Viikolla 3 harjoittelimme erilaisten kohteiden ja tietokantojen yhdistämistä. Aluksi kokeilimme ns. manuaalisesti yhdistää eri Afrikan valtioiden osia, jotka näkyivät kartalla monessa eri osassa. Tutkimme myös attribuuttitaulukkoa vähän lisää – tuntuu, että allekirjoittaneella alkaa vihdoin sujua sen pyörittely suhteellisen helposti. Tuotimme myös dataa tarkastelemalla Afrikan valtioita, konfliktien, timanttien ja öljyn esiintymistä tietyillä alueilla ja niiden yhteyttä. Tehtävänä oli pohtia, miten näitä tietoja voisi käyttää paikkatietotarkasteluun ja millaista informaatiota niiden avulla on mahdollista löytää sekä visualisoida. Kuten jo kurssikerran aikana pohdimme, voisi tällaista dataa käyttää tutkimaan sitä, onko mahdollisilla timanttikaivoksilla tai öljyesiintymillä vaikutusta konflikteihin (esiintyykö samalla alueella kumpiakin).
Kuva 1. Keskeneräinen Afrikan timantti- ja öljyesiintyminen tarkastelu. Legenda, pohjoisnuoli ja mittakaava uupuvat. Tarkoituksena vain havainnollistaa, millaista aineistoa käsittelimme luennolla.
Tämän luennon lisälukemistossa oli myös todella mielenkiintoinen tutkimus kaivosten ja naisiin kohdistuvan perheväkivallan yhteydestä Saharan etelänpuoleisessa Afrikassa (Structural change and wife abuse: A disaggregated study of mineral mining and domestic violence in sub-Saharan Africa, 1999-2013). Tutkimuksessa todetaan, että kaivosten läheisyys lisää perheväkivaltaa sillä, että se aiheuttaa yhteisöissä rakenteellisen muutoksen; maanviljelys vähenee, joka aiheuttaa sen, että naiset siirtyvät töihin joko palvelusektorille tai jäävät kokonaan pois työelämästä. Tutkimuksissa on myös todettu, että esim. kultakaivosten läheisyys lisää positiivisempaa suhtautumista perheväkivaltaan. Tämä tutkimus on mielestäni hyvä esimerkki siitä, millaista dataa ja tutkimuksia tämän viikon harjoituksena tekemällämme eri tietokantojen yhdistämisellä voi tuottaa.
”Kotitehtävänä” teimme tällä viikolla harjoituksen, jossa esitetään tulvaindeksikartta Suomesta. Kartassa näkyy myös alueiden järvisyysprosentteja. Tässäkin tehtävässä tarkoituksena oli siis harjoitella yhdistelemään eri tietokantoja ja tuottamaan niiden pohjalta uutta dataa (tässä tapauksessa siis tulvaindeksikartan).
Kuva 2. Valmis “kotitehtävä”kartta, jossa näkyy tulvaindeksi sekä järvisyysprosentti.
Kuvassa 2 näkyy tekemäni koropleettikartta Suomen eri alueiden tulvaindeksistä. Aluksi olin valinnut värimaailmaksi sinisen (koska kyseessä on veteen liittyvä muuttuja), mutta luettuani Ville Väisäsen blogia (https://blogs.helsinki.fi/villvais/) ja hänen siellä mainittuaan, että värit olisivat voineet olla myös esimerkiksi punaiset (tummin väri kuvaa isointa tulvaindeksiä jne.) inspiroiduin tästä ja tuotin punertavasävyisen koropleettikartan. Järvisyysprosentti-pallojen annoin kuitenkin olla sinisiä, koska se oli mielestäni paras väri kuvaamaan niitä. Muutenkin sain Väisäsen blogista inspiraatiota ja apua tämän kartan tuottamiseen, koska viikkotehtävän ohjeessa käsiteltiin enemmän pylväsdiagrammin tekemistä, kuin tätä piirakkadiagrammia. Vertailtuani valmiita tuotoksia muiden kurssilaisten blogeista (Väisäsen lisäksi esimerkiksi Sanna Jantusen (https://blogs.helsinki.fi/smjantun/) blogi, jossa ihailin erityisesti tämän kartan selkeää legendaa sekä Liisa Ahokkaan blogi (https://blogs.helsinki.fi/ahokliis/), jossa hän oli tehnyt loistavan kartan käyttäen nimenomaan pylväsdiagrammeja!) koin, että mielestäni järvisyysprosenttia oli selkein kuvata pallolla, jonka koko riippuu prosentin suuruudesta.
Valmista lopputulostani tarkastellessani voin todeta heti, että haluaisin kuitenkin, että järvisyysprosentti tulisi vielä selkeämmin esitetyksi; nyt pienimmät pallot tuppaavat hukkumaan näkymättömiin, kun taas isot peittävät aika paljon kartan näkyvyydestä. En ole täysin tyytyväinen. Samoin yrittäessäni tehdä ns. ”tulostetta” valmiista kartastani, kohtasin ärsyttävään ongelmaan: Tulostusnäkymässä legendani näytti aivan erilaiselta, kuin lopullisessa tallenteessa. Käytin paljon aikaa ja energiaa siihen, että tuloksetta yritin muokata legendaani oikean näköiseksi (pallojen kokoa isommaksi) tulostusnäkymässä, vaikka loppujen lopuksi ne kuitenkin tallentuivat oikein. Ärsyttää! Kuva 3 havainnollistaa paremmin, miten ne näkyivät tulostusnäkymässä ja oikea kartta (kuva 2), miten ne näkyivät tallennettuani kuvan.
Kuva 3. Tulostusikkunan virheellinen näkymä, jota yritin turhaan korjata; tallennuttuaan png-tiedostoksi, legenda näkyi aivan oikealla tavalla kuten kuvassa 2.
Loppujen lopuksi voi siis sanoa, että tämä viikko 3 meni ihan ok, paremminkin tietenkin olisi voinut! Jatkan taas ensi viikon tehtävässä QGIS:n kanssa tappelemista! Palataan siis silloin!
Lähteet:
Arttu Paarlahden kurssimateriaalit
Kotsadam A., Østby G., Rustad S. A. (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.
Väisänen, V. (2021). Suomen valuma-alueita ja Afrikan konflikteja. Viitattu 8.2.2021.
https://blogs.helsinki.fi/villvais/2021/02/02/valuma-alueiden-tulvaindeksikartta/
Jantunen, S. (2021). Veritimanteista keskivirtaamiin. Viitattu 8.2.2021.
https://blogs.helsinki.fi/smjantun/2021/02/03/veritimantteja-ja-keskivirtaamia/
Ahokas, L. (2021). 50 shades of blue. Viitattu 8.2.2021.
https://blogs.helsinki.fi/ahokliis/2021/02/05/50-shades-of-blue/