Se valmistui sittenkin! Ja vain päivän deadlinesta myöhässä! Saako nyt juhlia?

Ensimmäisen postauksen katastrofitunnelmat vaihtuivat loppua kohti hieman positiivisempiin ajatuksiin, vaikka kurssiharjoitusten mielenkiintoisuus selkenikin kunnolla vasta niistä kirjoittaessa. Itse kurssikerroilla suurin osa ajasta kului MapInfon kanssa tappelemiseen, yleiseen panikointiin ja kärryillä pysymisen yrittämiseen (taustalla voitte kuulla paniikkiasiantuntija Petra Mannisen samanmielisen ulinansekaisen myhäilyn). Vaikka sieltä kärryiltä aika usein tiputtiinkin, suurin osa kurssikerroista oli kuitenkin mukavia (jos unohdetaan se yksi, jolla saatoin tirauttaa pari turhautumisen kyyneltä), eikä suurempia traumoja tämän kurssin osalta jäänyt. Sen sijaan koen oppineeni paljon uutta!

Kiitos vielä pitkäpinnaiselle Artulle ja kanssapanikoiville kurssikavereille, ja mukavaa kevättä kaikille!

Viimeisen kurssikerran tehtävänä oli tuottaa itsenäisesti kartta, jossa kuvataan vähintään kahta eri muuttujaa. Tarkoituksena oli soveltaa kurssin aikana opittuja asioita ja esitellä osaamistaan.

Olin kehitellyt etukäteen pitkän listan aiheita, joita olisin halunnut kartallani esittää: kulttuuripalvelujen vaikutus ihmisten hyvinvointiin, opiskelijoiden työssäkäynti ja vuokrien taso, erilaiset koulutukseen liittyvät aiheet, Karjalan evakkojen asuttaminen eri puolelle Suomea… En kuitenkaan työ- ja muiden kiireiden vuoksi ehtinyt ennakkoon perehtyä mahdollisiin aineistoihin ollenkaan, joten tulin kurssikerralle tyhjin käsin. Kulutin puolet kurssikerrasta edellä mainittujen ja monien muidenkin aihevalintojen tutkimiseen, mutta yhteensopivia tietoja oli niin vaikea löytää, että paniikki alkoi jo vyöryä päälle.

Lopulta päädyin käyttämään aiemmalla kurssikerralla käytettyä valmista Suomen maakuntakarttaa. Koska käytin valmista pohjakarttaa, tuli minun tuottaa yhden sijaan ainakin kaksi karttaa, jotta työmääräni vastaisi muiden kurssilaisten näkemää vaivaa. Tästä huolimatta koin päässeeni paljon helpommalla näin, sillä monet joutuivat tappelemaan pohjakarttojensa kanssa hyvinkin pitkään.

Aineistot hain SOTKAnetistä, joka tarjosi pelastuksen panikoivalle ja ahdistuneelle opiskelijaraukalle. SOTKAnetistä löytyi paljon oikeasti kiinnostavaa tietoa monesta eri aiheesta, joskin harmikseni suurin osa kiinnostavimmista tiedoista oli sellaisessa muodossa, etten voinut niitä kartassani käyttää. Lisäksi olin liian paniikissa tajutakseni, että olisin voinut yrittää etsiä samoja tietoja myös muualta.

Kuva 1. Henkilöautojen ensirekisteröinnit ja tieliikenneonnettomuudet maakunnittain vuonna 2013.

Ensimmäisen kartan aiheiksi valitsin summanmutikassa henkilöautojen ensirekisteröinnit ja tieliikenneonnettomuudet maakunnittain vuonna 2013. Olisi todennäköisesti ollut parempi valinta tutkia tieliikenneonnettomuuksia ja uusia ajokortteja, mutta joko ajokorteista ei ollut sopivia tietoja tai sitten en yksinkertaisesti vain tajunnut tätä mahdollisuutta. Niin tai näin, karttani on joka tapauksessa melko itsestään selvä, sillä autojen rekisteröinnin suuren määrän ja korkeiden onnettomuuslukujen välisen yhteyden voi käytännössä jo etukäteen arvata. Tässä sille nyt kuitenkin vielä jonkinlainen ehkä-pätevä todiste.

Karttaan olisi voinut yhdistää myös maakuntien väkiluvut, sillä etenkin Uudellamaalla autojen ja onnettomuuksien suuret määrät liittyvät luultavasti myös siihen, että väkeä on pakkautunut paljon pienelle alueelle ja liikenteessä on kerralla paljon autoja pienemmällä alueella kuin esimerkiksi Lapissa ja Itä-Suomessa, jossa asutus ei ole niin tiuhaa. Uudenmaan tieliikenneonnettomuuksia kuvaava pylväs on selvästi suurempi kuin minkään muun maakunnan vastaava. Henkilöautorekisteröintien legendassa luokittelua olisi voinut säätää paremmaksi: alin luokka on 0-2400, vaikka todellisuudessa luokan alin arvo on 900. Nyt tämä ei käy legendasta ilmi, vaan kartan lukija voi kuvitella alimpaan luokkaan kuuluvan myös nollakohteita.

Kuva 2. Muistisairaiden osuus kotihoidon asiakkaista (%) ja yli 75-vuotiaiden osuus väestöstä (%) maakunnittain.

Toinen karttani käsittelee yli 75-vuotiaiden prosentuaalista osuutta väestöstä ja muistisairaiden prosentuaalista osuutta kotihoidon asiakkaista, tässäkin kartassa maakunnittain. Suoraa korrelaatiota näiden kahden välillä on vaikea kartastani päätellä, sillä muistisairaiden osuus on korkea niin esimerkiksi Etelä-Savon maakunnassa kuin Uudellamaalla, joista toisessa yli 75-vuotiaita on suhteessa paljon ja toisessa taas suhteessa vähän. Myös luokittelun kohdalla täytyy huomata, että luokat ovat melko pieniä eikä alimman ja ylimmän luokan välinen erokaan ole kovin suuri kummankaan muuttujan kohdalla, joten erot eivät todellisuudessa ole yhtä jyrkkiä kuin kartan perusteella voisi tulkita. Luokittelun kohdalla astuin tällä kertaa pois mukavuusalueelta: luonnollisten luokkavälien sijaan käytössä oli tällä kertaa equal count.

Kartan visuaaliseen ilmeeseen olen hyvin tyytyväinen! Pari rasterointia olisi tosin voinut muuttaa, jotta ne olisivat vielä selvemmin erottuneet toisistaan pienemmässä kuvassa. Jos kuvan klikkaa täyteen kokoonsa, erot näkyvät onneksi hyvin. 75 vuotta täyttäneiden legendassa numerot jostain syystä pomppasivat oudosti kun muokkasin legendaa – tarkoituksena oli muokata ne vielä myöhemmin, mutta lopulta kuitenkin unohdin sen. Lisäksi kummankin legendan otsikosta unohtui maininta siitä, että tiedot ovat prosenttiosuuksia kotihoidon asiakkaiden ja väestön kokonaismääristä.

En ole täysin tyytyväinen karttoihini, sillä tarkoituksena oli osoittaa taitonsa ja soveltaa aiemmin kurssilla opittuja asioita ja itselleni jäi muiden tekemistä seuratessani sellainen olo, että menin sieltä missä aita oli matalin tai ainakin selvästi matalampi kuin muilla. Myönnän kyllä MapInfo-kykyjeni olevan joidenkin asioiden suhteen puutteelliset, mutta jos aika ja energia olisivat suoneet, olisin halunnut kokeilla jotain vähän haasteellisempaa. Mutta nyt mennään näillä!

Lähteet:

Terveyden ja hyvinvoinnin laitos. Tilasto- ja indikaattoripankki SOTKAnet. <http://uusi.sotkanet.fi/portal/page/portal/etusivu> Luettu 24.2.2015 ja 9.3.2015

Toiseksi viimeisellä kurssikerralla tiedossa oli geokoodausta, eli pääsimme heti kättelyssä ulkoilmaan keräämään omaa aineistoa. Aamukahdeksalta tämä teki todella hyvää – ainakin itse heräsin kunnolla vasta ulkona pyöriessäni ja olin loppu kurssikerran paljon pirteämpi kuin yleensä. Ryhmämme valitsi aiheeksi Kumpulan ja Arabian välimaastossa olevat sähköpömpelit. Pisteiden kerääminen GPS-paikantimella oli hauskaa ja kaikki sujui yllättävän hyvin. Myös sijaintitietojen syöttäminen MapInfoon ja esittäminen kartalla onnistui tällä kertaa ilman ongelmia. Oli kiva nähdä konkreettinen tulos itse keräämästään tiedosta, vaikka, ryhmämme toisen jäsenen Pauliina Hongiston sanoin, keräämämme “tiedot itsessään olivat hyödyttömiä”. Toisessa harjoituksessa esitimme Helsingin pelikoneiden sijainnit kartalla – ja niitä oli paljon. Joonas Alankoa lainatakseni: “Tässä vaiheessa tuntui jotenkin realisoituvan näissä tehtävissä käsiteltävien tietokantojen järisyttävä koko.” Huh.

Kurssikerran toisella puoliskolla etsimme aineistoja maanjäristyksistä, tulivuorista ja meteoriittien putoamispaikoista. Tarkoituksena oli tehdä aineistojen pohjalta kolme karttaa, joita voisi käyttää opetustarkoituksessa esimerkiksi lukion maantieteen tunneilla.

Kuva 1. Yli 6.0 magnitudin järistykset 1.1.1993 jälkeen.

Kuva 2. Yli 8.0 magnitudin järistykset 1.1.1993 jälkeen.

Keskityin itse maanjäristysten ja tulivuorien tutkimiseen, koska niiden välillä on yhteys, kun taas meteoriittien putoamispaikat ovat enemmänkin oma kokonaisuutensa. Tein kaksi karttaa maanjäristyksistä ja yhden tulivuorista, mutta karttojeni käyttökelpoisuudesta opetuksessa voi olla montaa mieltä. Eivät ne hyödyttömiä ole, mutta erityisesti järistysvoimakkuuksien rajaamista olisi voinut miettiä paremmin. Ensinnäkin ensimmäisessä kartassa on mukana myös yli 8.0 magnitudin järistykset, jotka näkyvät erikseen myös toisessa kartassa. Ensimmäisessä kartassa ylärajaksi olisi siis voinut laittaa vaikka 7.9 magnitudia. Olisi ollut fiksua tehdä kartta myös alle 6.0 magnitudin järistyksistä, sillä se olisi havainnollistanut pienempien järistysten yleisyyttä. Alarajana olisi toiminut esimerkiksi 4.0 magnitudia, jonka Joonas Alankokin tekstissään mainitsee hyväksi rajaksi tämän kokoluokan järistysten tunnistettavuuden ja niistä aiheutuvien vahinkojen vuoksi.

Kuva 3. Vuoden 1964 jälkeen aktiiviset tulivuoret.

Kolmannessa kartassa on kuvattuna tulivuoret, joiden viimeisin purkaus on tapahtunut vuoden 1964 jälkeen. Kartta on muuten oikein toimiva, mutta tulivuoria kuvaavien pisteiden värivalinta on epäonnistunut, minkä takia pisteet erottuvat kartalta huonosti. Niiden kuvaamiseen olisin näin jälkeenpäin ajateltuna käyttänyt jotain kirkkaampaa väriä. Kaikista kolmesta kartasta unohtui myös mittakaava, mikä on maantieteilijältä aika fataali moka. Ehdin panikoida jo pohjoisnuolestakin, kunnes Mikko Pätynen muistutti, ettei sitä voi projisoituun maailmankarttaan laittaa. Tarkistin tämän vielä hänen kartoistansa. (Hävettää, nimim. olen yhteiskuntatieteilijä ja mitä tämä on. Vetäydyn leuka rinnassa häpeänurkkaan.)

Kuva 4. Tyynenmeren tulirengas. Lähde: http://en.wikipedia.org/wiki/Ring_of_Fire#/media/File:Pacific_Ring_of_Fire.svg

Kuva 5. Litosfäärilaatat. Lähde: http://www.globalchange.umich.edu/globalchange1/current/lectures/evolving_earth/evolving_earth.html

Oma tietämykseni aiheesta on rajallinen, mikä vaikeutti varsinkin maanjäristysten kohdalla sopivien luokkarajojen määrittelyä ja vaikutti siihen, etteivät lopputuloksena syntyneet kartat ole aivan sitä parasta mahdollista opetusmateriaalia. Tekemieni karttojen sekä litosfäärilaattoja ja niiden liikesuuntia kuvaavan kartan perusteella pystyy kuitenkin havainnollistamaan maanjäristysten ja tulivuorten keskittymistä laattojen saumakohtiin ja laattaliikuntojen vaikutuksia näihin. Kaikista kolmesta kartasta erottuu hyvin Tyynenmeren tulirenkaan alue, joka on tärkeä mainita näitä hasardeja käsiteltäessä, sillä niin suuri osa sekä järistyksistä että tulivuortenpurkauksista tapahtuu tällä vyöhykkeellä. Mielestäni myös Petra Mannisen ajatus keskittyä erityisesti Japanin alueen tarkasteluun on hyvä, sillä siellä on lähivuosina tapahtunut tuhoisia järistyksiä, ja, kuten Petrakin sanoo, ilmiöiden esiintyminen on Japanin alueella hyvin voimakasta. Opetukseen saisi tätä kautta Petran mainitsemaa ajankohtaisuutta.

Erinomainen on myös Sara Todorovicin idea yhdistää karttaan nimistö. Näin seismisesti ja vulkaanisesti aktiiviset alueet jäävät helpommin mieleen oppilaille, joista osalla ei välttämättä ole kovin vahvaa tuntemusta maailman alueista.

Kuudes kurssikerta oli mielenkiintoinen ja itse karttojen tuottaminen helppoa, mutta itse ihmistieteiden puolelle kallistuvana en osannut kiinnittää riittävästi huomiota aineiston kannalta järkeviin rajauksiin, joissa taas monet aihepiiriin enemmän perehtyneet kurssikaverini onnistuivat erinomaisesti. Omat haasteensa asetti myös opetuskäyttöön soveltuvuuden huomiointi ja tiedon riittävä yksinkertaistaminen sekä selkeä esittäminen. Aiheesta kiinnostuneet oppilaat toki todennäköisesti ymmärtäisivät monimutkaisempiakin karttoja, mutta opetuksessa tulee huomioida kaikki tasapuolisesti, joten mielestäni näiden karttojen perusteella tärkeintä on havainnollistaa selkeimmät syy-seuraussuhteet ja ilmiöiden perusmallit. Omat karttani tosin ovat ehkä hieman liiankin yksinkertaisia, mutta esimerkiksi Sara Todorovic oli onnistuneesti yhdistänyt kartassaan yli 8.0 magnitudin maanjäristykset ja aktiiviset tulivuoret.

Lähteet:

Alanko, J. (2015). Pak kerta 6. Alanko’s blog. <https://blogs.helsinki.fi/jbalanko/2015/02/18/pak-kerta-6/> Luettu 14.3.2015

Hongisto, P. (2015). Kurssikerta 6 – Gepsiä ja hasardeja. PAK à la Pauliina. <https://blogs.helsinki.fi/pauliinh/2015/03/12/kurssikerta-6-gepsia-ja-hasardeja/> Luettu 15.3.2015

Manninen, P. (2015). Kurssikerta 6. Captain’s log. <https://blogs.helsinki.fi/pewmanni/2015/03/11/kurssikerta-6/> Luettu 14.3.2015

Pätynen, M. (2015). Kuudes kurssikerta – Tienviittoja, maanjäristyksiä ja tulivuoria. Mustaa kahvia & karttoja. <https://blogs.helsinki.fi/mcpatyne/2015/03/12/kuudes-kurssikerta-tienviittoja-maanjaristyksia-ja-tulivuoria/> Luettu 15.3.2015

Todorovic, S. (2015). KURSSIKERTA 6 – Geokoodausta ja pisteitä. SARAN BLOGI. <https://blogs.helsinki.fi/stodorov/2015/02/24/kurssikerta-6-geokoodausta-ja-pisteita/> Luettu 14.3.2015

University of Michigan. Introduction to Global Change. Evolving Earth: Plate Tectonics. <http://www.globalchange.umich.edu/globalchange1/current/lectures/evolving_earth/evolving_earth.html> Luettu 15.3.2015

Wikipedia. Pacific Ring of Fire. <http://en.wikipedia.org/wiki/Ring_of_Fire> Luettu 14.3.2015

Viidennellä kurssikerralla harjoittelimme bufferointia (= puskurointia), eli rajasimme vyöhykkeitä ja tarkastelimme muuttujia niiden sisällä. Treenasimme ensin puskuroimalla Pornaisten teitä, jota seuranneissa harjoitustehtävissä tarkastelimme muun muassa lentokenttien aiheuttamia meluhaittoja sekä taajama-asumista.

Paniikki meinasi iskeä jo ensimmäisen vartin aikana, mutta Artun mainiot luuranko-ohjeet pelastivat tilanteen ja loppujen lopuksi tehtävien tekeminen sujui ihan hyvin. Teimme suurimman osan tehtävistä Petran kanssa yhdessä, mutta eri koneilla, joten alkupään tuloksissa on siksi jonkin verran heittelyä tulostemme välillä. Yritin vertailla saamiani tuloksia muiden vastaaviin, ja ainakin suurin osa tuloksistani vastaa melko lailla muiden kurssilaisten saamia tuloksia.

Ainoastaan Helsinki-Vantaan 65 desibelin melualueella asuvien kohdalla huomasin tulosten jakautuneen jokseenkin kahtia: osalla, kuten lisäkseni esimerkiksi Toni Ruikkalalla, tulokseksi tuli noin 300 eli 3 %, kun taas toinen puoli kurssilaisista oli saanut hyvin pienen, noin 20-25 eli 0,2 % pintaan olevan tuloksen – joukossa myös paniikkitoverini Petra Manninen, jonka kanssa teimme tehtävää yhdessä. (Petra, kumpi sössi?!) Mikäli muistan oikein oli kurssikerran harjoitusten vastaukset mahdollista tarkistaa jostain, mutta koska en ole sitä tehnyt, en pysty sanomaan kumman ryhmän tulokset ovat lähempänä oikeaa. Näiden harjoitusten kohdalla on tietysti tärkeä muistaa, että kaikkien tuloksissa on vaihtelua, joka johtuu bufferoitujen alueiden pienistä kokoeroista jokaisen opiskelijan kohdalla.

Alla vastaukseni, jotka pienten tietoteknisten erimielisyyksien vuoksi ovat kuvatiedostona hienon, oikean taulukon sijaan.

Kuva 1. Itsenäistehtävien vastaukset.

MapInfon avulla voidaan ratkaista monenlaisia ongelmia, joihin vaikuttavat eniten Riina Koskelan mainitsemat laajat taustatiedot ja ohjelman riittävän hyvin hallitsevat käyttäjät. Ohjelman avulla on helppo tutkia laajojakin tietokantoja, jos vain osaaminen on kunnossa. Juuso Korhonen mainitsee saavutettavuusanalyysit yhtenä esimerkkinä bufferoinnin käyttömahdollisuuksista, ja Mikko Pätynen ehdottaa bufferoinnin hyödyntämistä esimerkiksi haitallisten aineiden leviämisalueiden tutkimisessa. Bufferointia voisi hyödyttää myös esimerkiksi ympäristövaikutusten arvioinnissa.

Koska kirjoitan tätä viidennen kerran tekstiä vasta paljon kyseisen kurssikerran (ja kurssin päättymisen, hups) jälkeen, en enää muista tiettyjä työkaluja ja toimintoja, jotka koin oman tekemiseni kannalta keskeisimmiksi. Ehkä parhaiten mieleen on jäänyt yleisesti ottaen erilaisten tietokantojen tuominen MapInfoon sekä niiden muokkaaminen ja yhdisteleminen teemakarttoja ja muita karttaesityksiä varten sopivaan muotoon. Oikeastaan kaikki muu sitten tuntuukin yhä hieman vaikealta, mikä tosin osittain johtuu myös omasta epäileväisestä asenteestani MapInfo- ja monien muidenkin ohjelmien käyttötaitojani kohtaan. Toisaalta Mikon mainitsema aiemmin opittujen asioiden unohtelu tuntui kyllä olevan jokakertainen ongelma. Petra Mannisen mainitsemat lehmän hermot ovat todella tarpeen erityisesti aloittelevalle MapInfo-käyttäjälle, jonka vahvin ala paikkatiedon kanssa työskentely ei ennalta ole. Jos tänne siis sattuisi eksymään joku vasta maantieteen opiskelua harkitseva tai myöhempien vuosien fuksi, niin: beware of THE MAPINFO!

Lähteet:

Korhonen, J. (2015). Kurssikerta 5. bufferointia ja putkiremontteja. Juuson paikkatietopuserrus. <https://blogs.helsinki.fi/juusokor/2015/02/24/kurssikerta-5/> Luettu 15.3.2015

Koskela, R. (2015). Kurssikerta 5: Verta ja kyyneliä. Riina & 38 päivää paikkatietoa. <https://blogs.helsinki.fi/riinakos/2015/02/17/kurssikerta-5-verta-ja-kyynelia/> Luettu 15.3.2015

Manninen, P. (2015). Kurssikerta 5. Captain’s log. <https://blogs.helsinki.fi/pewmanni/2015/03/10/kurssikerta-5/> Luettu 15.3.2015

Pätynen, M. (2015). Viides kurssikerta – Bufferointia tositarkoituksella. Mustaa kahvia & karttoja. <https://blogs.helsinki.fi/mcpatyne/2015/03/11/viides-kurssikerta-bufferoimista-tositarkoituksella/> Luettu 15.3.2015

Ruikkala, T. (2015). Kurssikerta 5 – Puskurointia ja uima-altaita. Ruikkalan PAK-blogi 2015. <https://blogs.helsinki.fi/ruikkala/2015/02/19/kurssikerta-5-puskurointia-ja-uima-altaita/> Luettu 15.3.2015

Neljännen kurssikerran aiheena olivat piste- ja ruutukartat. Harjoittelimme pistemuotoisen tiedon esittämistä kartan päälle tehdyn ruudukon avulla ja varsinaisena työnä oli tarkoitus tehdä ruututeemakartta, jossa kuvataan jotakin ilmiötä pääkaupunkiseudun alueella. Itse päädyin tekemään kartan yli 85-vuotiaiden määrästä pääkaupunkiseudulla.

Kuva 1. Yli 85-vuotiaiden määrä pääkaupunkiseudulla.

Kartalta näkyy, että yli 85-vuotiaat ovat keskittyneet Helsingin puolella erityisesti kantakaupunkiin ja läntiseen Helsinkiin. Muutama keskittymä löytyy myös Itä-Helsingin puolelta. Espoosta ja Vantaalta löytyy myös selkeitä keskittymiä, mutta niissä yli 85-vuotiaiden määrä on kuitenkin pienempi kuin Helsingin suurimmissa keskittymissä. Nelli Aalto on tehnyt samaa teemaa käsittelevästä kartastaan hyviä havaintoja siitä, että yli 85-vuotiaat eivät Helsingissä ole levittäytyneet kovin laajalle vaan keskittyneet selvästi tietyille alueille, eikä heitä myöskään ole määrällisesti kovin paljon. Aalto mainitsi myös erinomaisen pointin vanhainkotien näkymisestä kartalla yli 85-vuotiaiden keskittyminä, mitä en itse tullut ajatelleeksi lainkaan.

Tälläkin kertaa käytin jo kovin tutuksi tulleita luonnollisia luokkavälejä, mutta mitäpä sitä toimivaa pois vaihtamaan: luokittelu on mielestäni selkeä ja onnistunut. Toki ylimmästä luokasta olisi voinut tehdä hieman pienemmän, jolloin korkeimmat arvot olisivat erottuneet vielä selkeämmin, mutta toisaalta keskittymät erottuvat hyvin tälläkin luokittelulla. Nollaluokka olisi tosin ollut kiinnostava, ja sen olisi voinut luokitteluun lisätä. Punainen väri erottuu kartalta selkeästi ja tummanpunainen kuvaa “mummoruuhkaisimpia” alueita hyvin. Toisaalta punainen hieman negatiivissävytteisenä värinä antaa aiheesta ehkä hieman kielteisen kuvan, ja näin jälkeenpäin mietin, olisiko rauhallisempi sininen ollut parempi värivalinta. Toisaalta väestön vanheneminen on Suomessa ongelma, joten siinä mielessä punainen väri sopii aiheeseen.

Olli Rantamäki teki tällä kurssikerralla kartan ruotsinkielisten asumisesta pääkaupunkiseudulla, ja mielenkiinnosta vertasin sitä omaani. Karttoja vertailemalla voidaan yleistäen päätellä, että erityisesti Helsingissä ruotsinkieliset ovat keskittyneet suunnilleen samoille alueille kuin yli 85-vuotiaat, eli kantakaupunkiin ja Länsi-Helsinkiin. Siitä, voiko näiden kahden välisestä mahdollisesta korrelaatiosta tehdä johtopäätöksiä, en uskalla sanoa mitään, mutta ainakin suomenruotsalaiset eiramummot Stockmannin jonossa tuntuvat olevan monelle helsinkiläiselle tuttu ilmiö. Myös Espoon ja Vantaan puolella on havaittavissa yli 85-vuotiaiden ja suomenruotsalaisten keskittyminen samoille alueille, joskin lievempänä kuin Helsingissä.

Yli 85-vuotiaiden keskittymisestä tietyille alueille ei kuitenkaan voi tehdä suoria päätelmiä näiden alueiden ikärakenteesta. Tämän huomasin vertaillessani omaa karttaani Eveliina Ikosen karttaan 21-vuotiaiden määrästä eri puolilla pääkaupunkiseutua. Hänen kartassaan näkyy, että erityisesti Helsingissä samoilla alueilla, joilla yli 85-vuotiaiden määrä on suurin, asuu myös paljon 21-vuotiaita. Pelkästään yli 85-vuotiaiden keskittymisestä tietyille alueille ei siis voi tehdä suoria päätelmiä näiden alueiden ikärakenteesta. Espoon ja Vantaan puolella nämä kaksi ikäryhmää eivät asu yhtä selkeästi samoilla alueilla, mihin uskoisin Helsinkiä matalampien väestöntiheyksien vaikuttavan jonkin verran. Vuoden 2014 lopulla Espoon väestöntiheys oli 850,7 as/km² ja Vantaan 884,4 as/km², kun Helsingissä vastaava luku oli 2 911 as/km². Tämä vaikuttaa siihen, että Helsingissä asutus pakkautuu tiiviimmin ja monilta alueilta löytyy paljon sekä eläkeläisiä että nuorempia ikäluokkia, sillä alueen asukasmäärät ovat muutenkin suuria. Tässä kohden olisi ollut kiinnostavaa tutkia myös esimerkiksi noin 30-60-vuotiaiden työssäkäyvien sijoittumista verrattuna eläkeläisiin sekä omillaan asuviin työssäkäyviin tai opiskeleviin nuoriin, joiden tulot ovat yleensä selvästi pienemmät. Myös esimerkiksi väestön kokonaismäärä tai vuokrataso ja sen mahdollinen vaikutus eläkeläisten sijoittumiseen olisivat olleet mielenkiintoisia aiheita yhdistää tähän karttaan.

Lopuksi vielä yksi oiva huomio, jonka Milla Piispa muistaa blogissaan huomauttaa. Hänkin teki kartan samasta aiheesta eli 85-vuotiaiden määrästä pääkaupunkiseudulla, ja mainitsee, että käytetyt arvot ovat absoluuttisia eikä määrää siis ole suhteutettu alueen koko väestöön. Näin ollen kartalta näkyy siis vain yli 85-vuotiaiden määrä kyseisellä alueella, muttei mitään muita tietoja esimerkiksi kyseisen alueen väkimäärästä. Voi siis olla, että joidenkin alueiden suuri yli 85-vuotiaiden määrä selittyy sillä, että alueen väkiluku on yleisesti ottaenkin korkea.

Ruutujen sivumitta oli päässyt katoamaan päästäni täysin, koska en tyhmänä tajunnut kirjata sitä ylös karttaa tehdessä. Koska Julia Koskinen mainitsee oman karttansa ruutujen sivujen olevan 500 metriä ja omat ruutuni näyttävät tismalleen samankokoisilta, oletan niidenkin pituuden siis olevan 500 metriä. (Näin jälkihuomautuksena tajusin, että olisihan sen tietysti mittakaavastakin näin simppelin luvun kohdalla voinut yrittää tarkistaa. Mutta mukavampi viitata kurssikaveriin.) Tarkoituksenani oli myös tehdä histogrammi yli 85-vuotiaiden määrästä, mutta yllättäen unohdin senkin. Julia Koskisen blogista löytyy kuitenkin hyödyllisen ruutukokotiedon lisäksi myös samasta aiheesta tehty oivallinen histogrammi.

Kaiken kaikkiaan neljäs kurssikerta oli mielestäni kiinnostavin kaikista. Itse työskentely oli aika peruskauraa, mutta blogitekstiä kirjoittaessa pääsin vertailemaan ja tutkimaan eri ilmiöitä kaikista laajimmin. Myös aihepiirit olivat lähempänä yhteiskuntatieteilijän sydäntä kuin esimerkiksi tulvakartat ja valuma-alueet. Onnistuin tällä kerralla ehkä parhaiten kaikista: vaikkei karttani olemaan kovin originaali tai jännittävä, se on kuitenkin informatiivinen ja mielestäni kaikin puolin selkeä, ja blogitekstin kirjoittaminen oli oikeasti hauskaa ja mielenkiintoista.

Lähteet:

Aalto, N. (2015). Kurssikerta 4: Ruututeemakarttat. Nellin PAK-Blogi. <https://blogs.helsinki.fi/neaa/2015/02/15/kurssikerta-4-ruututeemakarttat/> Luettu 13.3.2015

Ikonen, E. (2015). Kurssikerta 4. Even PAK-blogi. <https://blogs.helsinki.fi/eveliiik/2015/02/09/kurssikerta-4/> Luettu 13.3.2015

Koskinen, J. (2015). Neljäs kurssikerta. Julian blogi. <https://blogs.helsinki.fi/juliakos/2015/02/08/neljas-kurssikerta/> Luettu 13.3.2015

Piispa, M. (2015). Kurssikerta 4. Millan paikkatietoblogi. <https://blogs.helsinki.fi/millpiis/2015/02/23/kurssikerta-4/> Luettu 13.3.2015

Rantamäki, O. (2015). Kurssikerta 4 – ruututeemakartta ja hiukan Helsingin historiasta. Olli Rantamäen PAK-blogi. <https://blogs.helsinki.fi/ollirant/2015/02/08/kurssikerta-4-ruututeemakartta-ja-hiukan-helsingin-historiasta/> Luettu 13.3.2015

Wikipedia. Espoo. <http://fi.wikipedia.org/wiki/Espoo> Luettu 13.3.2015

Wikipedia. Helsinki. <http://fi.wikipedia.org/wiki/Helsinki> Luettu 13.3.2015

Wikipedia. Vantaa. <http://fi.wikipedia.org/wiki/Vantaa> Luettu 13.3.2015

Kolmannella kerralla pääsimme tutustumaan tietokantojen yhdistelyyn ja muokkaamiseen. Aluksi teimme Afrikka-aiheisia harjoituksia, jonka jälkeen tuotimme tulvakartan Suomesta. Afrikka-harjoitusten aikana tipahdin jossain kohtaa kärryiltä niin pahasti, etten päässyt takaisin kyytiin enää ollenkaan. Koska työohjeet olivat yksityiskohtaiset ja kattavat, pistän tämän oman huonon keskittymiseni syyksi. Onneksi oli Artun valmis kartta, jonka avulla materiaalien tarkempi tulkinta onnistui.

En tunne Afrikkaa mantereena kovin tarkasti vaan tietoni ovat peräisin länsimaisesta mediasta, jossa Afrikan valtiot kuvataan usein köyhiksi ja positiivista uutisointia on vielä verrattain vähän. Afrikkalaisten elämää kuvataan siis lähinnä erilaisten konfliktien ja kriisien kautta ja afrikkalaisten omaa näkökulmaa tuodaan hyvin vähän esiin. Todellisuudessahan Afrikkaa ei myöskään mantereena voi niputtaa yhdeksi kokonaisuudeksi, sillä sen sisälle kuuluu kymmenittäin kulttuuriltaan erilaisia ja kehitykseltään eri tasolla olevia valtioita.

Kuva 1. Konfliktialueet, konfliktien laajuudet, öljylähteet ja timanttikaivokset Afrikassa. Lähteet: Map Library ja Peace Research Institute Oslo (PRIO).

Kartalta voi nopeasti tulkita, että timanttikaivokset painottuvat läntiseen, keskiseen ja eteläiseen Afrikkaan, kun taas liki kaikki öljylähteet sijaitsevat Pohjois-Afrikassa. Iso osa konfliktialueista sijoittuu lähelle timanttikaivoksia ja öljykenttiä, mutta konflikteja on paljon myös muualla, joten mitään absoluuttisia johtopäätöksiä tästä ei voi vetää. Luonnonvaroilla luulisi olevan jonkinlainen yhteys konfliktien syntyyn, mutta niiden taustalla on todennäköisesti myös paljon muita syitä.

Ylipäätään jo pelkästään konfliktien historian tutkiminen (niiden kesto ja vaikutusalueet) olisi mielenkiintoista. Myös konfliktien ja niiden keston vaikutuksia timanttikaivosten ja öljykenttien tuottavuuteen pystytään aineiston avulla tarkastelemaan. Mirka Jokela-Määttä tekee hyvän havainnon siitä, että tiedot mahdollistavat myös sen tutkimisen, onko konfliktialueilla pidempi viive timanttikaivosten ja öljykenttien löytämisen ja niiden hyödyntämisen aloittamisen välillä kuin konfliktien ulkopuolelle jäävien kaivosten kohdalla.

Tietokantojen avulla voisi tutkia myös esimerkiksi konfliktien vaikutusta internetkäyttäjien määrän vaihteluun, esim. väheneekö internetin käyttö konfliktien aikana. Toisaalta internetin käytön lisääntyminen voi myös osaltaan lisätä konflikteja saatavilla olevan tiedon määrän kasvaessa.

Kuten Antti Autio blogissaan huomauttaa, on konfliktiaineistossa tiedot vain vuoteen 2008 asti, eli lähivuosien konfliktit (esim. Libya) puuttuvat kokonaan. Tämä on harmillista, sillä lähiaikoina tapahtuneiden konfliktien vaikutusten tutkiminen olisi ollut kiinnostavaa. Autio mainitsee myös, että vaikka kartalla näkyy konfliktivapaita valtioita, heijastuvat valtioiden sisäiset konfliktit kuitenkin usein myös naapurivaltioihin, vaikkei varsinaisen konfliktin säde sinne yltäisikään.

Kuva 2. Suomen valuma-alueiden tulvaindeksi ja järvisyysprosentti. Lähteet: Suomen ympäristökeskuksen (SYKE) Oiva-tietokanta ja Maanmittauslaitos.

Tulvakartan sain kunnialla valmiiksi loistavien ohjeiden avulla, ja kurssikerran aiemmissa harjoituksissa opitut tietojen yhdistelyä koskevat taidot tulivat heti käyttöön. Pääsimme myös suorittamaan mukavan pienen laskutoimituksen tulvaindeksin arvot saadaksemme. Se sujui kuitenkin yllättävän kivuttomasti, ja pian kartta olikin valmis.

Lopputulos on kuitenkin melko ruma, mikä johtuu ensisijaisesti siitä, että snipping toolilla ottamani kuva on yksinkertaisesti liian pieni ja epäselvä. Eli oma moka, mutta silti ruma, sitä ei voi kiistää. Lisäksi kartan värivalinnat ovat hieman kehnot: sinisen värin käyttäminen molempien muuttujien kuvaamiseen on epäonnistunut valinta, ja nyt järvisyyttä kuvaavat palkit katoavat länsirannikolla valuma-alueiden sekaan. Palkit olisi voinut kuvata esimerkiksi Kirsi Kivistön kartan mukaisesti sinisen vastavärillä oranssilla, jolloin ne olisivat erottuneet huomattavasti selkeämmin.

Kartalta voi havaita, että suurin tulvariski on Länsi-Suomen alavilla peltomailla, mutta myös lounais- ja etelärannikolta erottuu paljon tulvaindeksiltään korkeita alueita. Vastaavasti Järvi-Suomessa tulvaindeksi on alhainen. Yleistäen voidaankin sanoa, että tulvaindeksi ja järvisyysprosentti korreloivat negatiivisesti keskenään, eli mitä enemmän järviä, sitä pienempi tulvariski ja sama päinvastoin.

Lähteet:

Autio, A. (2015). Kurssikerta 3. Antin paikkatietoblogi. <https://blogs.helsinki.fi/anttiaut/2015/02/04/kurssikerta-3/> Luettu 16.3.2015

Jokela-Määttä, M. (2015). KK3: Tietokantojen yhdistelyä ja tulkintaa. Paikannettua tietoa. <https://blogs.helsinki.fi/mijokela/2015/02/02/kk3-tietotokantojen-yhdistelya-ja-tulkintaa/> Luettu 16.3.2015

Kivistö, K. (2015). 3. kurssikerta – Afrikkaa ja tulvaindeksikartta Suomesta. Paikka, vaikka. <https://blogs.helsinki.fi/kzkivist/2015/02/09/3-kurssikerta/> Luettu 16.3.2015

Toisella kurssikerralla harjoittelimme lisää erilaisten teemakarttojen tekemistä MapInfolla. Erityisen jännittävää oli tehdä prismaattinen kartta Suomen väestön keskittymisestä, jossa omaksi yllätyksekseni jopa onnistuin ilman sen kummempia takaiskuja. Positiivisia kokemuksia, jee! En tajunnut kartan hienoudesta huolimatta tallentaa tekemääni versiota, mutta Sanna Kujalan blogista löytyy mainio gif-animaatio kyseisestä kartasta.

Varsinaisena tehtävänä oli tuottaa teemakartta kahdella päällekkäisellä muuttujalla. Aiheen valinta osoittautui hankalaksi, sillä valinnanvaraa oli niin mahdottoman paljon. Erityisen kiinnostavaa dataa löytyi Terveyden ja hyvinvoinnin laitoksen tilasto- ja indikaattoripankki SOTKAnetistä, jonka Mikko Pätynenkin blogissaan tämän kurssikerran kohdalla mainitsee. Lopulta valitsin teemoiksi työttömyysasteen (%) ja depressiolääkkeistä korvausta saaneiden 18-64-vuotiaiden määrän Lapin maakunnassa, sillä minua kiinnosti tutkia, vaikuttaako korkea työttömyys depression ja sen lääkityksen yleisyyteen.

Kuva 1. Depressiolääkkeistä korvausta saaneiden 18-64-vuotiaiden määrä tuhatta samanikäistä kohti ja työttömyysaste prosentteina Lapin maakunnassa. Lähde: Terveyden ja hyvinvoinnin laitoksen tilasto- ja indikaattoripankki SOTKAnet.

Kartassa depressiolääkkeistä korvausta saavat on esitetty väreillä, korkein osuus tummansinisellä. Jälkeenpäin ajateltuna muuttujat olisi voinut laittaa toiste päin: työttömyysaseen sinisellä ja depressiolääkkeistä korvausta saaneet rastereilla. Tämä tuntuisi mielestäni luontevammalta valinnalta kyseisten tietojen esittämiseen, mutta sitä en nähtävästi karttaa tehdessä tullut ajatelleeksi. Muuten pidän karttani visuaalista ilmettä varsin onnistuneena. Värimaailma on neutraali ja rauhallinen, mutta toimii mielestäni kyseisten ilmiöiden esittämisessä ihan hyvin. Molemmat muuttujat on saatu kuvattua melko informatiivisesti ilman, että karttaa olisi kuitenkaan vaikea tulkita. Myös luokkien määrän rajaaminen kolmeen kumpaakin teemaa kohti toimii: jos luokkia olisi enemmän, kartta näyttäisi sekavalta. Tässäkin kartassa käytin kummassakin teemassa luonnollisia luokkavälejä. Valinta on mielestäni onnistunut ja luokkavälit sopivat.

Itse muuttujien välisestä korrelaatiosta on vaikea tehdä tarkkoja johtopäätöksiä tekemäni kartan perusteella, mihin olen jokseenkin pettynyt. Jonkinlaista korrelaatiota selvästi on, mutta toisaalta seasta löytyy myös selkeitä poikkeuksia. Depressiolääkekorvauksia saaneiden määrä on osassa korkean työttömyyden kunnista korkea, mutta vastaavasti esimerkiksi Enontekiössä, jonka työttömyysaste kuuluu korkeimpaan luokkaan, on depressiolääkkeistä korvausta saaneiden määrä kuitenkin alinta luokkaa. Voidaan pohtia, pystyisikö tätä selittämään kuntien väkiluvuilla – Enontekiössä kun on paljon vähemmän väkeä kuin vaikkapa Rovaniemellä -, mutta kuten jo edellä sanoin, suoria päätelmiä ei kartasta voi tehdä.

Depressiolääkkeiden legenda on ainoa asia, joka kartassani meni kunnolla päin prinkkalaa – siitä nimittäin unohtui kokonaan tieto siitä, mitä luvut tarkoittavat. Jouduin tarkistamaan asian jälkeenpäin, kun en enää itsekään sitä muistanut. Kyseessä on siis depressiolääkkeistä korvausta saaneiden 18-64-vuotiaiden määrä tuhatta samanikäistä kohti.

Toinen kurssikerta oli mielestäni kiinnostava, ja harjoitukset saivat pohtimaan tarkemmin erityisesti värien käyttöä ja luokittelun tärkeyttä. Olisi ollut kiinnostavaa tehdä kartasta muutama erilainen versio ja tutkia käyttämieni muuttujien suhdetta esimerkiksi väkilukuun ja työpaikkojen määrään.

_________________________________________________________________________

Artikkeli 1

Toiseen kurssikertaan kuului harjoitusten lisäksi Anna Leonowiczin artikkeli Two-variable choropleth maps as a useful tool for visualization of geographical relationship (2006), ja tehtävänä oli pohtia sen herättämia ajatuksia aiemman kartografisen tiedon ja osaamisen pohjalta. Artikkeli käsitteli kaksimuuttujaisia, päällekkäisiä teemakarttoja, joita oli tutkittu karttatehtävien kautta mm. ensimmäisen vuoden opiskelijoilla Varsovan ja Vilnan yliopistoissa.

Leonowicz käsittelee artikkelissa kaksimuuttujaisen koropleettikartan käytännöllisyyttä kahden ilmiön välisen suhteen esittämisessä, kun taas yksimuuttujainen kartta soveltuu paremmin ilmiöiden alueellisten jakautumisen esittämiseen. Yhden muuttujan kartan suurimmat ongelmat ovat kuitenkin oikean luokittelun vaikeuden lisäksi juuri tällaisten karttojen huono luettavuus ilmiöitä vertaillessa. Kun yksimuuttujaisia karttoja joudutaan vertailua varten tekemään kaksi, on kahden muuttujan koropleettikartta järkevä ratkaisu.

Artikkelin legendat poikkeavat selvästi siitä, mihin itse olen tähänastisten opintojeni aikana tottunut. Kahden muuttujan esittäminen samassa legendassa pistediagrammin kautta tuntui aluksi hämmentävältä, kun on tottunut MapInfon automaattisiin yhden muuttujan legendoihin. Kaksimuuttujaisen kartan legendassa on yhden muuttujan sijaan kuvattu kaksi muuttujaa ruudukossa niin, että kumpikin akseli kuvastaa yhtä muuttujaa ja jokainen ruutu on oma luokkansa. Kuitenkin hyvin tehtynä ja sopivilla muuttujilla se lienee varsin hyödyllinen tapa esittää ilmiöiden välinen suhde niin, että legendasta voi jo nopealla vilkaisulla tehdä tulkintoja muuttujien mahdollisesta korrelaatiosta. Toisaalta ongelmia voi tuottaa esimerkiksi luokkien liiallinen määrä, jolloin legendasta tulee nopeasti todella sekava. Leonowiczin mukaan sopiva määrä luokkia tällaisessa legendassa olisikin neljä (2×2) tai korkeintaan yhdeksän (3×3), jotta luettavuus säilyy hyvänä.

Artikkelissa käsiteltiin myös värien käyttöä legendassa. Olen Oskarin kanssa samaa mieltä siitä, että värien käyttäminen molempien ilmiön kuvaamiseen ei ole toimiva idea, sillä sopivien värisävyjen valinta on haasteellista ja selkeämmän lopputuloksen saa juurikin Oskarin mainitsemia rasterointeja käyttämällä.

Kaksimuuttujainen koropleettikartta toki helpottaa kahden muuttujan välisen suhteen esittämistä kartalla, mutta sen tuoma hyöty riippuu lopulta pitkälti lukijan pohjatiedoista. Tähän tulokseen päätyy myös Leonowicz artikkelissaan. Tällaisten karttojen tekeminen MapInfolla tuntuu ajatuksena utopistiselta, vaikka kai joku velho niitä silläkin osaisi vääntää. Oma osaamiseni kuitenkaan tuskin riittää moiseen vielä aikoihin.

Artikkelissa vaikeinta oli terminologian ymmärtäminen, sillä kuten Pinja blogissaan kirjoittaa, liittyy esimerkiksi aiheeseen paljon termejä, joista isoa osaa ei vielä ymmärrä edes suomeksi. Tämä hankaloitti jonkin verran asioiden syvempää ymmärtämistä, vaikkei tieteellisten artikkelien lukeminen englanniksi itsessään ole haastavaa.

Lähteet:

Kujala, S. (2015). Kurssikerta 2: Nyt meni vaikeaksi + Artikkeli. Sannan PAK-blogi. <https://blogs.helsinki.fi/kusaku/2015/02/03/kurssikerta-2/> Luettu 13.3.2015

Leonowicz, A. (2006). Two-variable choropleth maps as a useful tool for visualization of geographical relationship. Geografija. T. 42. Nr 1. 33–37.

Myllykoski, P. (2015). Artikkeli 1: kahdesta yksi. Pinjan paikkatietoblogi. <https://blogs.helsinki.fi/myxmy/2015/02/04/artikkeli-1/> Luettu 16.3.2015

Pätynen, M. (2015). Toinen kurssikerta: Lappi, alkoholi & rattijuopumukset. Mustaa kahvia & karttoja. <https://blogs.helsinki.fi/mcpatyne/2015/01/29/toinen-kurssikerta-lappi-alkoholi-rattijuopumukset/> Luettu 13.3.2015

Rönnberg, O. (2015). Artikkeli 1: Pohdintoja päällekkäisistä koropleettikartoista. Oskarin PAK-blogi. <https://blogs.helsinki.fi/oskaronn/2015/01/27/artikkeli-1-pohdintoja-paallekkaisista-koropleettikartoista/> Luettu 16.3.2015

Terveyden ja hyvinvoinnin laitos. (2015). Tilasto- ja indikaattoripankki SOTKAnet. Depressiolääkkeistä korvausta saaneet 18-64-vuotiaat. <http://uusi.sotkanet.fi/portal/page/portal/etusivu> Luettu 13.3.2015

Näin paria päivää ennen lopullista deadlinea on kai korkea aika vihdoin kirjoittaa ensimmäinen blogimerkintä. Siispä asiaan!

Paikkatiedon hankinta, analyysi ja kartografia -kurssin tarkoituksena oli tutustua aiempaa tarkemmin MapInfon käyttöön geoinformatiikassa ja karttaesitysten luomisessa erilaisten harjoitusten kautta. Ensimmäinen kurssikerta ja jälleennäkeminen MapInfon kanssa herättivät kauhunsekaisia tunteita: Osaanko mitään? Kaatuuko kone? Entä jos kaikki karttani ovat auttamattoman rumia? Eikö voitaisi vain jatkaa CorelDRAW:illa piirtelyä? Alkupaniikin, perusteellisen kertaamisen ja harjoitustehtävien jälkeen pääsimme lopulta tositoimiin tekemään omia teemakarttoja. Pohjana oli Suomen kuntakartta, jossa oli mukana valmiit aineistot jokaisesta kunnasta.

Kuva 1. Kuntien välinen nettomuutto vuoden 2011 tietojen pohjalta. Lähde: MapInfo.

Tuskailtuani vartin verran yksinkertaisen aiheen valinnassa päädyin lopulta tekemään kartan kuntien välisestä nettomuutosta, eli kuntien välisen tulo- ja lähtömuuton erotuksesta. Kartassa näkyvät tummimmalla punaisella alueet, joissa nettomuutto on positiivista ja kaikkein suurinta. Väestöltään tiheimmän Etelä-Suomen lisäksi kartalla erottuu muuttovoittokuntia varsinkin isoimpien kuntien ympärillä. Suomen vetovoimaisimpiin kuntiin kuuluvat Helsinki, Tampere, Oulu, Turku ja Kuopio. Kaikkein vaaleimman keltaiset alueet ovat vastaavasti niitä kuntia, joissa muuttotappio on suurta ihmisten muuttaessa niistä pois vetovoimaisemmille alueille. Kartalta voidaan nopeasti yleistäen päätellä, että väestö keskittyy yhä selvemmin tietyille alueille, ja että liki kaksi kolmasosaa Suomen kunnista on muuttotappiollisia.

Punainen on voimakas väri ja havainnollistaa ilmiötä hyvin, keltainen taas neutraali – näin toteaa myös Petra Manninen oman karttansa värivalinnoista blogissaan. Vaalea keltainen kuvastaa kartalla myös osuvasti muuttotappiollisia, “autioituvia” alueita.

Luokitteluksi valitsin tutun ja turvallisen vaihtoehdon eli luonnolliset luokitteluvälit. Jälkeenpäin mietittynä luokitteluja olisi voinut säätää paremmin, sillä varsinkin ylimmässä luokassa pienimmän ja suurimman arvon väli on todella suuri. Paremmalla luokittelulla olisi kartalta saatu selkeämmin näkyviin kaikkein suurimmat tulomuuton keskittymät. Luokkien määrä sen sijaan on mielestäni oikein passeli tähän tarkoitukseen: viidellä luokalla saa luotua riittävän suuren skaalan eri vaihtoehtoja ilman että kartasta tulisi kuitenkaan sekava.

Ensimmäinen kurssikerta toimi lähinnä vanhan kertaamisena, mutta koin silti oppineeni paljon uutta MapInfon käytöstä. Itse kartan sain tehtyä kurssikerran aikana ongelmitta valmiiksi, mutta kuten huomata saattaa, blogimerkintöjen kirjoittaminen tulee melkoisesti jäljessä. Parempi kai silti nyt kuin ei ollenkaan.

Lähteet:

Aro, T. (2014). Alueiden muuttovetovoima vuosina 2009-2013. Tutkimuspalvelu Timo Aro Oy. <http://www.timoaro.fi/alueiden-muuttovetovoima-vuosina-2009-2013/> Luettu 12.3.2015

Manninen, P. (2015). Kurssikerta 1. Captain’s log. <https://blogs.helsinki.fi/pewmanni/2015/01/27/kurssikerta-1/> Luettu 12.3.2015

“Tämä on katastrofi”
– Piisamirotta