Viimeinen kurssikerta häämöttää. Tällä kertaa pyyhkäistiin pöytä tyhjäksi ja aloitettiin kurssityön tekeminen nollasta. Ajan hermolla olevia ilmauksia käyttäen astuimme mukavuusalueen ulkopuolelle, tai niin sen ainakin koin.

Suuri osa tämän kerran harjoitusta oli aineiston etsintä ja hankinta. Tämä vaatikin huomattavan suuren osan kurssikerran työpanoksesta: maailma on täynnä dataa, mutta mistä sellaista, joka on sekä itselle kiinnostavaa että omiin tarkoitusperiin sopivaa? Internetsistä tietysti, ja lopulta helpoiten kurssiblogissa tarjotuista esimerkkilähteistä.

Käytin melkoisen ajan datanhankintaan. Asiaa ei auttanut se, että tein tämän useina eri päivinä pienissä osissa. Lopulta olin saanut kerättyä harjoitukseen dataa Kenian hyttyslajistosta (pienelle alueelle rajoittunutta tietoa, ei oikein optimaalinen tähän tarpeeseen), AIDS-tilastoista (no ei tämä aineisto nyt oikein toimi halutulla tavalla) sekä USA:n koulutuspolitiikasta ja opettajien sekä opiskelijoiden lukumääristä eri osavaltioissa. Kun törmäsin senkin kanssa seinään ilmiöiden visualisoinnissa, astuin lopulta tutummalle maaperälle ja nappasin haltuuni tietoa Euroopan suojelluista maa-alueista ja valtioiden väestöistä sekä pinta-aloista (Euroopan komissio 2016).

Tilastoaineiston hankkimisen jälkeen tarvitsin kartta-aineiston, jonka avulla visualisoida haluamiani ilmiöitä MapInfossa. Latasin sopivan Eurooppa-aineiston jo aiemmin kurssilla tutuksi käyneeltä Natural Earth -sivustolta (Natural Earth 2016). Nyt aineisto oli kasassa, joten itse käsittely ja visualisointi oli valmis alkamaan.

…ja sehän osoittautuikin haasteelliseksi. Muistiinpanoissani lukeva ”miksi tämä on taas näin vaikeaa?” palauttaa useita tuntemuksia mieleen. Uuden sarakkeen luominen taulukkoon ei onnistu. En tiedä miksi. ”Add field” vain puuttuu vaihtoehdoista.

Sain kuitenkin homman toimimaan SQL Queryllä. Jes! Aikansa kestäneen veivalun jälkeen sain luotua Euroopan suojelualueista uuden yhdistetyn taulukon, joka vastasi hankkimaani dataa paremmin kurssityön tarpeisiin. Taulukon tärkeintä sisältöä olivat kunkin EU-valtion kokonaispinta-ala sekä suojeltujen maa-alueiden pinta-ala.

Seuraavaksi yritin tuoda MapInfoon lisätietoa Excelistä. En saanut kuitenkaan yhdistettyä taulukkoa aiemmin luomaani yhdistelmään. Yrittäessä ohjelma herjasi virhettä ”You can only perform dynamic joins on base tables”. Ja mistähän nyt kiikastaa? Koin heureka-hetken, kun havaitsin etten ollut tallentanut syntynyttä .tab-tiedostoa uudelleen .tab:na, sulkenut sitä ja avannut uudelleen. Tämä aiheutti ongelman. En tiedä miksi, mutta em. liikkeillä ongelma lopulta väistyi.

Nyt onnistui. Uudessa taulukossa on tarvittavat tiedot, ja siitä voi piirtää tarvittaessa kartankin. Hienoa! Numeerisesti taulukkoa katsellen Espanja seisoo suojeltujen alueiden pinta-alan (km2) suhteen omassa luokassaan, Suomi tulee kaukana perässä.

Nyt kun data oli valmista, halusin tarkastella EU-valtioiden väestöntiheyden ja suojeltujen maa-alueiden pinta-alan välistä yhteyttä. Onko sellaista lainkaan? Jos on, millainen yhteys tekijöiden väliltä löytyy? Onko korkean väestöntiheyden valtioissa suojeltuja alueita vain niukasti?

Jaoin valtioiden pinta-alat aluksi neljään luokkaan, mutta viidennen luokan lisääminen ei sekavoittanut karttaa mielestäni lainkaan – päinvastoin, viisi luokkaa toi valtioiden välisiä eroja mielestäni realistisemmalla tavalla esille. Päädyin käyttämään viittä luokkaa ja luokittelun perusteena luonnollisia luokkavälejä (Natural break). Tuloksena syntyi harjoituskerran ensimmäinen kartta (Kuva 1).

Kuva 1. EU-valtioiden väestötiheydet ja suojeltujen maa-alueiden pinta-alat 2014.

Ensisilmäyksellä kartasta (Kuva 1) voidaan havaita, että Espanja erottuu suojelualueiden pinta-alaa tarkasteltaessa edukseen EU:n kruununjalokivenä. Espanjaa seuraavat määrällisessä suojelupanoksessaan mm. Ranska ja Puola. Suomi ja Ruotsi ovat suojelleet keskenään hyvin yhtäläisen määrän maa-alueitaan. Kun tarkasteluun lisätään valtioiden väestötiheyksistä kertova koropleettikartta, voidaan huomata että suojeltujen alueiden ala (km2) ja väestötiheys eivät kulje käsi kädessä: esimerkiksi Virolla, Latvialla ja Liettualla on todella vähäiset määrät suojeltuja alueita, vaikka väestöntiheys on matala. Välttävilläkin kartanlukutaidoilla huomaa, että väestöntiheyden ja suojellun maa-alan välisen voimakkaan korrelaation sijaan ilmiö on yksinkertainen: isoilla mailla on isot ympyrät. Tämä käy järkeen, sillä suojelluista alueista kertovat vihreät ympyrät (Kuva 1) eivät ole suhteellisia osuuksia valtion koko pinta-alasta, vaan absoluuttisia neliökilometrimääriä. Suuresta alueesta on helppoa suojella enemmän. Käy järkeen.

Havainnon siivittämänä halusin tehdä seuraavaksi kartan, jossa esitetään valtion pinta-ala ja suojeltujen alueiden pinta-ala (Kuva 2). Aineiston luokittelu eteni samoin kuin edellisessä kartassa: luonnolliset luokkavälit, viisi luokkaa, tuosta, avot.

Kuva 2. EU-valtioiden pinta-alat ja suojeltujen maa-alueiden pinta-alat 2014.

Tämä kartta (Kuva 2) käy järkeen hyvin intuitiivisesti. Kuten kartasta nähdään, pienen pinta-alan valtioilla (vaaleansiniset alueet) on myös vähemmän suojeltua maapinta-alaa. Ison pinta-alan omaavilla valtioilla (tummansiniset alueet) on suurimmat suojelualueet. Kartasta nousee kuitenkin esille havaintoa syventäviä mielenkiintoisuuksia, kuten se, että tummansinisissä valtioissakin on huomattavasti eroja: katso esimerkiksi Espanjan ja Ranskan vihreitä ympyröitä! Vaikka Ranska on pinta-alaltaan Espanjaa suurempi, on se suojellut huomattavasti pienemmän määrän maa-alueita. Toisaalta Ranskan väestö ja väestöntiheys ovat Espanjaa suuremmat (Kuva 1), olisiko tästä yhdeksi selittäväksi tekijäksi..? Todellisuudessa taustalla on paljon politiikkaa, lukuisia järjestöverkostoja sekä useita taloudellisia tekijöitä, mutta kartat antavat mielenkiintoista osviittaa suojelualueista niin kauan kun niitä ei näe yhtenä selittävänä tekijänä. Tällaisten yhteyksien tarkastelu on ollut läpi kurssin sen miellyttävintä antia – ilmiöiden sitomista yhteen ja esittämistä erilaisin tavoin erilaisiin tarpeisiin.

Viimeinen kurssikerta nitoi kurssin hyvin yhteen ja antoi loppuun järkevän haasteen. Lisäksi se raotti aavistuksen verhoa siitä, millaista paikkatiedon käyttäminen työmielessä todellisuudessa on, kun ohjeiden seuraamisen sijaan analyyseissä pitää kyetä itsenäisiin ratkaisuihin. Kuten kurssin aikana on tullut useasti selväksi, vaihtoehtoja on useita ja tapoja monia. Valinnoille täytyy kuitenkin kyetä löytämään aina mielekkäät perustelut. Sokkona arvotut luokittelutavat, esitettävät muuttujat tai graafiset ratkaisut eivät ole omiaan luomaan tehokasta kartografista viestintää. Kurssilla oli vahva yrittämisen ja erehtymisen ilmapiiri, minkä lisäksi harjoitukset opettivat paljon perustietoja ja -taitoja oikeutettujen valintojen tekoon paikkatiedon parissa. Näin jälkikäteen katsoen lähes kaikki ongelmat ratkesivat kuitenkin jollain tavalla – vaikka sitten puskemalla pari kertaa päätä seinään ja menemällä kiertotietä uudelleen.

Kuten Emil Ehnström (2016) blogissaan kirjoittaa, kurssin ehdotonta plussa-antia ovat olleet myös muiden opiskelijoiden moninaiset aiheet: ”On muuten hienoa nähdä, miten ihmiset ovat valinneet niin erialisia aiheita. Kaikki ovat jotenkin löytäneet oman kiinnostuksen kohteensa. Esimerkiksi Jasmiina Myllys, teki hienon karta Italian hotelliyöpymisistä ja taskuvarkaista, en olisi koskaan itse hoksannut tehdä sellaisesta aiheesta, minulla oli vaan mielessä vaalit, koulut ja konfliktit.” Tämä tuntui erityisen osuvalta suojelualueista kertovien karttojen teon jälkeen. Blogit ovat tarjonneet erinomaisen mahdollisuuden kurkkia omien kiinnostusten kohteiden ulkopuolelle.

Lähteet:

Ehnström, E. 2016. Viimeinen kurssikerta. Emil paikkatiedon maailmassa. <https://blogs.helsinki.fi/ehem/2016/03/12/viimeinen-kurssikerta/> Luettu 5.8.2016.

Euroopan komissio 2016. Eurostat, Luxemburg. <http://ec.europa.eu/eurostat/data/database>. Luettu 21.5.2016.

Natural Earth 2016. <http://www.naturalearthdata.com/> Luettu 21.5.2016.