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Mapa de coropletas

Un mapa de coropletas que visualiza la fracción de australianos que se identificaron como anglicanos en el censo de 2011. Los distritos seleccionados son áreas de gobierno local , la variable es espacialmente intensiva (una proporción) que no está clasificada y se utiliza un esquema de color secuencial parcialmente espectral.

Un mapa coroplético (del griego χῶρος (choros)  'área/región' y πλῆθος (plethos)  'multitud') es un tipo de mapa temático estadístico que utiliza pseudocolor , es decir, color correspondiente a un resumen agregado de una característica geográfica dentro de la enumeración espacial. unidades, como la densidad de población o el ingreso per cápita . [1] [2] [3]

Los mapas de coropletas proporcionan una manera fácil de visualizar cómo varía una variable en un área geográfica o muestran el nivel de variabilidad dentro de una región. Un mapa de calor o mapa isarítmico es similar pero utiliza regiones dibujadas según el patrón de la variable, en lugar de las áreas geográficas a priori de los mapas coropletas. La coropleta es probablemente el tipo más común de mapa temático porque los datos estadísticos publicados (del gobierno u otras fuentes) generalmente se agregan en unidades geográficas bien conocidas, como países, estados, provincias y condados, y por lo tanto son relativamente fáciles de identificar. cree utilizando SIG , hojas de cálculo u otras herramientas de software.

Historia

Mapa de alfabetización de Dupin de 1826 en Francia

El mapa coroplético más antiguo conocido fue creado en 1826 por el barón Pierre Charles Dupin y representa la disponibilidad de educación básica en Francia por departamento . [4] Pronto se produjeron en Francia más " cartes teintées " ("mapas teñidos") para visualizar otras "estadísticas morales" sobre educación, enfermedades, delincuencia y condiciones de vida. [5] : 158  mapas de coropletas rápidamente ganaron popularidad en varios países debido a la creciente disponibilidad de datos demográficos compilados a partir de censos nacionales, comenzando con una serie de mapas de coropletas publicados en los informes oficiales del censo de Irlanda de 1841. [6] Cuando la cromolitografía estuvo ampliamente disponible después de 1850, se añadió cada vez más color a los mapas de coropletas. [5] : 193 

El término "mapa de coropletas" fue introducido en 1938 por el geógrafo John Kirtland Wright , y era de uso común entre los cartógrafos en la década de 1940. [7] [8] También en 1938, Glenn Trewartha los reintrodujo como "mapas de proporciones", pero este término no sobrevivió. [9]

Estructura

Un mapa de coropletas reúne dos conjuntos de datos: datos espaciales que representan una partición del espacio geográfico en distritos distintos y datos estadísticos que representan una variable agregada dentro de cada distrito. Hay dos modelos conceptuales comunes de cómo interactúan en un mapa coroplético: en una vista, que puede denominarse "distrito dominante", los distritos (a menudo unidades gubernamentales existentes) son el foco, en el que se recopilan una variedad de atributos, incluidos la variable que se está mapeando. En el otro punto de vista, que podría denominarse "variable dominante", la atención se centra en la variable como un fenómeno geográfico (digamos, la población latina), con una distribución en el mundo real, y su división en distritos es simplemente una opción conveniente. técnica de medición. [10]

En este mapa de coropletas, los distritos son países, la variable es espacialmente intensiva (una asignación media) con una clasificación de progresión geométrica modificada y se utiliza un esquema de color espectral divergente.

Geometría: distritos de agregación

En un mapa coroplético, los distritos suelen ser entidades previamente definidas, como unidades gubernamentales o administrativas (p. ej., condados, provincias, países) o distritos creados específicamente para la agregación estadística (p. ej., sectores censales ) y, por lo tanto, no tienen expectativas de correlación con la geografía de la variable. Es decir, los límites de los distritos coloreados pueden coincidir o no con la ubicación de los cambios en la distribución geográfica que se estudia. Esto contrasta directamente con los mapas corocromáticos e isarítmicos , en los que los límites de las regiones están definidos por patrones en la distribución geográfica del fenómeno en cuestión.

El uso de regiones de agregación predefinidas tiene una serie de ventajas, entre ellas: compilación y mapeo más fáciles de la variable (especialmente en la era de los SIG e Internet con sus numerosas fuentes de datos), el reconocimiento de los distritos y la aplicabilidad de la información. a una mayor investigación y políticas vinculadas a los distritos individuales. Un excelente ejemplo de esto serían las elecciones, en las que el total de votos de cada distrito determina su representante electo.

Sin embargo, puede dar lugar a una serie de problemas, generalmente debido al hecho de que el color constante aplicado a cada distrito de agregación hace que parezca homogéneo, enmascarando un grado desconocido de variación de la variable dentro del distrito. Por ejemplo, una ciudad puede incluir vecindarios de ingresos familiares bajos, moderados y altos, pero estar coloreada con un color "moderado" constante. Por tanto, los patrones espaciales del mundo real pueden no ajustarse a la unidad regional simbolizada. [11] Debido a esto, cuestiones como la falacia ecológica y el problema de la unidad de área modificable (MAUP) pueden dar lugar a importantes interpretaciones erróneas de los datos representados, y otras técnicas son preferibles si se pueden obtener los datos necesarios. [12] [13] [14]

Estos problemas pueden mitigarse en cierta medida utilizando distritos más pequeños, porque muestran variaciones más finas en la variable mapeada, y su tamaño visual más pequeño y su mayor número reducen la probabilidad de que el usuario del mapa haga juicios sobre la variación dentro de un solo distrito. Sin embargo, pueden hacer que el mapa sea demasiado complejo, especialmente si no hay un patrón geográfico significativo en la variable (es decir, el mapa parece colores dispersos aleatoriamente). Aunque representar datos específicos en regiones grandes puede resultar engañoso, las formas familiares de los distritos pueden hacer que el mapa sea más claro y más fácil de interpretar y recordar. [15] La elección de las regiones dependerá en última instancia del público objetivo y del propósito del mapa. Alternativamente, a veces se puede emplear la técnica dasimétrica para refinar los límites de la región para que coincidan más estrechamente con los cambios reales en el fenómeno en cuestión.

Debido a estos problemas, para muchas variables, se puede preferir un mapa isarítmico (para una variable cuantitativa) o corocromático (para una variable cualitativa), en el que los límites de la región se basan en los datos mismos. Sin embargo, en muchos casos esa información detallada simplemente no está disponible y el mapa de coropletas es la única opción viable.

Un mapa de coropletas en el que los distritos son condados de EE. UU., la variable es espacialmente intensiva (una proporción) con una clasificación cuantil y utiliza un esquema de color secuencial de un solo tono.

Propiedad: resúmenes estadísticos agregados

La variable a mapear puede provenir de una amplia variedad de disciplinas del mundo humano o natural, aunque los temas humanos (por ejemplo, demografía, economía, agricultura) son generalmente más comunes debido al papel de las unidades gubernamentales en la actividad humana, lo que a menudo conduce a la recopilación original de los datos estadísticos. La variable también puede estar en cualquiera de los niveles de medición de Stevens : nominal, ordinal, intervalo o relación, aunque las variables cuantitativas (intervalo/relación) se utilizan más comúnmente en mapas coropletas que las variables cualitativas (nominales/ordinales). Es importante señalar que el nivel de medición del dato individual puede ser diferente de la estadística resumida agregada. Por ejemplo, un censo puede preguntar a cada individuo cuál es su "lengua hablada principal" (nominal), pero esto puede resumirse para todos los individuos de un condado como "porcentaje de habla principalmente española" (proporción) o como "porcentaje de lengua primaria predominante". idioma" (nominal).

En términos generales, un mapa de coropletas puede representar dos tipos de variables, una distinción común a la física y la química , así como a la geoestadística y el análisis espacial :

Normalización: el mapa de la izquierda utiliza la población total para determinar el color. Esto hace que los polígonos más grandes parezcan más urbanizados que las áreas urbanas más pequeñas y densas de Boston , Massachusetts. El mapa de la derecha utiliza la densidad de población. Un mapa correctamente normalizado mostrará variables independientes del tamaño de los polígonos.

Normalización

La normalización es la técnica de derivar una variable espacialmente intensiva a partir de una o más variables espacialmente extensivas, de modo que pueda usarse apropiadamente en un mapa coroplético. [3] Es similar, pero no idéntica, a la técnica de normalización o estandarización en estadística. Normalmente, se logra calculando la relación entre dos variables espacialmente extensas. [12] : 252  Aunque cualquier proporción de este tipo dará como resultado una variable intensiva, solo unas pocas son especialmente significativas y se usan comúnmente en mapas de coropletas:

Estos no son equivalentes ni uno mejor que otro. Más bien, cuentan diferentes aspectos de una narrativa geográfica. Por ejemplo, un mapa coroplético de la densidad de población latina en Texas visualiza una narrativa sobre la agrupación espacial y la distribución de ese grupo, mientras que un mapa del porcentaje de latinos visualiza una narrativa de composición y predominio. No emplear una normalización adecuada dará lugar a un mapa inapropiado y potencialmente engañoso en casi todos los casos. [16] [18] [19] Este es uno de los errores más comunes en cartografía, y un estudio encontró que en un momento, más de la mitad de los paneles de control de COVID-19 de los Estados Unidos alojados por los gobiernos estatales no empleaban la normalización de sus coropletas. mapas. [19] Este es uno de los muchos problemas que contribuyeron a la infodemia que rodeó la pandemia de COVID-19, y "también podría ser un facilitador sutil de la polarización política extrema en torno a las medidas para combatir el COVID que ha ocurrido en los Estados Unidos". [18] [20]

Clasificación

Este mapa de las elecciones presidenciales de EE. UU. de 2004-2016 utiliza distritos de condado, una variable espacialmente intensiva (diferencia en proporción) que no está clasificada y una progresión de color espectral divergente. Tenga en cuenta la leyenda de gradiente continuo que refleja la falta de clasificación.

Cada mapa de coropletas tiene una estrategia para asignar valores a colores. Un mapa coroplético clasificado separa el rango de valores en clases, asignando el mismo color a todos los distritos de cada clase. Un mapa sin clasificar (a veces llamado clase n ) asigna directamente un color proporcional al valor de cada distrito. A partir del mapa de Dupin de 1826, los mapas de coropletas clasificados han sido mucho más comunes. [2] Es probable que esto se debiera originalmente a la mayor simplicidad de aplicar un conjunto limitado de tintes; Sólo en la era de la cartografía computarizada han sido factibles los mapas de coropletas sin clasificar y, hasta hace poco, todavía no eran fáciles de crear en la mayoría de los programas cartográficos. [21] [2] [22] [23] Waldo R. Tobler , al presentar formalmente el esquema sin clasificar en 1973, afirmó que era una descripción más precisa de los datos originales y afirmó que el principal argumento a favor de la clasificación, que es más legible, necesitaba ser probado. [2] El debate y los experimentos que siguieron llegaron a la conclusión general de que la principal ventaja de los mapas de coropletas sin clasificar, además de la afirmación de Tobler de una precisión bruta, era que permitían a los lectores ver variaciones sutiles en la variable, sin hacerles creer. que los distritos que pertenecían a la misma clase tenían valores idénticos. Así, pueden ver mejor los patrones generales del fenómeno geográfico, pero no los valores específicos. [1] : 109  [24] [25] El argumento principal a favor de los mapas coropléticos clasificados es que es más fácil de procesar para los lectores, debido a la menor cantidad de tonos distintos para reconocer, lo que reduce la carga cognitiva y les permite identificar con precisión. Haga coincidir los colores del mapa con los valores enumerados en la leyenda. [2] [22] [23]

La clasificación se realiza estableciendo una regla de clasificación , una serie de umbrales que divide el rango cuantitativo de valores variables en una serie de clases ordenadas. Por ejemplo, si un conjunto de datos de ingresos medios anuales por condado de EE. UU. incluye valores entre 20 000 y 150 000 dólares, podría dividirse en tres clases con umbrales de 45 000 y 83 000 dólares. Para evitar confusiones, cualquier regla de clasificación debe ser mutuamente excluyente y colectivamente exhaustiva , lo que significa que cualquier valor posible pertenece exactamente a una clase. Por ejemplo, si una regla establece un umbral en el valor 6,5, debe quedar claro si un distrito con un valor de exactamente 6,5 se clasificará en la clase baja o alta (es decir, si la definición de la clase baja es < 6,5 o ≤6,5 y si la clase alta es >6,5 o ≥6,5). Se han desarrollado una variedad de tipos de reglas de clasificación para mapas de coropletas: [26] [1] : 87 

Debido a que los umbrales calculados a menudo pueden tener valores precisos que los lectores de mapas no pueden interpretar fácilmente (por ejemplo, $74,326.9734), es común crear una regla de clasificación modificada redondeando los valores de umbral a un número simple similar. Un ejemplo común es una progresión geométrica modificada que subdivide potencias de diez, como [1, 2,5, 5, 10, 25, 50, 100,...] o [1, 3, 10, 30, 100,... ].

Progresión de color

El elemento final de un mapa de coropletas es el conjunto de colores utilizados para representar los diferentes valores de la variable. Hay una variedad de enfoques diferentes para esta tarea, pero el principio principal es que cualquier orden en la variable (p. ej., valores cuantitativos bajos a altos) debe reflejarse en el orden percibido de los colores (p. ej., claro a oscuro), como esto permitirá a los lectores de mapas hacer juicios intuitivos sobre "más versus menos" y ver tendencias y patrones con una mínima referencia a la leyenda. [1] : 114  Una segunda pauta general, al menos para mapas clasificados, es que los colores deben ser fácilmente distinguibles, de modo que los colores del mapa puedan coincidir sin ambigüedades con los de la leyenda para determinar los valores representados. Este requisito limita el número de clases que se pueden incluir; Para los tonos de gris, las pruebas han demostrado que cuando se utiliza el valor solo (por ejemplo, de claro a oscuro, ya sea gris o cualquier tono ), es difícil utilizar en la práctica más de siete clases. [19] [28] Si se incorporan diferencias en tono y/o saturación, ese límite aumenta significativamente hasta 10-12 clases. La necesidad de discriminación de colores se ve afectada aún más por las deficiencias en la visión de los colores ; por ejemplo, los esquemas de color que utilizan rojo y verde para distinguir valores no serán útiles para una parte importante de la población . [29]

Los tipos más comunes de progresiones de color utilizados en mapas coropletas (y otros mapas temáticos) incluyen: [30] [31]

Mapas coropléticos bivariados

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

Es posible representar dos (y a veces tres) variables simultáneamente en un solo mapa de coropletas representando cada una con una progresión de un solo tono y combinando los colores de cada distrito. Esta técnica fue publicada por primera vez por la Oficina del Censo de EE. UU. en la década de 1970 y se ha utilizado muchas veces desde entonces, con distintos grados de éxito. [35] Esta técnica se utiliza generalmente para visualizar la correlación y el contraste entre dos variables que se supone que están estrechamente relacionadas, como el nivel educativo y los ingresos. Generalmente se utilizan colores contrastantes pero no complementarios, de modo que su combinación se reconoce intuitivamente como "entre" los dos colores originales, como por ejemplo rojo+azul=púrpura. La técnica funciona mejor cuando la geografía de la variable tiene un alto grado de autocorrelación espacial , de modo que existen grandes regiones de colores similares con cambios graduales entre ellos; de lo contrario, el mapa puede parecer una mezcla confusa de colores aleatorios. [12] : 331  Se ha descubierto que se utilizan más fácilmente si el mapa incluye una leyenda cuidadosamente diseñada y una explicación de la técnica. [36]

Leyenda

Un mapa de coropletas utiliza símbolos ad hoc para representar la variable mapeada. Si bien la estrategia general puede resultar intuitiva si se elige una progresión de colores que refleje el orden adecuado, los lectores de mapas no pueden descifrar el valor real de cada distrito sin una leyenda. Una leyenda de coropletas típica para un mapa de coropletas clasificado incluye una serie de parches de muestra del símbolo para cada clase, con una descripción de texto del rango de valores correspondiente. En un mapa de coropletas sin clasificar, es común que la leyenda muestre un gradiente de color suave entre los valores mínimo y máximo, con dos o más puntos etiquetados con los valores correspondientes. [1] : 111 

Un enfoque alternativo es la leyenda del histograma , que incluye un histograma que muestra la distribución de frecuencia de la variable mapeada (es decir, el número de distritos en cada clase). Cada clase puede representarse mediante una sola barra con su ancho determinado por sus valores de umbral mínimo y máximo y su altura calculada de manera que el área del cuadro sea proporcional al número de distritos incluidos, luego coloreada con el símbolo del mapa utilizado para esa clase. Alternativamente, el histograma se puede dividir en un gran número de barras, de modo que cada clase incluya una o más barras, simbolizadas según su símbolo en el mapa. [37] Esta forma de leyenda muestra no solo los valores umbral para cada clase, sino que también brinda cierto contexto para la fuente de esos valores, especialmente para las reglas de clasificación endógenas que se basan en la distribución de frecuencia, como los cuantiles. Sin embargo, actualmente no son compatibles con SIG ni con software de mapeo y, por lo general, deben construirse manualmente.

Ver también

Referencias

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Otras lecturas

enlaces externos

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