Nu har vi kommit till slutet av kursen i insamling och analys av geodata samt kartografi. Inför den sista lektionen skulle vi samla in information om åtminstone två variabler för något område som kan delas in i mindre regioner. Jag valde att granska kriminaliteten för USA:s delstater, inte ett helt slumpmässigt val med tanke på alla kriminal- tv-serier jag sett.
Det finns massor av data över USA på internet, detta betyder dock inte att min uppgift var lätt. Informationen var utspridd på nätet och jag måste gå till ett antal olika byråers hemsida, t.ex. FBI, ATF samt Census Bureau, för att få den data som var relevant för mig. Ett annat problem jag stötte på var att en stor del av statistiken i fråga berörde hela USA, eller de mindre kommunerna ”county”. Tabellerna som jag till slut hittade kunde inte heller direkt överföras till MapInfo för kartläggning, vilket innebar att jag fick ta mig en lärorik stund med Excel för att städa upp dessa. Som ett exempel kan vi ta vapenlicensernas antal för varje delstat (Bild 1), informationen togs från en tabell som hade över 60 000 rader där delstaterna (i förkortad form- blev tvungen att ta reda och skriva ut de fullständiga namnet) och typ av licens låg huller om buller. Vi hade blivit varnade att inskaffandet av data kan ta en lång tid, men att spendera så många timmar på att söka och redigera materialet var jag inte förberedd på.
Nå väl, då allt detta var gjort var det dags att ta i bruk det vi lärt oss under kursen och sammanställa två temakartor. Här blev man bland annat tvungen att repetera klassificering med hjälp av ett histogram, kombination av databaser, modifierande av databaser, urval med hjälp av frågeställningar, val av projektion, placering av punktdata, och till sist visualisering med hjälp av MapInfo. Finslipning och redigering gjorde jag i CorelDraw. Det var alltså frågan om en mycket mångsidig och lärorik övning där nästan allt vi gått igenom kom till användning. Själva kart ritandet får dock bli till en annan gång då det fanns bra material att utgå ifrån där man kunde se världens administrativa regioner och befolkningskoncentrationer (Natural Earth 2015). Som Tiia Salminen pointerar i sin blogg vore det bra med platsnamn, men dessa skulle tyvärr göra kartan oredig, om man är osäker på var någon delstat ligger föreslår jag alltså att ta fram en annan karta där denna information framgår t.ex. GoogleMaps.
Min utgångs punkt för den första kartan var att desto fler vapenförsäljare det finns, desto mer vapen är tillgängliga vilket i sin tur ökar på antalet våldsamma brott per 100 000 invånare. På den färdiga kartan (Bild 1) kan vi dock se att detta inte riktigt stämmer. Även om man kan se en svag korrelation för vissa enskilda delstater verkar det stora mönstret mycket slumpmässigt. En orsak till detta kan vara att det vore oklokt att begå brott med ett vapen man skaffat från en licensierad vapenförsäljare, då vapnet i detta fall kunde spåras till köparen, och en stor del kriminaliteten sker troligen i gäng där illegala vapen kretsar. Dessutom inkluderar våldsam kriminalitet mycket annat än mord med skjutvapen, t.ex. våldtäkter och rån ingår i benämningen. En annan iakttagelse angående kartan är de låga antalet licensierade vapen försäljare i många befolknings rika delstater, bland annat Texas ( befolkning ca. 27 miljoner) har nästan 10 gånger mindre vapenförsäljare än i Washington vars befolkningsmängd är ungefär en fjärdedel av Texas. En bakomliggande orsak till detta kan vara de stora variationerna mellan delstaternas lagar angående skjutvapen. Texas har dock milda restriktioner, därför tror jag att det huvudsakligen är efterfrågan på vapen som påverkar antalet försäljare. Och i de skogs rika delstaterna, så som Washington, är troligen jakt en vanlig hobby.
Bild 1. Licensierade skjutvapen försäljare och antal grova brott i USA:s delstater år 2011 (FBI & ATF).
På grund av att antalet licensierade vapenförsäljare inte visade den korrelation jag sökte efter, angående grova brott, valde jag att göra en karta över andelen fattiga i delstaterna (Bild 2). Census Bureau mäter fattigdomen enligt vissa tröskelvärden som ställs emot de totala inkomsterna för ett hushåll, varierar med familjens storlek och sammansättning. Det är allmänt känt att fattigdom leder till missnöje och sociala svårigheter. Informationen över andelen fattiga är således mycket viktig för att förstå mönstret vi såg på kartan över andelen våldsamma brott (Bild 1). Fattigdom är alltså en aktiv agent och en viktig faktor bakom kriminaliteten i en delstat, detta syns på det starka sambandet, de stater som har en hög andel fattiga har även en högre andel våldsamma brott och tvärtom. Fattigdomen och kriminaliteten koncentreras främst till sydstaterna, kunde möjligtvis till en del förklaras på invandringen och droghandel som sker över gränsen till Mexiko. Alaska i norr utgör ett stort undantag, andelen fattiga är lågt men kriminaliteten hög, skulle vara intressant att läsa om vad det är som orsakar detta.
För att göra kartan över andelen fattiga lite mer intressant valde jag att placera in fem av de farligaste städerna i USA 2013, enligt Huffingtonpost, detta gjorde jag med hjälp av en färdig databas där städernas koordinater framgick. Undersökningen är baserad på andelen våldsamma brott / 100 000 invånare, antal mord, andelen fattiga samt utbildningsgraden för stadsborna. Här ser vi igen hur fattigdom och utbildningsgrad sammankopplas till kriminaliteten. Staden som toppar listan på de farligaste städerna är Detroit, med USA:s högsta andel fattiga (40.7%), 2072 våldsamma brott/ 100 000 invånre och endast 78,6% som gått ut gymnasiet.
Bild 2. Andel fattiga enligt delstat år 2010 (Census) samt de fem farligaste städerna i Förenta staterna (Huffingtonpost 2014).
Såhär i efterhand kunde sambandet mellan kriminalitet och fattigdom ha framgått bättre från en bi-variabel koropletkarta, men budskapet förmedlas även såhär enskilt. På det här sättet fick vi dessutom med antalet licensierade skjutvapens försäljare trots att korrelationen inte var så stor angående just detta. Även om jag stötte på vissa problem i början av processen (insamlandet och bearbetningen av data) gick själva görandet av kartan utan några problem, och såhär till slutsats kan jag väl säga att jag åtminstone lärt mig något om att använda MapInfo och dess många funktioner under de gångna veckorna. Som för Outi Seppälä har kursen också gett mig en vidare förståelse över geografisk informations användningsområden och tillämpningar och vad egentligen termen GIS innebär.
Källor:
ATF (2011). Bureau of Alcohol,Tobacco, Firearms and Explosives. Listing of Federal Firearms Licensees (FFLs). <https://www.atf.gov/content/firearms/firearms-industry/listing-FFLs> 26.2.2015.
Census (2010). United States Census Bureau. <http://www.census.gov/data.html > 26.2.2015.
FBI (2011). The Federal Bureau of Investigation. Crime in the United States. <http://www.fbi.gov/about-us/cjis/ucr/crime-in-the-u.s/2011/crime-in-the-u.s.-2011/tables/table-5 > 26.2.2015.
Huffingtonpost (2014). 10 Most Dangerous Cities In America, 15.11.2014.<http://www.huffingtonpost.com/2014/11/15/most-dangerous-cities_n_6164864.html> 27.2.2015.
Natural Earth (2015). Free vector and raster map data. <http://www.naturalearthdata.com/ > 27.2.2015.
Salminen T. (2015). Biologin seikkailut Kumpulassa. <https://blogs.helsinki.fi/tiisalmi/> 4.3.2015.
Seppälä O. (2015). Outin Pak-blogi. <https://blogs.helsinki.fi/outisepp/ > 4.3.2015.