Mapa multivariado

Mapa temático que visualiza múltiples variables

Mapa coroplético bivariado que compara las poblaciones negra (azul) e hispana (rojo) en los Estados Unidos, censo de 2010; los tonos de púrpura muestran proporciones significativas de ambos grupos.

Un mapa bivariado o multivariado es un tipo de mapa temático que muestra dos o más variables en un solo mapa mediante la combinación de diferentes conjuntos de símbolos . ^[1] Cada una de las variables se representa mediante una técnica de mapa temático estándar , como coropletas , cartogramas o símbolos proporcionales . Pueden ser del mismo tipo o de tipos diferentes, y pueden estar en capas separadas del mapa, o pueden combinarse en un solo símbolo multivariado.

El objetivo típico de un mapa multivariado es visualizar cualquier relación estadística o geográfica entre las variables. Tiene el potencial de revelar relaciones entre variables de manera más efectiva que una comparación lado a lado de los mapas univariados correspondientes, pero también tiene el peligro de sobrecarga cognitiva cuando los símbolos y patrones son demasiado complejos para comprenderlos fácilmente. ^{[2] : 331}

Historia

Un mapa multivariado de 1858 de Charles Joseph Minard, que utiliza una coropleta nominal para representar los departamentos que suministraban carne para ser consumida en París, círculos proporcionales para representar volúmenes significativos de esa carne, combinados con gráficos circulares que la dividen en proporciones relativas de carne de res (negra), ternera (roja) y cordero (verde).

Los primeros mapas multivariados aparecieron a principios de la era industrial (1830-1860), al mismo tiempo que empezaban a aparecer los mapas temáticos en general. Un folleto de mapas de 1838 producido por Henry Drury Harness para un informe sobre los ferrocarriles irlandeses incluía uno que mostraba simultáneamente las poblaciones de las ciudades como símbolos proporcionales y el volumen de tráfico ferroviario como un mapa de flujo . ^{[3] [4]}

Charles Joseph Minard se convirtió en un maestro en la creación de visualizaciones que combinaban múltiples variables durante las décadas de 1850 y 1860, a menudo mezclando coropletas , líneas de flujo , símbolos proporcionales y gráficos estadísticos para contar historias complejas visualmente. ^[5]

Los mapas temáticos multivariados resurgieron a mediados del siglo XX, coincidiendo con el giro científico en la geografía . George F. Jenks introdujo el mapa de densidad de puntos bivariado en 1953. ^[6] Los primeros mapas coropléticos bivariados modernos fueron publicados por la Oficina del Censo de los Estados Unidos en la década de 1970. ^[7] Sus patrones a menudo complejos de múltiples colores han recibido elogios y críticas desde entonces, ^[8] pero también han dado lugar a investigaciones para descubrir técnicas de diseño eficaces. ^{[9] [10]}

A partir de la década de 1980, el software informático, incluido el sistema de información geográfica (SIG), facilitó el diseño y la producción de mapas multivariados. ^[11] De hecho, en 2020 se introdujo en ArcGIS Pro de Esri una herramienta para generar automáticamente mapas coropléticos bivariados .

Métodos

Hay una variedad de formas en las que se pueden mapear variables separadas simultáneamente, que generalmente se dividen en unos pocos enfoques:

Un mapa temático de varias capas que muestra la proporción de las minorías como una coropleta y el tamaño de la familia como un símbolo proporcional.

• Un mapa temático de múltiples capas representa las variables como capas de mapa separadas, utilizando diferentes técnicas de mapas temáticos . Un ejemplo sería mostrar una variable como un mapa coroplético , con otra variable mostrada como símbolos proporcionales sobre el coroplético.
• Un mapa de símbolos correlacionados representa dos o más variables en la misma capa de mapa temático, utilizando la misma variable visual , diseñada de tal manera que muestra la combinación relativa de las dos variables.
  • Un mapa coroplético bivariado es el tipo más común de símbolo correlacionado. Generalmente se utilizan colores contrastantes pero no complementarios, de modo que su combinación se reconoce intuitivamente como "entre" los dos colores originales, como rojo + azul = violeta. ^[10] Se ha descubierto que se utilizan con mayor facilidad si el mapa incluye una leyenda cuidadosamente diseñada y una explicación de la técnica. ^[9] Una estrategia de leyenda común es una matriz bidimensional, dividida en cuadros más pequeños donde cada cuadro representa una relación única de las variables.
  • Un mapa de densidad de puntos multivariado mezcla puntos de diferentes colores en cada distrito, que generalmente representan subgrupos separados de la población general. ^[6]
• Un mapa de símbolos multivariados representa dos o más variables en la misma capa de mapa temático, utilizando variables visuales distintas para cada variable. ^{[2] : 337  [12]} Por ejemplo, una capa de ciudades podría simbolizarse con círculos de tamaño proporcional que representan su población total, y el tono de cada círculo representa el tipo de fuente predominante de su energía eléctrica, similar a un mapa coroplético nominal .
  • Un cartograma distorsiona el tamaño y la forma de un conjunto de distritos según una variable, pero no dicta el símbolo que se utilizará para dibujar cada distrito. Por ello, es habitual simbolizarlos como un mapa coroplético .
  • Un mapa gráfico representa cada característica geográfica con un gráfico estadístico , a menudo un gráfico circular o un gráfico de barras , que puede incluir varias variables. Cada gráfico suele dibujarse proporcionalmente a un total, lo que lo convierte en un símbolo multivariable.
  • Los rostros de Chernoff se han utilizado ocasionalmente en mapas desde la década de 1970, generalmente en una situación experimental. ^{[13] [14]} Esta técnica construye un símbolo de punto complejo que parece un rostro, con varios rasgos faciales distorsionados para representar varias variables, en un intento de aprovechar la experiencia humana innata de interpretar el significado de las expresiones faciales. Los resultados experimentales han sido generalmente mixtos y la técnica nunca ha ganado una gran popularidad. ^[12]
• Un pequeño múltiplo es una serie de mapas pequeños, dispuestos en una cuadrícula o matriz, cada uno de los cuales muestra una variable diferente (pero posiblemente relacionada) en el mismo espacio. ^[15] Se ha argumentado que técnicamente esto no es un mapa multivariado porque es un conjunto de mapas separados, ^[1] pero se incluye aquí porque está destinado a lograr el mismo propósito.

Ventajas y críticas

Un mapa de símbolos multivariados de las elecciones presidenciales estadounidenses de 2016, utilizando una combinación de símbolos proporcionales y gráficos.

Un mapa de densidad de puntos bivariado que muestra la distribución de las poblaciones afroamericanas (azul) y latinas (rojo) en los Estados Unidos contiguos en 2010.

Los mapas temáticos multivariados pueden ser una herramienta muy eficaz para descubrir patrones geográficos intrincados en datos complejos. ^[1] Si se ejecutan bien, los patrones relacionados entre variables se pueden reconocer más fácilmente en un mapa multivariado que comparando mapas temáticos separados.

La técnica funciona mejor cuando las variables tienen un patrón geográfico claro, como un alto grado de autocorrelación espacial , de modo que hay grandes regiones de apariencia similar con cambios graduales entre ellas, o una correlación generalmente fuerte entre las dos variables. Si no hay un patrón claro, el mapa puede convertirse en una mezcla abrumadora de símbolos aleatorios.

Un segundo problema se produce cuando los símbolos no armonizan bien. De acuerdo con la psicología de la Gestalt , un mapa multivariado funcionará mejor cuando los lectores de mapas puedan aislar patrones en cada variable de forma independiente, así como compararlos entre sí. Esto ocurre cuando los símbolos del mapa siguen los principios de la Gestalt de agrupación . Por el contrario, es posible seleccionar estrategias de símbolos temáticos que sean eficaces por sí solas, pero que no funcionen bien juntas, como un símbolo de punto proporcional que oculte el mapa coroplético subyacente, o un mapa coroplético bivariado que utilice colores base que creen colores mixtos poco intuitivos.

Un tercer problema surge cuando un mapa, o incluso un solo símbolo, está sobrecargado con demasiadas variables que no se pueden interpretar de manera eficiente. ^[16] Los rostros de Chernoff a menudo han sido criticados por este efecto.

Por lo tanto, muchos mapas multivariados resultan técnicamente impresionantes, pero prácticamente inutilizables. ^[12] Esto significa que el cartógrafo debe ser capaz de evaluar críticamente si un mapa multivariado que ha diseñado es realmente efectivo. También se ha sugerido que en algunos casos, un mapa podría no ser la mejor herramienta para estudiar un conjunto de datos multivariados en particular, y otros métodos analíticos pueden ser más esclarecedores, como el análisis de conglomerados . ^{[2] : 344}

Véase también

• Coloración de dominios
• Teorema de los cuatro colores
• Función multivariable

Referencias

1. Nelson, J. (2020). Mapeo multivariado. El cuerpo de conocimientos de la ciencia y la tecnología de la información geográfica (edición del primer trimestre de 2020), John P. Wilson (ed.). DOI: 10.22224/gistbok/2020.1.5
2. T. Slocum, R. McMaster, F. Kessler, H. Howard (2009). Cartografía temática y geovisualización, tercera edición. Pearson Prentice Hall: Upper Saddle River, NJ.
3. Robinson, Arthur H. (diciembre de 1955). "Los mapas de 1837 de Henry Drury Harness". The Geographical Journal . 121 (4): 440–450.
4. Griffith, Richard John; Harness, Henry Drury (1838). Atlas para acompañar el segundo informe de los comisionados ferroviarios. Irlanda.
5. Tufte, Edward (2006). Hermosa evidencia . Graphics Press.
6. Jenks, George F. (1953). ""El puntillismo como técnica cartográfica". El geógrafo profesional . 5 (5): 4–6. doi :10.1111/j.0033-0124.1953.055_4.x.
7. Meyer, Morton A.; Broome, Frederick R.; Schweitzer, Richard H. Jr. (1975). "Cartografía estadística en color realizada por la Oficina del Censo de los Estados Unidos". El cartógrafo americano . 2 (2): 101–117. doi :10.1559/152304075784313250.
8. Wainer, Howard; Francolini, Carl M. (1980). "Una investigación empírica sobre la comprensión humana de los mapas de color de dos variables". The American Statistician . 34 (2): 81–93. doi :10.1080/00031305.1980.10483006.
9. Olson, Judy M. (1981). "Mapas de dos variables codificados espectralmente". Anales de la Asociación de Geógrafos Estadounidenses . 71 (2): 259–276.
10. Trumbo, Bruce E. (1981). "Una teoría para colorear mapas estadísticos bivariados". The American Statistician . 35 (4): 220–226. doi :10.1080/00031305.1981.10479360.
11. Dunn R., (1989). Un enfoque dinámico para el mapeo de color de dos variables. The American Statistician , vol. 43, núm. 4, págs. 245–252
12. Nelson, ES y P. Gilmartin. 1996. ''Una evaluación de símbolos de puntos cuantitativos y multivariados para mapas''. En Diseño cartográfico: perspectivas teóricas y prácticas , ed. CH Wood y CP Keller. Chichester, Reino Unido: Wiley. 199–210.
13. Wainer, H. (1979). "Experimento gráfico de visualización de nueve variables que utiliza caras para mostrar múltiples propiedades de estados". Boletín de la Oficina de Investigación en Ciencias Sociales . 13 : 2–3.
14. Nelson, Elisabeth S. (2007). "El símbolo del rostro: cuestiones de investigación y potencial cartográfico". Cartographica . 42 (1): 53.
15. Tufte, Edward (1990). Visualización de la información. Graphics Press. pág. 67. ISBN 978-0961392116.
16. Dent, Borden D.; Torguson, Jeffrey S.; Hodler, Thomas W. (2009). Cartografía: diseño de mapas temáticos . McGraw-Hill. pág. 147. ISBN. 978-0-07-294382-5.

Otra literatura

• Jeong W. y Gluck M., (2002). Mapas temáticos bivariados multimodales con visualización auditiva y háptica. Actas de la Conferencia Internacional sobre Visualización Auditiva de 2002, Kioto, Japón, 2 al 5 de julio.
• Leonowicz, A (2006). Mapas coropléticos de dos variables como herramienta útil para la visualización de relaciones geográficas. Geografija (42) págs. 33–37.
• Liu L. y Du C., (1999). Instituto de Investigación de Sistemas Ambientales (ESRI), biblioteca en línea.