Clever Geek Handbook

テヌマ地図䜜成䞀般的な問題





axismapsの連䞭によるテヌマ別地図䜜成のガむドの翻蚳を共有したいず思いたす。



情報デザむナヌ、ゞャヌナリストデヌタ、アナリスト、初心者の地図䜜成者、および䞻題カヌドの読み方を孊び、良いカヌドず悪いカヌドを区別したい人には読みやすく、読者を誀解させるこずをお勧めしたす。 猫の䞋に興味のある人を招埅したす。



翻蚳者からの序文
たくさんの資料があるので、いく぀かの郚分に分けたした。 翻蚳は、重芁な結論に䜕床か戻ったずきに、元の「アメリカン」スタむルのプレれンテヌションを保持したす。 マニュアルではテヌママッピングの基本原則のみを説明しおおり、䞀郚の偎面は意図的に簡略化されおいるにもかかわらず、ほずんどの堎合、この知識はデヌタを芖芚化するのに十分です。



テヌマカヌドずは䜕ですか



ナビゲヌションチャヌトずテヌマチャヌト



ほずんどのカヌドは、次の2぀のカテゎリに分類されたす。



䞀般的な地理物理マップには 、囜、郜垂、河川など、さたざたな堎所やオブゞェクトが衚瀺されたす。これらは、日垞生掻でおそらく䜿甚するマップです。たずえば、どこにあるのかを芋぀けるのに圹立぀Googleマップです。 他の䞀般的な物理地図は地圢を匷調しおいたす-これらは地圢図です。



テヌママップは、堎所を瀺すだけでなく、特定の地域、さたざたな空間パタヌン、および堎所間の関係に察応するさたざたな属性たたは統蚈を瀺したす。 たずえば、物理的な地図に郜垂の堎所が衚瀺されおいる堎合、䞻題図にはその郜垂の人口も衚瀺できたす。 ある堎合には、地圢をマッピングし、別の堎合にはデヌタをマッピングしたす。 このガむドでは、テヌママップ、そのさたざたなタむプ、および䜜成の基本原則に焊点を圓おおいたす。



デヌタ衚瀺



䞀般的に蚀えば、䞻題図䜜成は空間デヌタの異なる衚珟に関するものです。 これは、サむズ、色、圢などのいく぀かの芖芚的倉数を䜿甚しお行われたす 。 特定の方法は、衚瀺されおいるデヌタの性質カりントされたデヌタたたは名矩であるかどうか、およびゞオメトリのタむプポむントたたぱリアフィヌチャによっお異なりたす。 このガむドでは、ヒントずベストプラクティスず䜵せお䞻題図を䜜成する䞀般的な方法をいく぀か芋おいきたす。



枬定の皮類名矩、順序および数倀デヌタ



あなたの詳现を知る



倚くの䞻題図の成功は、デヌタ衚瀺方法の正しい遞択によるものです。 ぀たり、すべおの地理デヌタが同じずいうわけではないため、異なる方法でマッピングする必芁がありたす。 たずえば、面積カヌトグラムは人口サむズや平均寿呜数倀などの堎合に適しおいたすが、特にカテゎリを䞊べ替えるこずができない堎合、䞀般的な宗教や土壌タむプなどのデヌタは本質的には公称デヌタには適しおいたせん定量化できたす。 面積カヌトグラムの堎合、地域をスケヌリングするために、䜕らかの方法で数倀が必芁です。 等玚分けされたシンボルマップ、ホロプレス、およびポむント密床カヌトグラムに぀いおも同じこずが蚀えたす。



以䞋は、枬定の皮類の簡単な説明です。 各タむプのカヌドに぀いおは、以䞋の察応するセクションでさらに詳しく怜蚎したす。



枬定の皮類



数倀デヌタは、トピックマップデヌタの最も䞀般的なタむプです。 数えるこずができるもの人、石油の暜たたは枬定できるもの枩床、収入はすべお䞻題図に最適です。 同時に、デヌタの正芏化の重芁性を忘れないでください。 これは、芖芚化に䜿甚できるたたは䜿甚できないマップのタむプに圱響したす。



ノミナルデヌタ カテゎリデヌタたたは定性デヌタずも呌ばれたすは、数倀に関連付けられおおらず、原則ずしお、どのような方法でも䞊べ替えランク付けするこずはできたせん。



順序デヌタは、基本的には順序付け可胜なカテゎリデヌタです。 たずえば、Tシャツのサむズs / m / l / xl、措氎のリスク䜎リスク/䞭リスク/高リスクたたは幎霢グルヌプ青少幎/成人/高霢者。 順序デヌタのマッピングには、䞀貫したカラヌスケヌルを持぀ホロプレスたたはデヌタ内のカテゎリの数に等しいクラスの数を持぀段階的なシンボルマップが最適です。




デヌタの正芏化



正芏化するかどうか



テヌマ別地図䜜成の非垞に重芁な偎面は、デヌタを玔粋な圢匏たずえば、各囜の人口で䜿甚するか、正芏化された圢匏たずえば、囜の面積1平方キロメヌトルあたりの人口で䜿甚するかです。 最初のケヌスでは、この囜に䜕人の人が䜏んでいるかを確認し、2番目のケヌスでは、領土がどれだけ密集しおいるかを確認したす。 デヌタを正芏化する䞻な理由は、非垞に異なる地域を比范する胜力です。 たずえば、カナダのような倧きな囜ずスむスのような小さな囜を盎接比范できたす。 たた、カナダの人口はスむスよりもはるかに倚いですが、人口密床ははるかに少ないです。 デヌタの正芏化がなければ、この事実を芋るのはそれほど簡単ではありたせん。



泚ホロプレスを䜜成する堎合は、正芏化されたデヌタのみを䜿甚しおください。



芁玄するず、ナヌザヌに倧きさ量の倧きさの順序を衚瀺する堎合は、デヌタを最も玔粋な圢匏で䜿甚したす。 盞察差領域のサむズなどがすでに考慮されおいるを衚瀺する堎合は、正芏化されたデヌタを䜿甚したす。



デヌタはすでに正芏化されおいたすか



可胜性がありたす 数倀デヌタの説明に「 1平方キロメヌトルあたりのx /マむル/ ... 」、「 1人あたりx 」、「 パヌセンテヌゞ 」、たたは「 x / y比 」が含たれおいる堎合、デヌタの正芏化手順をスキップできたす。



デヌタを正芏化する方法



デヌタを正芏化する䞻な方法は次のずおりです。デヌタを1 これらのデヌタに察応する領域に分割し、「 x平方キロメヌトル/マむル 」の圢匏のデヌタを䜜成したす。 2 この領域内の人々の数によっお、「 1人あたりx 」たたは「 総人口のx as 」ずいう圢匏のデヌタを䜜成したす。



デヌタ分類の基本



䜿甚する堎合



デヌタを分類する堎合は、 クラスの数ず間隔クラス に分割する方法の䞡方を決定する必芁がありたす。 デヌタを䜓系的に分類するにはさたざたな方法がありたすが、それらの長所ず短所を以䞋で怜蚎したす。



分類の意味は、それらをいく぀かの間隔たたはクラスにグルヌプ化するこずによっお倚数の芳枬を枛らすこずです。 なんで ナヌザヌが生デヌタよりも明確に定矩されたいく぀かのクラスを認識しやすいためです。 分類が正しく行われおいれば、マップに蚘茉されおいるメッセヌゞをはるかに簡単か぀明確に䌝えるこずができたす。 ただし、分類プロセスは簡単ではありたせん。特定のデヌタセットに「理想的な」方法を遞択するのは初めおではありたせん。 「お気に入り」の分類方法を適甚するだけでなく、䜜業しおいるデヌタを理解するこずは垞に重芁です。 䞍適切な分類方法は、芖芚化しようずしおいる実際のヘゎグラフィック珟象ずはほずんど関係のない誀ったパタヌンをマップ䞊に䜜成する可胜性がありたす。 疑わしい分類方法を䜿甚するマップは、効果がないだけでなく、誀解を招きたす。



デヌタのグルヌプ化は、マップの䞀般化の最も基本的な偎面の1぀であるため、分類は非垞に重芁です。これは、珟実䞖界をマップキャンバスに単玔化するプロセスです。 したがっお、このプロセスのわずかな違いでさえ、カヌドの倖芳ずその送信を根本的に倉える可胜性がありたす 。 これにもかかわらず、ナヌザヌはこれを重芁芖するこずはめったになく、圌によっお提案されたクラスに疑問を呈するこずはありたせん。 ただし、分類は非垞に有甚であり、䞻題図を䜜成する基本的なスキルです。





このマップは、等間隔1-10、11-20、...の5぀のクラスを持぀スキヌムを䜿甚したす。



泚䞊蚘のすべおは、ホロプレス、等玚分けされたシンボルカヌド、およびカヌトグラムにも圓おはたりたす。これらのカヌドのバヌゞョンを分類で䜜成できるためです。



デヌタ分類の目的



䞀般的に蚀えば、分類の䞻な目的は、同様の芳察結果をたずめ、著しく異なる芳察結果を分離するこずです。 数孊的な芳点から、目暙はクラスの最適な数を芋぀け、クラス内の倉動を最小化し、クラス間の差を最倧化するような方法で境界を決定するこずです。 たずえば、4぀の芳枬倀1.3、1.6、3.5、および3.9のデヌタセットがありたす。2぀のグルヌプに明らかな数倀ギャップがあるため、最初のグルヌプでは1.3および1.6、2番目のグルヌプでは3.5、3.9に分割するのが論理的です。 このような旅行は非垞に䞀般的であり、「最倧䌑憩」ず呌ばれたす。



ただし、すべおがそれほど単玔ではなく、グルヌプ間の差異を最倧化するこずは必ずしも適切ではありたせん。 䞊蚘の䟋では、倀1.5がcriticalであり、このクリティカルポむントに関連する倀を区別するこずが重芁であるず仮定したす。 たずえば、堎所が1.5未満の倀に察応する堎合、緊急の財政支揎を利甚できたす。 この堎合、倖郚制玄は数孊の芳点から論理的な匕数を䞊回り、1.3ず1.6は倀が近いものの、異なるクラスに割り圓おられたす。



クラスの数



䞍明な堎合は、 3〜7個のデヌタクラスを䜿甚しおマップを䜜成したす。 もちろん、目暙ずデヌタ自䜓が意思決定に圱響するはずです。たずえば、米囜の政治地図には通垞2぀のクラスしかありたせん赀ず青の州の有名な地図。 平均からの偏差を瀺すマップにも2぀のクラス平均以䞋および平均以䞊しかありたせん。



䜿甚するクラスが倚いほど、マップ䞊に詳现が衚瀺されたすこれは良いこずですがが、これにより、マップを認識しにくくなり、結果ずしお、デヌタを誀っお解釈するリスクが高たりたす。マップ。 重芁な質問は、 いく぀の詳现を衚瀺するかです。 3぀のクラス/色のマップは非垞に読みやすいですが、デヌタの重芁な偎面を読者から隠すこずができ、同時に異なる地域が実際に組み合わされおいるずいう事実のために人工的な地理的パタヌンを䜜成できたす。 マップのクラスの唯䞀の真の数は存圚しないので、実隓しおください。



䜿甚するクラスの数がわかりたせんか ヒストグラム䞊のデヌタの分垃を芋おください。デヌタ内に明瀺的なクラスタヌがありたすか、自然なグルヌプを圢成する倧きなギャップがありたすか その堎合は、これに埓っおクラスの数を遞択したす。



分類方法



クラスの単䞀の真の数がないように、デヌタを間隔に分割する単䞀の真の方法はありたせん。 ヒストグラムたたは散垃図を芋お、デヌタの「圢状」を刀断したす。 1぀のクラスで頻床が近い倀ず、異なるクラスで分垃する頻床が非垞に異なる倀を決定しようずしたす。





これらのヒストグラムの圢状は、3぀たたは4぀のクラスが適切な遞択であるこずを瀺唆しおいたす。

他の掚論がない堎合、自然な「差異/ギャップ」は間隔を圢成するための良い基瀎ずなりたす。



等間隔は、デヌタを同じサむズたずえば、0-10、10-20、20-30などのクラスに分割し、均等に分散されたデヌタで最適に機胜したす。 泚意ヒストグラムに明らかなスキュヌ非察称が芋られる堎合、たたは倧きな倖れ倀がある堎合は、等間隔で陀算を䜿甚しないでください。 攟出は空のクラスを生成し、バむアスはクラス内で倧きな倉動をもたらしたす。 ホテルのデヌタには明らかな異垞倀はないため、ここでは等間隔を䜿甚できたす。



QUANTILESは、各クラスに同じ数の芳枬倀を持぀マップを䜜成するのに圹立ちたす。30の領域ず6぀のデヌタクラスがある堎合、各クラスには5぀の領域がありたす。 分䜍の欠劂は、クラスごずに非垞に異なる間隔に぀ながる可胜性があるこずですたずえば、1〜4、4〜9、9〜250 ...最埌のクラスは巚倧です。 倖れ倀は、呚波数が非垞に近い領域を分離し、異なる呚波数の領域を結合する可胜性がありたす。これは非垞に望たしくないため、垞にヒストグラムの内蚳を確認しおください。 泚意ホテルデヌタを䜿甚した䟋では、分䜍の䜿甚により、3番目のクラスタヌの䞀郚が2番目のクラスに分類されたすが、3番目のクラスの芳枬倀に非垞に近くなりたす。



NATURAL GAPSは、ある意味では最初はクラス内の倉動を最小化し、クラス間の差異を最倧化するため、「最適な」゜リュヌションです。 この方法の欠点の1぀は、各デヌタセットが䞀意であり、それに応じおパヌティションも䞀意であるこずです。 これにより、たずえば、マップアトラスや経時的なダむナミクスを瀺す䞀連のマップなど、異なるデヌタセットの類䌌したマップを比范するこずができなくなりたす。 そのような堎合は、異なるクラス内蚳スキヌムを䜿甚するこずをお勧めしたす。



倚くの堎合、 手動でクラスの境界を蚭定する必芁がありたす。 理由は異なる堎合がありたすデヌタの重芁な点を考慮し、平均倀を境界の1぀にし、マップをシリヌズ/アトラスの䞀郚にする必芁がありたすそのため、シリヌズの色ず範囲の連続性が維持されたす。 少しの線集で他のメ゜ッドの分割を改善できる堎合、それらを手動で調敎するこずを恐れないでください。




地図䜜成の眲名ず階局







予備知識



Logcinoは、マップ䞊の眲名ずテキストを䜿甚しおオブゞェクトず堎所に名前を付けるこずを掚奚しおいたすが、その圹割ははるかに重芁です。 眲名は、オブゞェクトの堎所を瀺すだけでなく、オブゞェクトのタむプず圢状、オブゞェクト間の関係、オブゞェクトに関連付けられたデヌタを象城したす。 短いブロックず説明の圢匏のテキストは、芋出し、デヌタ゜ヌス、投圱タむプ、瞮尺、凡䟋、マップの目的などの重芁なマップ芁玠を瀺すために䜿甚されたす。 カヌド特に物理的なものの眲名の優䜍性は、カヌドの他のシンボルずの泚意の競合に぀ながりたすが、眲名ずテキストはカヌドによっお䜜成される党䜓的な印象に倧きく圱響したす。 他のグラフィックツヌル色などずは異なり、調査察象のトピックに読者をより深く浞し、地圢の理解を促進するのに圹立ちたす。



タスク1フォントずスタむルスタむルの遞択、およびタスク2マップ䞊の眲名ずテキストの配眮配眮は 「マップのタむポグラフィ」ず呌ばれたす。 それらは䞡方ずも、カヌドが党䜓ずしおどれだけうたく機胜し、認識されるかに圱響したす。 プロセスの反埩的な性質眲名の移動、フォントの倉曎は、倚くの堎合、ドミノ効果ずマップタむポグラフィのカスケヌド倉曎に぀ながるのため、タむポグラフィは、地図䜜成においお垞に最も時間のかかるプロセスの1぀であり、これを自動化する珟代の進歩にもかかわらず、今日に至っおいたすプロセス。



カヌドを入力する前に考えるべき重芁なこず



1眲名するオブゞェクトのセマンティック階局は䜕ですか セマンティック階局により、マップオブゞェクトを重芁床順にランク付けできたす。 たずえば、銖郜の䞀郚のマップでは、他の倧郜垂よりも重芁である可胜性があり、その結果、小郜垂よりも重芁になる可胜性がありたす。 地域および囜は、セマンティック階局内のどの郜垂よりも高くするこずができたす。 抂念的なランキングのこの方法は、将来、マップ䞊の眲名の芖芚的な階局を䜜成するのに圹立ちたす。



2眲名ずマップテキストの芖芚的な階局が必芁なのはなぜですか 芖芚的階局は、マップデザむンの最も重芁な偎面であり、読者が最もアクセスしやすく理解しやすいようにグラフィック情報を敎理するのに圹立ちたす。 芖芚的な階局を正しく䜿甚するず、読者は情報の分類、グルヌプ化、怜玢、スキャンなどの基本的なタスクをより簡単か぀迅速に実行できたす。 以䞋の最初のマップは、眲名の芖芚的階局の䟋を瀺しおいたす。 2番目の䟋のように芖芚的な階局がないず、すべおの眲名の重芁性が同等になるため、マップの読み取りが非垞に困難になりたす。









他のすべおが等しい堎合、サむズが倧きく、フォントが倪ければ、眲名の芖芚的階局のレベルが䞊がりたす。 黒、赀、ピンクなどの「濃い」色を倧文字にしお䜿甚しおも同じ効果がありたす。 フォントサむズず文字間隔远跡を小さくするず、眲名レベルが䜎くなり、グレヌなどのミュヌトされた色も䜎くなりたす。 もちろん、マップ䞊の眲名ずそのスタむルの数が増えるず、タスクはより困難になりたす。そのため、適切な芖芚的階局を䜜成するには、決定、倚数の実隓、段階的な改善を繰り返し確認する必芁がありたす。



3知っおおくべきタむポグラフィカヌドの䞻な芏則は䜕ですか 慣習は良い出発点ですが、違反するこずのできない芏則ずしお解釈されるべきではありたせん。 䞀般的なタむポグラフィの芏則は次のずおりです。





4カヌドずそれに察応するムヌドの適切な党䜓的な印象を䜜成する方法 聎衆ずカヌドの䞻な目的を知るこずは、カヌドの正しい「感觊」を圢䜜る䞊で重芁な圹割を果たしたす。 カヌドが狭いトピック専甚である堎合、スタむルにこれを反映する必芁がありたす。 すべおのフォントには独自の「文字」があり、読者が䞻芳的に知芚するこずができたす。 マップの目的ずテヌマを匷調するフォントを遞択しながら、非垞にキャッチヌな耇雑なフォントを䜿甚しないでください。 フォントを遞択するず、カヌドの圢匏がフォヌマル、非公匏、歎史的、モダンなどになりたす。



5カヌドはどのような圢で、どのような状況で䜿甚されたすか 読み取り条件は、カヌドの読み取り可胜性ず成功率を決定する非垞に重芁な芁玠です。 マップをどのように再珟するかプリンタヌ、倧画面、プロゞェクタヌ、モバむルデバむス、どの距離から怜査するか、どのような照明になるかが重芁です。 䜎解像床、劣悪な再生品質、劣悪な照明、長い読み取り距離の堎合、読みやすく、よりシャヌプでコントラストの高いフォントを䜿甚する必芁がありたす。



6カヌドにはいく぀の眲名が必芁ですか この質問に察する簡単な答えはありたせん。 䞀般的に、マップの目的を維持し、コンテキスト情報を提䟛するために必芁な数の眲名が必芁です。 物理マップには通垞、広範囲に密集した眲名が含たれおいたす。 察照的に、䞻題図は、䞻なメッセヌゞを䌝えるためにさたざたなグラフィックシンボル、色、および説明を䜿甚するため、通垞、倚くの眲名を持ちたせん。 たた、マップ䞊の眲名の分垃に泚意を払う䟡倀がありたす。あたりにも空いたり、「密集した」゚リアを避けおください。これにより、マップの倖芳が䞍均衡になりたす。 最終的に、カヌドに眲名を远加するのは簡単で、い぀停止するかを決定するのがはるかに困難です。



7タむポグラフィに぀いお䜕か知る必芁がありたすか はい フォント、そのメトリック、およびコンポヌネントに぀いお知るこずは、マップに適切なフォントを遞択するのに非垞に圹立ちたす。



サむズは、倖郚芁玠を含む倧文字の高さです。 歎史的に、高印刷方法の手動セットでは、ピンのサむズは、文字たたは蚘号が配眮されおいるレタリングパッドの高さによっお枬定されおいたした。 以䞋に瀺すように、同じサむズの異なるヘッドセットでは異なるサむズを䜿甚できるこずを知っおおくこずが重芁です。 読みやすさを刀断するために、サむズだけを䜿甚しないでください。







小文字の高さx-heightは、倧文字ず小文字の拡匵芁玠を陀く、小文字の文字の高さです䞊の図の青い点線で瀺されおいたす。 このプロパティは、テキストの読みやすさに関しお、サむズのサむズず同様に重芁です。 他のすべおの条件が同じであれば、フォントサむズが小さくなるず、小文字の倧きいフォントが倧きく衚瀺されたす。 たた、小文字の高さが倧きいフォントは、より倚くの文字スペヌスを持ち、「厩壊」の可胜性を枛らしたす。



セリフは、䞋の文字「T」など、䞀郚の文字の行末にある小さなマヌクです。 デゞタルマップのフォントには、小さいフォントサむズでも読みやすいセリフを䜿甚する必芁がありたす。 画面サむズが小さい堎合は、sans-serifフォントを䜿甚するこずをお勧めしたす。 ただし、匕き続きセリフフォントを䜿甚する堎合は、ゞョヌゞア、Droid Serif、Bitstream Vera Serifフォントなど、より重い「ブロック」セリフブロックフォントを持぀フォントを遞択したす。







家族の深さ。 倚くのバリ゚ヌションを含むフォントファミリは、カヌドに必芁な倚様性を提䟛するため、通垞は適切な遞択です。 フォントが通垞のスタむル、盎接、斜䜓、倪字の堎合、マップを入力するほずんどのタスクをカバヌしたす。 , Helvetica Neue, .



. . ! , , , , . , , Google Fonts .





以䞋は、クむックスタヌトフォントの䞀郚です。それらのいく぀かは、Webマップむンタヌフェむスに適しおいたす、他のものは眲名に優れおいたす、いく぀かは䞡方のタスクに適しおいたす。狭いフォントコンデンスおよびナロヌに泚意しおください。これらは眲名に圹立ちたす。たた、䞀郚のフォントオプションにはセリフが付いおいる堎合ず付いおいない堎合があり、マップの倖芳をより統䞀したものにするず䟿利です。ほずんどには少なくずも4぀の基本スタむル通垞、倪字、斜䜓、倪字斜䜓がありたす。ほずんどはGoogle Fontsでは無料ですが、䞀郚はTypekitたたは有料です。



サンセリフ





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等幅





キャラクタヌ





テヌママップでの色の䜿甚



3色枬定の制埡



このようhoropletyなど、倚くの䞻題の成功は、3぀の枬定HSLモデルを䜿甚しお地理デヌタをコヌドの色を䜿甚する方法の理解に䟝存したす色盞、圩床ず明るさ。リビングルヌムの色の遞択ずは異なり、地図䜜成の色の遞択は、ほずんどの人が想定できるほど䞻芳的ではなく、地図補䜜者は「キュヌトに芋える」こずに基づいお遞択するこずはありたせん。それどころか、配色がどのように機胜し、色がデヌタにどのように関係するかを決定する重芁なルヌルがありたす。さらに、人間の知芚の特性によっお課される倚くの制限がありたす。たずえば、色知芚の違反です男性の玄8。色を遞択する際には、これらの制限を考慮する必芁があり、個人的な意芋だけに䟝存するものではありたせん。幞いなこずに、これらの制限はかなりよく理解されおおり、考慮ずレベリングのための既成の掚奚事項がありたす。



デヌタの性質によっお、配色の遞択が決たりたす。



公称デヌタは基本的に順序付けられおいないカテゎリであり、公称カラヌスキヌムを䜿甚しお芖芚化する必芁がありたす。カテゎリカテゎリたたは数倀デヌタがある堎合は、連続した配色が必芁です。連続カラヌスキヌムは単色たたは倚色にするこずができたすが、明床ず圩床の違いによっお順序付けする必芁がありたす。発散方匏は、デヌタは、れロ正および負の倀の分離、たたは必芁に応じお臚界点に察しお倀を比范するような倩然の䞭心点を有する堎合、䟋えば、囜の平均倀は、デヌタがいずれかの領域に高いであろう䜿甚すべきである、たたは平均以䞋。カラヌスキヌムを遞択するための玠晎らしいツヌルがありたすColorBrewerでは、配色の特性に関するより詳现な情報を芋぀けるこずができたす。







知芚スキヌム



ColorBrewerスキヌムでは、知芚特性pdfが考慮されるため、スケヌルの各ステップでの色の倉化は芖芚に䞀貫しお芋えたす。人間の芖芚は、異なる方法で異なるトヌンの同じ倉化を知芚するため、これを行う必芁がありたす。このため、適切な配色を䜜成するこずは非垞に困難な䜜業になりたす。ColorBrewerの回路オプションに限定する必芁はありたせんが、プロゞェクトには垞に実瞟のある信頌できる回路がありたす。



䞀次元および倚次元マップ



1぀のデヌタトピックですか、それずも耇数ですか



テヌママップを䜜成する堎合は、地理参照を䜿甚しお特定のテヌマ属性のセットを衚す地理デヌタを操䜜したす。 「テヌマ属性」には、特定の堎所/堎所に関連付けられた任意のデヌタを指定できたす。たずえば、平均䜙呜、政治的遞奜、土地利甚の皮類、犯眪率、䞍動産䟡栌、病気の病巣など。



デヌタにテヌマレベルテヌマが1぀しかない堎合、もちろん1぀の属性のみを芖芚化したす。デヌタが耇数のトピックをカバヌしおいる堎合、1次元マップ1぀の属性ず倚次元テヌママップ、぀たり、ハむブリッドシンボルによっお゚ンコヌドされた耇数の属性が䞀床に芖芚化されるマップを遞択できたす。このような倚次元䞻題図は、耇雑な耇合シンボルを䜿甚しお、各堎所に関する耇数の地理的事実を゚ンコヌドしたす。倚次元カヌドは垞に1次元カヌドよりも優れおいるずは限りたせん;その欠点ず利点を以䞋で説明したす。



ほずんどのテヌママップには、䞀人圓たりの収入など、1぀の属性が衚瀺されたす。。芖芚化のための属性は1぀しかないため、非垞に倚くの堎合、単玔な1次元マップで十分です。ただし、最も興味深く有益なマップは、いく぀かのデヌタセットを意図的に組み合わせおいたす。これにより、読者はさたざたなデヌタを盎接比范でき、倚くの堎合、重芁な䟝存関係を特定するのに圹立ちたす。たずえば、䞀人圓たりの収入ず平均䜙呜を瀺す2次元マップは、これら2぀の芁因間の匷い盞関関係を明らかにするこずができたす。倚次元マップは、䞀連の1次元マップにデヌタを分散するのではなく、1぀のマップにより倚くのデヌタを収めるこずができるため、スペヌスの節玄にも圹立ちたす。倚次元マップが適切に䜜成されるず、デヌタレむダヌの合蚈よりもはるかに倚く衚瀺され、耇雑な空間の物語を䌝えたす。



重芁なポむントず制限



倚次元カヌドを遞択する前に、そのようなカヌドを蚭蚈するこずは非垞に難しいこずを知っおおくこずが重芁です。それらは、それぞれが地図䞊の堎所のために苊劎しおいる倚数の重なり合ったシンボルず色によっお簡単に圧倒されたす。たた、あなたの聎衆ず圌らがあなたの地図を研究するのに費やす可胜性がある時間を考慮すべきです。次の䟋では、2次元ホロプレットはかなり掗緎された配色を䜿甚しおいたす。これは、マップを正しく評䟡するために、凡䟋を頻繁に参照する必芁がありたす。この意味で、単玔な1次元マップは、幅広い芖聎者にずっおはるかにアクセスしやすくなっおいたす。







単玔化のリスクがあるにもかかわらず、1次元のテヌママップは読みやすく、目暙にすばやく到達したす。倚次元マップはより豊かですが、理解するにはより倚くの努力が必芁です。



適切な倚次元マップを䜜成する



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平面に地球を衚瀺したす



䜕らかの歪みなしに地球を平面に拡匵するこずは䞍可胜です。オレンゞの皮を想像しおみおください。飛行機に乗せようずするず、䌞びお、絞っお、匕き裂かなければなりたせん。地球に関する同様の状況-フラットマップを䜜成する堎合、歪みは避けられたせん。幞いなこずに、マップ投圱により、これを䜓系的に行うこずができたす。蚀い換えれば、マップ䞊の任意の堎所が任意のポむントでどの皋床正確にストレッチ/圧瞮されるかを正確に知るこずができたす。オレンゞの皮を平面䞊に回転させる方法は耇数あるため、倚数の投圱があり、それぞれに独自の歪みモデルがありたす。䞀郚の投圱法では、地球の個々の特性を歪みなしで保持できたすが、すべおを歪みなしで保持するこずは䞍可胜です。



投圱プロパティ



通垞、投圱に぀いおは、投圱特性ず呌ばれる地球の特定の特性を歪曲たたは保持する方法の芳点から説明したす。4぀の䞻なプロパティがありたす。



面積-䞀郚の投圱法は、領域を歪めたすたずえば、メルカトル図法









グリヌンランドに泚意しおください。メルカトル図法では、南アメリカのサむズずほが同じです。実際、南アメリカはグリヌンランドの8倍の倧きさです。メルカトル図法では面積が保持されず、極に近づくほど歪みが倧きくなりたす。䞀方、等角円筒投圱など、領域を歪めない投圱がありたす。







ここで、グリヌンランドは南アメリカに比べお適切なサむズであるこずに泚意しおください。面積を維持する投圱は、等ず呌ばれたす。カヌトグラフィック投圱は、どこでも領域を保存するか、どこでも歪たせたす。このプロパティは、すべおたたは䜕もないシリヌズです。



圢状-䞀郚の投圱法はオブゞェクトの圢状を歪めたすたずえば、方䜍角投圱法









䞊蚘の投圱図では、オヌストラリア右偎を芋お、認識できないため、ニュヌゞヌランドはマップの巊端に沿っお円匧に匕き䌞ばされおいたす。この投圱は、堎所の倖芳や圢状を保持せず、それらを匕き䌞ばしたり、ねじったり、平らにしたりしたす。これを、倧陞の䞀般的な圢状を保持するランベルト正角円錐図䞋ず比范しおください。







このような投圱が呌び出され、コンフォヌマル、たたはコンフォヌマル、圌らは地元の角床を維持したす。実際には、これは、マップ䞊のものがより身近に芋えるこずを意味したす。以䞋の䟋は、グリヌンランドが3぀の等角投圱䞊段ず3぀の非等角投圱䞋段でどのように芋えるかを瀺しおいたす。







グリヌンランドはすべおの等角投圱図でグリヌンランドに芋えるこずに泚意しおください。圢状はわずかに倉化し、島の䞀郚はサむズが倉化したすが、䞀般的に圢状は残りたす。長方圢ず正方圢の圢状は䌌おいたすが、圢状は異なりたすが、正方圢ず円圢は異なりたす。



スペヌスの保存の堎合ず同様に、フォヌムの保存はどこでもどこでも実行されたす。



距離-ほずんどの投圱は長さを歪めたすたずえば、等距離投圱







マディ゜ンからブ゚ノスアむレスたでの距離は、マディ゜ンからマドリッドたでの距離よりはるかに長いです。ただし、等距離射圱では、距離を保持しないため、これらのセグメントの長さは等しくなりたす。しかし、方䜍角投圱では、距離は正しい比率で衚瀺されたす。







距離の保持には、1぀の機胜がありたす。地図䞊のあらゆる堎所で面積ず圢状を保持できる投圱法がありたすが、どこでも距離を保持する単䞀の投圱法はありたせん。地図䞊の1぀たたは2぀のポむントに関連する距離を栌玍する投圱法のみがありたす。䞭心から方䜍角投圱の䞭心たでの距離、および歪みのある他のポむント間の距離が正しく衚瀺されたす。投圱が距離を維持する堎合、それをequidistantたたはequidistantず呌びたす。



面積、距離、および圢状は、投圱の盞互に排他的なプロパティです。投圱が1぀のプロパティを保持しおいる堎合、残りの2぀は歪んでしたいたす。



方向-盎線が最短経路ではない堎合がありたす



ニュヌペヌクずむスタンブヌルの緯床はほが同じで、北緯41床です。これは、ニュヌペヌクから東に向かう堎合、むスタンブヌルに行くこずを意味したす。しかし、これは、これが2぀の郜垂間の最短経路であるこずを意味するものではありたせん。







この画像では、線の1぀がニュヌペヌクずむスタンブヌル間の盎接の最も簡単な方法であり、単に東に向かい飛行するこずができたす。ただし、最短経路に沿っお移動する堎合は、䞊の曲線を遞択する必芁がありたす。地球の衚面は湟曲しおいるため、呚囲の最短経路も湟曲しおいたす。䞀芋奇劙に思えるかもしれたせんが、自分で道順を取埗しようずするず、すべおが明確になりたす。地球を芋぀け、むスタンブヌルずニュヌペヌクでピンを刺しおから、それらの間に糞を匕きたす。スレッドは、䞊の地図の匧で瀺されおいるパスのみをカバヌしおいるこずに気付くでしょう。このような湟曲した最短経路は、倧きな円の匧、たたはオヌ゜ドロヌムず呌ばれたす。そしお、䞀方向を保぀盎線の圢の経路は、ルンバの線ず呌ばれたす等角航路。



メルカトル図法などの䞀郚の投圱法では、ロキ゜ドロヌムが盎線で瀺されおいたす。 Loxodromesを䜿甚するず、盎線を描いお所定の方向に進むだけでよいため、空ず海のナビゲヌションが容易になりたす。他の投圱法では、倧きな円の円匧が盎線ずしお衚瀺されるため、2点間の最短経路を簡単に決定できたす。そのような投圱法の1぀に、ステレオ投圱法がありたす。







今、それどころか、正䞭線は真っ盎ぐで、ロキ゜ドロヌムは湟曲しおいたす。線はメルカトルの線ず同じで、立䜓投圱だけで倖芳が倉わりたした。



投圱が倧きな円の匧を線の圢で衚瀺するずき、それを方䜍角ず呌びたす投圱。あいにく、等距離投圱法ず同様に、方䜍角投圱法は1぀のポむントに察しおのみ機胜したす。䞊蚘のステレオグラフィックでは、投圱はニュヌペヌクを䞭心ずしおいるため、このポむントに出入りする盎線のみが正投圱であり、マドリヌドずカサブランカの間には盎線はありたせん。



トレヌドオフ-完璧にやるな、うたくやる



䟋をもう䞀床実行するず、通垞、マップの端に近づくに぀れお歪みが倧きくなるこずに気付くかもしれたせん。 通垞、正垞に芋えお歪みが少ない領域が1぀あり、この領域から離れるず事態は悪化したす。 䟋ずしお、以前に怜蚎した方䜍図法を䜿甚したす。これはオヌストラリアの圢状を倧きく歪めたすが、むギリス諞島は通垞のように芋えたす。 基本的なルヌルは次のずおりです。マップがカバヌする領域が倧きいほど、特に䞭心から離れた堎所での歪みが倧きくなりたす。 ぀たり、歪みは䞻に䞖界地図䞊で考慮する必芁があり、呚囲郜垂たたは地区の地図では無芖できたす。



䞖界地図䞊の匷い歪みに察凊するために、特別な投圱法が開発されたした。 これらの特別な投圱は劥協であり、それらはマップ党䜓に歪みを分散し、その皋床を蚱容可胜なレベルに枛らしたす。 そのような投圱法の1぀は、ロビン゜ン投圱法です。







劥協案は、歪みをほが均等に分散したす。 このアプロヌチは、非垞に倧きな歪みを回避したす。これが、䞖界地図に適しおいる理由です。 これの逆は、歪みが実質的にないマップ䞊の特別な領域を倱うこずです。 このため、倧陞、囜、および地球より小さいものの地図には劥協図法を䜿甚しないでください。 党䞖界を衚瀺しない堎合、䞭皋床の歪み゚ッゞから遠いの領域のために、歪みの匱い領域を悪化させるこずは意味がありたせん。



劥協した投圱では、面積、圢状、距離は保持されたせんが、通垞の状態にかなり近いものが衚瀺されたす。 それらは䞀般に䜎レベルの歪みを持っおいたす。 マップ䞊の特定のプロパティ、たずえば゚リアを保持するこずが重芁な堎合、劥協投圱法は適しおいたせん。



投圱法を遞択しおください



さたざたな予枬が倚数あるため、合理的な疑問が生じたす。どちらを䜿甚すべきですか ご想像のずおり、このような倚数の投圱法の存圚は、「より良い」投圱法がないこずを意味したす。 それぞれに長所ず短所があり、特定のケヌスにより適しおいたす。 適切な投圱法を遞択するずきは、次の質問に答えおください。



特別なプロパティの1぀を保持する必芁はありたすか 䞀郚の投圱では、面積、圢状、距離、たたは方向が歪みなく保持されるこずに泚意しおください。 マップのテヌマでは、プロパティの1぀を保存する必芁がある堎合がありたす。以䞋に䟋を瀺したす。





これらの各プロパティを保持する理由は他にもたくさんありたすが、これらの䟋はさらなる考えの方向性を瀺しおいたす。 他に考慮すべきこず









投圱オプション



投圱法を決定した埌、最埌の手順が残りたす。 すでに説明したように、各投圱にはさたざたな皋床の歪みのある領域がありたす。 幞いなこずに、歪みの少ない゚リアを遞択できたす。 これは、マップの最も重芁な領域に察しお垞に最小限の歪みを確保できるこずを意味したす。 これは、投圱パラメヌタヌを遞択するこずで実珟されたす。 方䜍図法を䜿甚しお、これらの2぀のマップを芋おください。







䞡方のカヌドは同じ投圱法を䜿甚したすが、パラメヌタヌは異なりたす。 巊偎の地図は五倧湖地域の䞭心にあり、右偎の地図はオヌストラリアの南東にあるため、歪みの少ない地域がありたす。 どちらもただ方䜍角投圱を䜿甚しおいたす。぀たり、投圱の䞭心から枬定するず、歪みのない距離を瀺したす。 したがっお、このパラメヌタヌ䞭倮を倉曎するこずにより、目的に合わせお投圱をカスタマむズできたす。



投圱法ごずに、蚭定する必芁があるパラメヌタが異なりたす。 投圱パラメヌタヌは、䜿甚する数孊的モデルに基づいおいたすこれに぀いおは、この範囲から陀倖したす。 投圱が䞭心の経床および/たたは䞭心の緯床を瀺す必芁がない堎合は、マップの䞭心の座暙を瀺したす。 したがっお、䞊の䟋のように、歪みを最小限に抑えお領域を決定したす。



Albers等角円錐図法などの䞀郚の投圱法では、䞭心座暙に加えお、たたは䞭心座暙の代わりに、 䞻緯線を瀺す必芁がありたす。 これらは、歪みのない線です。 たずえば、30°Nの䞻緯線は、この緯床では歪みがないこずを意味したすが、南北に移動するずわずかにひずみたす。31ºNにはわずかなひずみがあり、32ºNは31ºNよりも悪くなりたす。他には2぀必芁です。 1぀だけ必芁な堎合は、マップの䞭心の緯床を指定したす。 繰り返したすが、歪みが最小の領域が地図䞊の関心領域ず䞀臎し、遠く離れないようにしおいたす。 2぀の䞻芁な緯線を指定する必芁がある堎合は、以䞋の䟋のように、マップを玄3぀の等しい郚分に分割したす。







したがっお、歪みが最小限の圢匏でマップ䞊に分散されるようにしたす。



掚奚事項



投圱法の遞択には、䞊蚘のすべおの芁因の重みに䟝存するため、単䞀の正解はありたせん。 ただし、遞択を絞り蟌むこずができるいく぀かのルヌルがありたす。 Webマップで䜜業する堎合、これは通垞メルカトル図法です。 この投圱法は、呚囲の地図がより倚く存圚するため、ほずんどの䞻題図には適さないず芋なされるため、これらの堎合はメルカトル図法を避けおください。 ホロプレスたたはポむント密床 チャヌトを䜜成する堎合は、等しい投圱法を遞択したす。 ビルランキンによっお䜜成されたテヌブルを 、投圱タむプずそのアプリケヌションのチヌトシヌトずしお䜿甚したす。



Axis Mapsによるオリゞナルの䜜品。 ラむセンス Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License 。

KoGorによる翻蚳。 翻蚳ラむセンスは、 Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International Licenseでもありたす。


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