Tietokantojen hyödyntämistä (kurssikerta 3)

Tällä kerralla harjoittelimme tietokantojen yhdistämistä ja tietokantatietojen käsittelyä. Hyödyllisiä perustaitoja.

Konfliktiherkkä Afrikka

Yhdistimme harjoituskerralla erilaisia Afrikan tilannetta käsitteleviä tietoja eri tietokannoista ja muokkasimme tietokannan aineistoa helpommin käsiteltäväksi.

Pohdiskelin tietojen esittämisen mielekkyyttä kahdella eri kartalla. Toteutukseen tosin vaikutti vielä omien taitojen rajallisuus, mutta karttoja tehdessä sai pohtia ja kokeilla käytännössä erilaisten vaihtoehtojen mielekkyyttä ja samalla kerrata opittua.

Laadin ensin yhden karttaesityksen Afrikasta, jossa kuvataan mantereen konflikteja vuosina 1946-2008, öljyesiintymiä, timanttiesiintymiä sekä internetkäyttäjien osuutta väestöstä. Tein aiheesta tällaisen kartan. Alla pohdin sen ongelmia.

Kartta on minusta visuaalisesti onnistunut (tosin desimaaleja on internetkäyttäjäluokituksessa liikaa), mutta välittääkö se katsojalleen mitään olennaista?

Mielestäni aika vähän verrattuna siihen, millaista tietoa samalla tietokanta-aineistolla voisi välittää. Tieto on hyvin yleisluontoista.

Pelkkä konfliktien määrä näin pitkällä ajanjaksolla ei kerro katsojalle paljoakaan. Konflikteja on turha verrata esimerkiksi internetin käyttäjämääriin (jota pidetään yhtenä kehittyneisyyden mittarina). Kyseiset konfliktit voivat nimittäin olla vanhoja ja kuten Arttu harjoituskerralla kuvasi, kasautuneet joko muutamalle vuodelle tai kuvastaa pidempiaikaista yhteiskunnallista levottomuutta. Myös timanttiesiintymistä ja öljyesiintymistä moni on vanhoja.

Parempi mittari onkin konfliktien pitkittyneisyys. Laskimme harjoituskerralla uuteen sarakkeeseen konfliktivuosien määrän.

Näissä harjoituksissa oli tällä kertaa helppo pysyä mukana ja hahmottaa, miksi mitäkin tehdään. Vanhasta viisastuneena tulin myös kurssikerralle puoli tuntia ajoissa lataamaan materiaaleja ja availemaan ohjelmia, sillä koneeni on tahmea, ja pudotti minut heti alussa kärryiltä aiemmilla kerroilla.

Koetin rakentaa kartasta versiota, jossa konfliktivuosien määrä olisi näkynyt sitä tiheämpänä viivoituksena, mitä suuremmasta määrästä konfliktivuosia valtio on kärsinyt. Tällöin mielestäni kartta olisi paljon informatiivisempi, ja tämän muuttujan yhteyttä esimerkiksi kehittyneisyyteen (tarkasteltuna siis internetin käyttöasteella) olisi mielekkäämpi verrata. Samoin timantti- ja öljyesiintymien määrää voisi lukija vertailla siihen, kuinka pitkäaikaisesti konfliktit ovat valtioita koetelleet.

Teknisesti en kuitenkaan vielä ollut niin taitava, että olisin saanut tällaisen viivoituksen oikeasti toimimaan. Alla on hatara yritys, mutta kuten huomaat, ei viivoitus ole kovin informatiivinen, eikä karttaselite kerro, mistä on kyse. Ja itseasiassa viivoituksen tiheys ei tässä kartassa korreloi konfliktivuosien määrään, sillä en osannut säätää asetuksia oikein. (Kun taidot karttuvat, teen tästä vielä oikean version).

Tarkempia analyyseja

Joka tapauksessa tällaisetkin tiedot ovat hyvin suurpiirteisiä. Käyttämistämme tietokannoista löytyy paljon tietoa, josta saisi laadittua edistyneempiä analyseeja.

Tietokannastahan saa tiedot mm. konfliktien tapahtumavuodesta, konfliktien laajuudesta, timantti- ja öljyesiintymien löytämisvuodesta, esiintymän tuottavuudesta ja esiintymän hyödyntämisen aloitusajankohdasta.

Näillä tiedoilla voisi tehdä analyysiä esimerkiksi siitä, tapahtuuko konflikteja paikallisesti erityisesti alueilla, joilla on tehty timantti- ja öljylöydöksiä. Ja korreloivatko konfliktit esiintymän tuottavuuteen, vai laukaisevatko pienetkin esiintymät paikallisia levottomuuksia? Ehkä tällaista analyysiä voisi jopa käyttää konfliktien ehkäisyn apuna?

Timantti- ja öljykaivosten löytämisvuotta voisi myös verrata konfliktien määrään: onko konflikteja puhjennut enemmän kaivosten löytämisen jälkeen? Entä ovatko konfliktit laantuneet kaivostoiminnan tai öljynporaustoiminnan aloittamisen jälkeen? Olisi mielenkiintoista tarkastella, millaisia yhteyksiä kaivannaisten löytymisellä ja ja hyödyntämisen aloittamisella on alueellisten pidempiaikaisten konfliktikierteiden syntyyn. Monissa Afrikan maissa konfliktit ovat pitkittyneitä ja monimutkaisia, tästä yhtenä esimerkkinä on Etelä-Sudanin tilanne (1).

Täytyy huomioida, että käytännössä kuitenkin vain 62/96 öljyalueesta oli tässä aineistossa saatavilla tieto kaivausten aloittamisvuodesta, joten data on aika puutteellista. Timanttikaivoksistakin tietoja oli hieman repaleisesti. 154/287 kohteesta oli saatavilla löytövuosi, ja kaivausten aloittamisesta tieto löytyi 187/287 kohteesta.

Tällaisia seikkoja on näköjään tutkittukin. Tiedetään, että samalla kun kaivosteollisuus tarjoaa työpaikkoja ja kehitysmahdollisuuksia, se voi lisätä levottomuuksia. Vähemmän on selvitetty sitä, miten kaivosteollisuus korreloi rikollisuuteen ja kaupungeissa, sosiaalisissa suhteissa sekä perheissä esiintyvään väkivaltaan. On esitetty, että naisen asema on heikko alueilla, joilla kaivosteollisuus on muuttanut perinteisiä elinkeinorakenteita. Aiheesta on kuitenkin vielä saatavilla suhteellisen vähän kirjallisuutta. (2)

Konfliktien lainalaisuuksia ja leviämistä on tutkittu vain vähän maanosan tasolla. Tällaista tutkimusta on sen sijaan tehty yksittäisistä valtioista (3). Hegren ja Raleighin mukaan analysoimalla koko maanosan tietoja voidaan saada tarkemmin tietoa konflikteja aiheuttavista lainalaisuuksista (3).

Valuma-alueet, järvisyysprosentti ja tulvaindeksi

Sitten ihan toisenlainen harjoitus samoja tietokantaliitosharjoituksia hyödyntäen. Kartan laatiminen tulvaindeksistä ja järvisyysprosentin laskeminen onnistuivat yllättävän helposti verrattuna aiempiin harjoituksiin. QGIS:n perustoiminot alkavat onneksi hieman hahmottua.

Haasteita tuli yllättäen legendan laatimisvaiheessa. Tekstien tasaus ei oikein onnistunut, enkä saanut luokkien välille informatiivisempia rivivälejä. Olisi myös pitänyt kirjoittaa legendaan vuosiluvut, joilta tiedot ovat. Ja tulvaindeksin selite olisi informatiivisempi, jos siinä lukisi tulvaindeksi valuma-alueilla. Nythän lukija ei ehkä tiedä, mikä tämä omituisen näköinen Suomi oikein on.

Lisäksi pylväsdiagrammien koko muuttui omituisesti karttaa tehdessä. Olin jo väsynyt diagrammeja tehdessäni, eikä diagrammien teon periaatteet nyt ihan valottuneet.

Otin kuvakaappauksen projektista, jossa pylväät indikoivat oikeita järvisyysprosentteja, kuva on varsinaisen kartan alla. Pylväät ovat varsinaisessa karttatulosteessa erilaiset, tämän voi havaita esimerkiksi Aurajoen valuma-alueen järvisyysprosenttia kuvaavasta pylväästä. Pylväiden koko ja omituista kyllä keskinäiset suhteet muuttuivat, kun karttazoomauksen kokoa muutti QGIS:n työtilassa tai tulostetilassa. En osannut ratkaista ongelmaa. Siksi näihin pylväisiin ei ole luottaminen:

Ja tässä kuvakaappaus projektista QGIS:n työtilassa ennen tulosteen tekoa, näin erilaisia diagrammit ovat, tässä työtilasta otetussa kuvakaappauksessa ne ovat minusta vielä oikein:


Monella muullakin pylväsdiagrammit vaikuttavat antavan keskenään hyvin erilaisia tietoja. Esimerkiksi Anttoni Tumanoffin kartassa (4) ja Emilia Ihalaisen kartassa (5) järvisyysprosentit ovat keskenään aivan erilaiset (Ihalaisen kartta on muuten visuaalisesti todella hieno!). Näitä kahta karttaesitystä vertailemalla huomaa vastaavan eron Aurajoen alueella, joka omissa kartoissani ilmeni karttaa tulostettaessa – informaatio muuttui. Mitäköhän tapahtuu? Kyllä saa olla todella tarkkana tämän QGIS:n kanssa, täytyy taas kerran todeta.

Pohdintaa

Mielestäni järvisyysprosentin esittäminen pylväsdiagrammeina ei ole informatiivista tällä tavoin ainakaan koko Suomea kuvatessa, sillä pylväät peittävät pienimmät valuma-alueet. Koetin hakea toimintoa, jolla pylväät olisi saanut sijoitettua viivojen avulla kauemmas kohteistaan, esimerkiksi merelle, mutta en löytänyt tällaista. Lähikuvassa pylväät toimivat ihan kivasti.

Tulvaindeksi on suuri rannikkoalueilla. Valuma-alueen koko ei tunnu vaikuttavan tulvaindeksiin, mutta monin paikoin järvisyys korreloi käänteisesti tulvaindeksiin. Olettaisin, että järvet tasaavat tulvahuippuja.

Lähteet:

  1. Anyone who can carry a gun can go – The role of White Army in the current conflict in South Sudan. Prio paper 2014.
  2. Kotsadam, A., Østby, G., Rustad A. S. (2017). Structural change and wife abuse: A disaggregated study of mineral mining and domestic violence in sub-Saharan Africa, 1999-2013. Political Geography, 56, 53-65.
  3.  Hegre, H. & Raleigh, C. (2006). Population size, concentration and civil war. Geographically disaggeregated analysis.
  4. Tumanoff. Anttoni: Geoinformatiikan menetelmät 1, kurssiblogi: Tietokantaliitoksia ynnä muuta, https://blogs.helsinki.fi/gis-1-anttoni/ (Luettu 2.2.2019).
  5. Ihalainen, Emilia: Geonformatiikan menetelmät 1: Tietokannasta tietotulvaan. https://blogs.helsinki.fi/ihem/
    (Luettu 2.2.2019)

Vastaa

Sähköpostiosoitettasi ei julkaista. Pakolliset kentät on merkitty *