarkka esitysmuoto, joten sopii vain melko pienimittakaavaiselle kartalle.

3D-kartta, joka on Grid-karttaa vastaava kolmiulotteinen versio. Tätä toteuttaessani koin hyvin hankalaksi tiedon selkeän esittämisen, enkä grid-kartan tapaan päässyt täysin selville sen mielekkäistä käyttömahdollisuuksista.

Prismaattinen kartta, jossa teemaa kuvaa yksilöllisesti paikan etäisyys kartan tasopinnasta, eli käytännössä voidaan pitää pylväsdiagrammikartan 3D-versiona. Kuitenkin ainakin minunkin tottumattomammalle silmälle melko vaikeaselkoinen esitysmuoto, sen luomisen selkeydestä ja onnistumisesta puhumattakaan.

Minua kaivertaa hieman viimeisimpien karttojen pimentoon jääminen, sillä ne olivat jo ennestään tuntemattomampia minulle. Pitäisikö vain turvautua ajatukseen, että näin ollen niihin törmääminen tulevaisuudessakin on varmaan harvinaisempaa, kuten tähänkin mennessä. Tulevaisuutta katsoen ja omaa ammattitaitoani kehittääkseni yritin kuitenkin googletella kyseisiä karttoja ja yllätyin siitä, miten vähän niihin liittyvää tietoa internetillä on tarjota. Kurssilta saatuja tiedonmurusia imuroiden voin kuitenkin olla tyytyväinen edes siitä vähästä: Löytyipähän kerrankin aihealue, joka ei ilman yliopistoa saavuttaisi pääkoppaani edes vahingossa.

Ongelmia teemojen päällekkäisessä esittämisessä

Ihan niin yksinkertaista päällekkäisen teemakartan luominen ei ollutkaan kun voisi kuvitella; että läntätään vain kaksi ilmiötä päällekkäin ja sitten tyytyväisenä tuijotellaan lopputuloksesta onko niiden esiintymisessä mitään yhteistä. Luennon käytännön harjoittelun kautta minulle alkoi selvitä, mitkä oppimani uudet asiat on tärkeä huomioida yhdistäessä teemoja samalle karttapinnalle:

Ilmiöiden arvojen vastaavuus – samalla kartalla esitetty absoluuttinen teema ja suhteellinen teema eri aiheista voivat herkästi vääristää niiden yhteistä tulkintaa. Esimerkiksi Suomen kartalla esittäessä ei voida olla huomioimatta sitä faktaa, että valtaosa kansalaisista on painottunut etelän suunnalle, jolloin absoluuttiset arvot ovat siellä väsitämättä suurempia, kun taas suhteellisia arvoja esitettäessä tällä ei ole niinkään vaikutusta. Puolestaan samasta ilmiöstä absoluuttisten ja suhteellisten arvojen ilmaiseminen teemakartalla päällekkäin voi parantaa saatavan informaation laatua.

Valitut karttatyypit – päättelemällä ja kokeilemalla eri karttatyyppien yhdistelemistä voi löytää parhaiten omia teemojaan parhaiten yhdessä kuvaavat esitystavat. Esimerkiksi kahta liian hallitsevaa tai samankaltaista elementtiä ei kannata käyttää samalla kartalla. Usein helpointa on valita toista teemaa esittämään jokin rasteripinta, kun toista teemaa kuvaamaan on valittu diagrammi, piste tai muu vektorimuotoinen objekti.

Alueiden määrä – liian useaan alueeseen jaetun kartan informaatiotulva hankaloittaa kartan luettavuutta ja alueiden vertailtavuutta keskenään. Parikymmentä aluetta ja niitä kutakin kuvaavat symbolit alkavat olla enimmäismäärä mielekkääseen kartan kokonaiskuvan hahmottamiseen, kun taas rasteripintainen teemakartta sallii taitavalla värienkäytöllä lukuisampia alueita. Päällekkäisessä teemakartassa on tuplasti informaatiota tavalliseen vastaavaan teemakarttaan verrattuna. Usein kuitenkin päällekkäisen teemakartan esittäminen on teemojen vertailun kannalta mielekkäämpää, kuin kahden erillisen teemoja kuvaavan kartan.

Päällekkäiset teemakartat: Korkeakoulutus ja työttömyys

Valitsin harjoituksessa kartakseni Uudenmaan maakunnan, sillä sen n.30 kuntayksikön tarkastelu oli mielestäni sopiva määrä tähän tarkoitukseen. Kuntia on näin tarpeeksi monta keskenään vertailtavaksi, mutta ei myöskään liikaa, jolloin kokonaisuus on yhä helppo hahmottaa, sekä teemojen luokat tulevat yhä tarpeeksi tarkasti esille joukosta.

Teemojen valitseminen karttaharjoitukseen oli mielestäni työn hankalin vaihe, kattavasta tietomäärästä huolimatta. Aina hyvän teemaparin keksittyäni arvojen vaihtelu absoluuttisesta suhteellisen sekoittivat minua, sillä en luottanut kykyyni yhdistellä niitä oikeaoppisesti. Esimerkiksi avioliittojen määrän ja syntyvyyden yhdistäminen olemassa olevilla arvoilla muodostui kyseenalaiseksi, sillä avioliittojen absoluuttinen luku oli tietysti suurin siellä, missä väestöä oli eniten, kun taas syntyvyys oli suhteutettuna näihin väestömääriin. Tästä johtuen päädyin lopulta viemään kartalle korkeakoulutettujen ja työttömien osuudet. Kahden suhteellisen arvon keskenään vertaileminen ei voisi ainakaan tuottaa virhepäätelmiä.

Kuva 1. Kartta korkeakoulutuksen ja työttömien osuus Uudellamaalla

Kuva 1. Kartta korkeakoulutuksen ja työttömien osuus Uudellamaalla

Teemojen valinnassa varman päälle pelaaminen halusi kuitenkin kostautua karttatyyppien valinnassa, kun en meinannut löytää kahta mielekästä esitystapaa yhdistettäväksi. Oman kartan ollessa jo valmiina “erehdyin” lukemaan Niklaksen toisen postauksen, jossa hän oli fiksusti tehnyt Uudenmaan maakunnasta päällekkäiset koropleettikartat, joka myös minun kartassani olisi varmasti ollut toimivin vaihtoehto.Tätä itse tekovaiheessa tajuamatta päädyin esittämään korkeakoulutettujen osuutta kartalla graduated-teemakarttatyypillä, jossa valitsin symboliksi tohtorin hatun kuvastamaan korkeaa koulutusta, vaikka lopputuloksessa en olekaan symboliin enää kovin tyytyväinen, sillä kartalla se muistuttaa koonsa ja ulkomuotonsa puolesta lähinnä hiirenkakkaa. Hattujen koko on melko tasainen koko alueella, josta voin osin syyttää valitsemiani suhteellisia tutkimusarvoja. Graduated-malli sopii ehdottomasti paremmin kuvaamaan absoluuttisia arvoja, jolloin symbolien välille voi saada selvempiä kokoeroja. Tästä teemasta en tosin ollut odottanutkaan suurempaa vaihtelua, onhan kyseessä kuitenkin melko pieni tutkimusalue, joista kukin kunta sijaitsee pääkaupunkiseudulla samassa maakunnassa.

Pienestä vaihteluvälistä huolimatta hattujen koossa voi kuitenkin havaita jonkinasteista kokoeroa ja siinä mielenkiintoista säännöllisyyttä: Erityisesti pääkaupungin kehyskunnissa korkeakoulutettujen osuus on kaikkein suurimmillaan, eikä osuus ole kovin paljoa pienempi siirryttäessä Helsingin ulosmenoväyliä pohjoiseen tai länsirannikon kuntiin. Idän suunnalla korkeakoulutettuja on selvästi vähiten jokaisessa kunnassa, kuten myös suppeampana ilmiönä tutkimusalueen luoteiskulmassa Karkkila-Nummipusulan suunnalla. Tässä vaiheessa en voinut olla liittämättä itää- ja kaakkoa ilmansuuntina edellisellä kurssikerralla tuottamaani Helsingin koropleettikarttaan, jossa muunkieliset sijaitsivat täysin alueen samoissa ilmansuunnissa…

Kuva 2. Diagrammi työttömien osuus Uudenmaan kunnissa

Kuva 2. Diagrammi työttömien osuus Uudenmaan kunnissa

Työttömien suhteellinen määrä on esitetty koropleettiteemakartalla punaisen ja oranssin eri sävyillä, joiden asettamisen karttaan näin taas melko vaativana, sillä värin valinta ja sen liukuvien sävyjen löytäminen on mielestäni MapInfossa melko rajattua. Lopulta sain kuitenkin mielestäni tulkinnan kannalta tarpeeksi onnistuneen ja mielekkään värisävyjen muutoksen karttaan. Vaikka Minni pohti blogissaan käytettyään punaista: “…mietin nyt näyttävätkö koropleetit kuvaavan jotain vaarallista ilmiötä värin vuoksi.” ajattelin sen sopivan minun teemaani, jossa punaisempi väri kuvaa työttömyyden kannalta hälyttävämpää tilannetta. Koropleettiteemakartassa oli tärkeää myös muistaa valita teemaksi suhteellisia arvoja, jottei erikokoisten tai väestöllisten kuntien välisessä vertailussa tehtäisi vääriä johtopäätöksiä ilmiön vahvuudesta, kuten Jenni asiaa vähättelemättä totesi: “Muistan, että olisi joskus toitotettu siitä, kuinka koropleettikartalla saisi esittää vain suhteellisia arvoja… Hmm!” Kartassa on käytetty kvantiili-luokittelua veikattuani tunnistettuani histogrammityökalun avulla työttömyydessä kuvan 2. esittämä normaalijakauma. Tällä tavoin sain mielestäni parhaiten esille ilmiön ääripäät. Työttömyys on kaikkein vahvimmillaan 9.4-11.2% luokkaa idässä sekä Karjalohjalla ja vahvoilla 8,4-9,4% osuudella myös koko kaakon suunnalla, Hyvinkäällä ja Vantaalla. Kaikkein alhaisin, 4,09-5,4% työttömyysprosentti on koillisissa kehyskunnissa sekä Kirkkonummella.

Teemojen sijainti herkullisesti päällekkäin samalla kartalla ei voi välttyä kiusaukselta pohtia ilmiöiden välistä mahdollista korrelointia. Laveasti arvioituna näyttää siltä, että alueilla joissa työttömien määrä on alhaisin, on myös korkeakoulutettujen osuus suuri. Aivan idässä ja kaakossa, joissa työttömyys on selvästi korkeimmillaan, sijaitsevat myös korkeakoulutettujen alhaisin äärilaita. Näistä yhtenäisyyksista huolimatta kartasta on kuitenkin havaittavissa, että selviäkin poikkeuksia löytyy esimerkiksi Vantaalta ja Hyvinkäältä, jossa korkeakoulutettujen määrä on yleisesti keskitason nähden melko korkea, mutta myös työttömiä on viereisiin kuntiin verrattuna runsaasti. Poikkeukset ovat mielestäni hyvä esimerkki siitä, että teemojen yhteneväsiyyksistä ei saa vetää liiallisia johtopäätöksiä. Teemojen päälekkäisyys kartalla ei yksiselitteisesti selitä ovatko tekijät oikeasti millään tapaa riippuvaisia toisistaan, kuten klassinen ”jäätelönsyönnin ja hukkumistapausten yhteneväisyys”-vertaus.

Alkukankeuden jälkeen tämänkertaisen harjoituksen tunsin sujuneen edellistä paremmin ja (uusia) ongelmia ei MapInfon kanssa ilmennyt, mutta asennevamman ohjelmaa kohtaan ei tunnu vieläkään helpottaneen, sillä tunnen MapInfon yhä vieraana käyttää. Vaikka juuri opinkin liudan sen uusia käyttötapoja, näyttää ikkuna olevan yhä täynnä tuntemattomia nappeja ja se, ettei niistä saa kaikkea mahdollista irti, on minun “minäitse-kyllämäosaan-hups”-luonteelleni hankala sisäistää, kun tuotettu kartta ei vieläkään vastaa ulkonäöllisesti ollenkaan haluamaani. Valitettavasti kokeilunhaluinen luonne+MapInfo on tähän mennessä tuottanut vain peruuttamattomia ongelmia… kirjaimellisesti, sillä edes Undo-nappi ei tottele minua!

Lähteet:

Histogrammityökalu. <http://illuminations.nctm.org/Activity.aspx?id=4152> 20.1.2014

Työttömyysaste, % 31.12.2010 (2011). Väestörakenne 2010. Tilastokeskus, Helsinki

Korkea-asteen tutkinto, % 31.12.2010 (2011). Väestörakenne 2012. Tilastokeskus, Helsinki

Aalto, M. (2014) Kurssikerta 2: Artikkeli 1: <https://blogs.helsinki.fi/mmaalto/> 10.3.2014

Aalto-Setälä, N. (2014) Kurssikerta 2. The battle continues! <https://blogs.helsinki.fi/niklasaa/> 10.3.2014

Kerola, J. (2014) 2. MapInfo ja teemakartta <https://blogs.helsinki.fi/jekerola/> 10.3.2014

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *