Toisella kurssikerralla käytiin läpi minkälaisia teemakartoja Map-Infolla pystyy tuottamaan. Niin kuin kurssitoverit Johanna Levlin ja Sara Sandström toteavat blogeissaan oli minunkin mielestäni paljon helpompaa tuottaa karttoja ja keskittyä yksityiskohtiin täällä kurssikerralla kun oltiin jo tutustuttu perustyökaluihin ja toimintoihin. Täytyy välillä palata “maan pinnalle” muistamaan että tuotamme ihan oikeasti tarkkoja, moniulotteisia karttoja kaikissa muodoissaan vaikkapa alle viidessä minuutissa tietokoneen avulla. Ei ollut monta vuotta sitten kuin olisi vaatinut paljon enemmän aikaa ja paneutumista että saatais samanlaista aikaan. Pitää pikkasen jarruttaa tehdessä karttoja Map-Infolla, pitää muistaa miettiä kaikkia tärkeitä asioita niin että kartasta tulee oikeasti hyvä. Ennen oli ehkä enemmän aikaa miettiä lopputulosta matkan varrella, nyt lennetään helposti ohi koko pohdintaa. Mutta jos fiksusti tekee ja jaksaa, meillähän on itse asiassa enemmän aikaa pohtimiseen nyt kun kartan tekniseen laatimiseen ja tietojen hakemiseen ei mene yhtä paljon aikaa.
Tämän kerran tehtävä oli laatia teemakartta jolla on kaksi muuttujaa. Sai valita miten teemat halusi esittää. Mielestäni oli hastavaa löytää kaksi sopivaa muuttujaa joilla voisi (sitähän tässä tutkitaan) olla jonkinlainen yhteys tai korrelaatio. Muuttujat eivät voi olla toisistaan suoraan ja ilmiselvästi riippuvia (tai voi ja voi, mutta turhahan on siitä tehdä kahden muuttujan karttaa). Pitää myös varoa ettei tee väärää johtopäätöstä, tai ainakin karttaa tulkitessa pohtia miten muuttujat liittyvät toisiin. Muttujilla voi olla niin kuin tutussa jäätelö-hukkumiset-esimerkissä, yhteinen vaikuttaja (lämpötila) mutta niillä ei ole välttämättä suora yhteys.
Itse valitsin mielenkiinnosta avioerojen ja naimisiinmenojen tutkimisen. Avioerojen määrä voisi jossain määrin määrittää kansalaisten hyvinvointia. Ensimmäinen muuttuja oli avioliittojen suhteellinen määrä verrattuna asuinlukuun ja toinen oli avioerojen osuus avioonmenojen määrästä. Näin kartasta pystyy lukemaan, missä kunnissa mennään useammin naimisiin ja missä erotaan enemmän. Opettajamme Arto antoi myös vinkin, että kannattaisi lisätä kolmas muuttuja, nimittäin tulot, niihin saattaisi löytyä suhde. Paikkatiedot kuitenkin kertovat vain yhden ainoan vuoden (Tilastokeskus ,2010) tietoja, eli täytyy myös ottaa huomioon että tietoihin voi vaikuttaa sattuma. Tein kaksi karttaa, yhdessä vain avioliitto-muuttujat ja toiseen lisäsin vielä tulo-muuttujaa. Tein naimisiinmenot ja avioerot kahtena koropleettikarttaa päällekkäin, ensimmäinen muttuja väreissä ja toinen rastereita, tulot lisäsin suhteellisina symboleina. Niin kuin kurssitoveri Mikko Raninen toteaa blogissaan on minunkin mielestä niin että kartasta saadaan selkein jos käytetään muuttujien luokille väri ja rasteri eikä väri ja väri. Mutta tästä aiheesta enemmän Leonowiczin artikkelia (2006) pohtivassa blogpostissa.
Kuva 1. Kahden muuttujan koropleettikartta Uusimaasta jossa on esitetty avioliittojen ja avioerojen suhteellista korrelaatiota. (Tilastokeskus 2010)
Kuva 2. Kahden muuttujan koropleettikartta jossa on esitetty avio-liittojen ja avio-erojen suhdetta Uusimaassa. Samalla kartalla on suhteellisin symbolein esitetty kuntien asukkaiden keskitulot. (Tilastokeskus 2010)
Täytyy niin kuin kurssitoveri Mikko Raninen todeta että “VOI EI!” ja minulla taitaa olla aihettakin, voisi jopa lisätä enemmän kuin yhtä huutomerkkiä. Luin Leena Leonowichin artikkelia (2006) vasta kartan laatimisen jälkeen. Kartallani on aivan liian monta luokkaa, se ei ole ollenkaan helppo tulkita. Artikkelin mukaan on todettu että saa enintään olla kolme luokkaa muuttujaa kohden että kartta pysyy helposti tulkittavana. Ensimmäisessä muuttujassa minulla on jopa viisi, toisessa kolme. Toisessa kartoista on kolme muuttujaakin, eli vielä enemmän liikaa. Ei ihme että minulla oli vaikeuksia löytää sopivia väriä ja rastereita. Legendojen otsikot olivat ihan väärin muotoiltuja, Mittakaava liian iso ja kilometrimäärä olisi voinut olla tasainen luku. Rastereista tulivat epäselviä kun karttaa muutettiin jpg-kuvaksi. Tulo-symbolit olivat kömpelösti asetettuja ja esimerkiksi Kauniainen jäi kokonaam “pankkitalo”- symbolin taakse. Teen ensi tunnilla uuden yrityksen laatia parempaa karttaa ja lisään sen myöhemmin tähän. Katotaan saataisko aikaan jotain vähän selkeempää.
On mielenkiintoisaa nähdä tulokset. Sipoo, Inkoo ja Mäntsälä olisivat kartan mukaan vuonna 2010 “onnellisimmat kaupungit. Siellä meni yli 5,62 % väestöstä naimisiin ja alle 40 % samasta määrästä erosi sinä vuonna (sekään ei kyllä ihan positiiviselta kuulosta..) Huomaan nyt tulkitessani karttaa että olisin voinut muotoilla muuttujat eri tavalla niin että lopputulos olisi selkeempi. Jaoin naimisiinmenot asukasmäärällä että saisin prosentteina kuinka moni menee naimisiin mutta avioerojen kohdalla jaoin niitä avioonmenojen määrällä. Olisi avioerojenkin kohdalla pitänyt jakaa asukasmäärällä että erot muuttujien välillä olisivat selkeämmin havaittavissa. Synkimpiin kaupunkeihin kuuluu Karkkila, Kauniainen ja Myrskylä. Siellä meni ainoastaan alle 4,91 % väestöstä naimisiin ja yli 60.1 % niiden määrästä erosivat. Mikä voisi olla syy näihin suuriin vaihteluhin kunnittain? Se ei voi olla kuntien sijainti koska siinä ei näy mitään yhtenäistä. Voisiko se olla että joissakin kaupungeissa asuu vähemmän nuoria jotka menisivät naimisiin? Mutta nykyäänhän menevät ihmiset naimisiin tosi vaihtelevilla iällä. Mutta yksi yhteinen muuttuja näillä voisi olla, nimittäin asukkaiden keskivuositulot.
Kun karttaan tuodaan kolmas muuttuja, asukkaiden keskitulot nähdään yllättävästi että melkein poikkeuksetta kaikilla kunnilla joilla on sama väri ja rasterointi niin niillä on samankokoinen pankkitalo, eli samankaltaiset tulot. Kauniainen on ainut kaupunki jossa on suuret tulot mutta myös synkät tilastot avioliittojen suhteen. Siellä mennään melko harvoin naimisiin mutta moni eroo. En itse löytänyt tälle vastausta mutta jos olisin gradua kirjoittamassa olisi erittäin mielenkiintoisaa tutkia mitkä muuttujat vaikuttavat avioeroihin, onko se jotain mitä voi riippua asuinpaikasta vai ei? Onko se niin että taloudellisia vaikeuksia johtaa usein avioeroon? Se kuulostaa ihan järkevältä, taloudellisia vaikeuksia tuovat stressia perheisiin ja parisuhde voi kärsiä. Löysin tilastokeskuksen sivuilta myös artikkelin (2007) avioerojen perhesuhteista jossa mainitaan myös että avioerosta seuraa usein osapuoleille taloudellisia vaikeuksia. Eli se on paha ympyrä, taloudelliset vaikeudet johtavat avioeroihin ja avioerot johtavat talousvaikeuksiin.
Tämä oli minun mielestäni oikein onnistunut kartan laadinta. Tai itse kartoista ei tullut ollenkaan onnistuneita, mutta lopputulos oli mielenkiinoinen. Jos olisi aikaa haluaisin perehtyä tähän aiheeseen enemmänkin. Taidanpa tehdä vielä uuden yrityksen laatia parempaa karttaa, teen uutta versiota näiden pohdiskelujen jälkeen.
Lähteet:
Leonowicz, Anna (2006). Puola. Teoksessa Geografija. 2006. T. 42. Nr. 1. P. 33–37
Levlin, Johanna. Johannas Blogg. https://blogs.helsinki.fi/jlevlin/ , 31.01.2012.
Raninen Mikko, Mikko & GIS. https://blogs.helsinki.fi/mraninen/ 30.01.2012
Sandström Sara, Saras Blogg. https://blogs.helsinki.fi/sarasand/ 31.01.2012
Tilastokeskus (2010)
Tilastokeskus (2007) http://www.stat.fi/ajk/tiedotteet/v2007/tiedote_012_2007-04-12_sv.html. 31.01.2012