Điều gì làm cho một bản đồ được phân loại là thiết kế xấu?

Một bản đồ được thiết kế kém không chỉ có vẻ bề ngoài không hấp dẫn mà còn có thể truyền tải thông điệp sai, điều này có thể dẫn đến những quyết định tồi tệ được đưa ra.

Tôi muốn yêu cầu mọi người đăng các ví dụ (trong lĩnh vực công cộng) của các bản đồ được thiết kế kém, với lý do tại sao nó là thiết kế xấu.

Mặc dù 'câu hỏi' này không có câu trả lời rõ ràng, tôi nghĩ nó sẽ chứng minh một nguồn tài nguyên hữu ích để xem những gì xứng đáng với thiết kế xấu, vì vậy những người khác có thể học những gì KHÔNG nên làm. Tôi sẽ để phiếu bầu chọn câu trả lời 'đúng'.

Tôi cũng muốn xem các ví dụ về thiết kế xấu xung quanh bản đồ web.

Tôi sẽ lập luận rằng mặc dù các Chuyên gia về GIS thường biết cách tạo ra một bản đồ đẹp mắt , tôi sẽ nói rằng họ cũng có xu hướng làm phức tạp quá mức các bản đồ web, bằng cách cố gắng tạo lại một ứng dụng máy tính để bàn trên web: Cũng chậm để sử dụng, và thậm chí khó có thể đến bản đồ.

Tôi nghĩ bây giờ người bình thường đã quen với phong cách / sự đơn giản của Google Maps, bản đồ web nên theo một cách tiếp cận tương tự.

Với sự bùng nổ của 'NeoGeography' đặc biệt trong lĩnh vực web, chúng tôi hiện có rất nhiều chuyên gia phi GIS tạo bản đồ cho web. Rất nhiều nhà phát triển này thường rất giỏi trong thiết kế giao diện người dùng , nhưng không được đào tạo về các nguyên tắc bản đồ.

Tôi nghĩ, với bản đồ web, tất cả là về sự kết hợp các kỹ năng của cả bản đồ và thiết kế giao diện người dùng.

Có rất nhiều ví dụ tồi tệ tuyệt vời tại http://cartastrophe.wordpress.com/ . Ví dụ: bản đồ châu Âu này (một phần của bản đồ thế giới sử dụng màu sắc quá mức và không có mục đích rõ ràng):

Bên cạnh việc tô màu, việc dán nhãn trên bản đồ này là một mớ hỗn độn.

Xếp chồng một lượng dữ liệu khổng lồ mà không quan tâm đến khả năng đọc sẽ khiến các pixel đó bị mờ:

(một số người giả vờ những "bản mashup " này là Bản đồ 2.0. Có thể không).

Một ví dụ khác về thiết kế xấu bản đồ từ một cơ quan liên bang Pháp (chi tiết):

http://www.developpement-durable.gouv.fr/IMG/pdf/DGALN_Repartition_des_reserves_mondiales_de_MP.pdf

Đánh bại 'Map-Mania' của NATO (mục đích này dành cho trẻ em và người lớn)

Mất nhiều thời gian để tải lên (nội dung flash không nén / không được tối ưu hóa)

Rất ít tính năng (nền tốt nghiệp màu xanh và một số quốc gia / bờ biển) đó là nó!

Dự báo thế giới rất nghèo - tìm Hawaii ...

quá nhiều để thêm vào danh sách

gấp đôi dám thử bạn:

http://www.nato.int/multi/mapgame/

Tôi tìm thấy một vài ví dụ về các bản đồ choropleth rất nghèo được đăng trên wikipedia mô tả sự bất bình đẳng thu nhập và nghèo đói theo quốc gia. Mặc dù cả hai số liệu mô tả một hiện tượng liên tục, họ đã chọn các màu dường như ngẫu nhiên để mô tả các phạm vi khác nhau dọc theo tính liên tục (thậm chí không phân kỳ màu, màu sáng ngẫu nhiên ). Tôi đã giảm kích thước trong các tệp tôi đã tải lên so với bản gốc ( GINI , nghèo ), vì tôi tin rằng chúng đã khiến tôi không thể xem các tệp kích thước đầy đủ (vì vậy hãy cẩn thận!)

Đối với một bài phê bình, có vẻ như rõ ràng họ nên chọn một bảng màu liên tục (một màu trong một màu từ sáng đến tối hoặc ngược lại) cho mỗi số liệu vì chúng đại diện cho dữ liệu liên tục (bạn nên làm theo lời khuyên của riêng bạn wikipedia! ) Có lẽ lược đồ sẽ phù hợp với dữ liệu danh nghĩa, nhưng ngay cả khi đó tôi không nghĩ những màu sáng như vậy là một lựa chọn tuyệt vời (có lẽ một vài bản đồ nhỏ mô tả các danh mục nhất định sẽ dễ đọc hơn). Để có một loạt các lựa chọn màu sắc hợp lý hơn, hãy kiểm tra công việc của Cynthia Brewer và applet Colorbrewer của cô ấy là một khởi đầu tốt.

Như một ghi chú trên nguồn gốc, nó nói rằng nó là từ cuốn sách thông tin về thế giới của CIA, (mà dữ liệu chắc chắn là vậy) nhưng tôi không thể tìm thấy bất kỳ bản đồ nào ngớ ngẩn này khi nhìn vào trang web thực tế của CIA trên thế giới và không thể tìm lại được thông qua Wikipedia commons cho các tập tin . Nó có thể là một tác phẩm gốc, mà tôi nghĩ là chống lại chính sách của Wikipedia. Có lẽ thay vì phàn nàn tôi nên tải lên một cái mới!

Mặc dù bản đồ này có tính thẩm mỹ (ít nhất là bội số nhỏ ở bên trái), tôi tin rằng nó khá nghèo nàn khi cả ba lớp được đặt chồng lên nhau. Đối với những gì tôi tin là những cách tốt hơn để hiển thị dữ liệu đa biến như vậy, hãy xem chủ đề khác này trên trang web - Hiển thị hiệu quả dữ liệu nhân khẩu học trên bản đồ in .

Bản đồ lấy từ http://www.good.is/ . Một cái nhìn tốt hơn về bản đồ thực tế (với khả năng phóng to) có sẵn ở đây .

Một ví dụ khác về pha trộn màu như thế này là trong Friendly (2007) . Để rõ ràng hơn về những gì có vấn đề về các phối màu này là chúng làm nhiễu các quan sát trong bảng màu. Đó là, một đa giác có thể có các giá trị thuộc tính khác nhau, nhưng nhận được cùng một màu! (xem bài trình bày này, Một nghiên cứu thực nghiệm về sử dụng màu sắccủa Paul Murrell và Ross Ihaka để mô tả chi tiết hơn về điều này). Các trích dẫn thân thiện ở trên đưa ra một ví dụ trong phần chú thích trong đó hai bộ thuộc tính khác nhau sẽ ánh xạ tới cùng một màu. Điều này chỉ mở rộng trong việc cố gắng phân biệt giữa các quan sát bằng màu sắc trong bản đồ hiện tại. Bạn phải thực hiện một số ánh xạ tinh thần không thể có màu sắc để tìm ra giá trị thuộc tính ban đầu là gì và nó không đơn giản như truyền thuyết làm cho nó có vẻ.

Dưới đây tôi đã cố gắng tạo lại những gì huyền thoại của họ sẽ trông giống như. Mặc dù cuối cùng tôi đã không thành công, tôi nghĩ nó vẫn còn sáng tỏ về vấn đề là gì (tôi nghi ngờ tôi đã không thành công không chỉ do màu sắc ban đầu của tôi bị tắt, mà còn bởi vì lớp phủ trong suốt có thể không nhất quán trong và giữa các màu với đạt được bản đồ trên, cũng có thể cách phần mềm của tôi xử lý độ trong suốt và màu sắc khác với ứng dụng của chúng). Để đọc truyền thuyết như sau, các màu xấu xí ở phía trên bên phải là bảng điều khiển pha trộn của tất cả ba màu. Mảng cách tổ chức màu sắc được thể hiện trong các bảng lân cận bên dưới và bên trái. Trong các mẫu màu, độ dốc màu vàng tăng, xuống các tấm màu, độ dốc màu xanh tăng và ở bên phải của bảng, độ dốc màu đỏ tăng.

Dễ dàng nhận thấy độ tương phản giữa các vật phẩm bị giảm đi rất nhiều khi các màu được pha trộn với nhau. Mặc dù có vẻ như tôi cố tình tạo lại một ví dụ nhảm nhí, nhưng trong một thử nghiệm nhỏ, tôi không bao giờ có thể tái tạo mảng màu trong bản đồ của họ và tất cả các huyền thoại được sản xuất đều gặp phải vấn đề tương tự (vì vậy nếu bạn để Tôi biết màu sắc kỳ diệu để tạo ra bản đồ của họ, tôi sẽ rất vui khi sao chép chúng ở đây).

Không chính xác một câu trả lời, nhưng trong cùng một chủ đề vô ích. Cuốn sách: Cách nói dối với bản đồ của Mark Monmonier là một cuốn sách thú vị. Hầu hết trong số đó là các bản đồ xấu cố tình tạo ra để bóp méo hoặc ẩn dữ liệu. Thật dễ dàng để điều khiển bản đồ để đưa ra quan điểm của bạn, những ý tưởng trong cuốn sách này rất tốt để ghi nhớ để đảm bảo bạn không thực sự vượt qua giới hạn.

( Nguồn )

http://www.press.uchicago.edu/ucp/books/book/chicago/H/bo3696845.html

Tôi cung cấp cái này vì nó là điển hình của minh họa trong sách giáo khoa được đánh giá cao về bản đồ, vì vậy nó không phải là bản đồ xấu một lần: nó minh họa những gì mọi người đang được dạy trong (một số) trường đại học.

Chú thích bên dưới nó đọc,

Bản đồ của phần dư từ hồi quy. Các khu vực địa lý có giá trị Y bị đánh giá thấp hoặc bị dự đoán quá mức so với đường hồi quy được ánh xạ với các ký hiệu khu vực có thể xác định được. Những phần của khu vực nghiên cứu cần được điều tra kỹ hơn. Dữ liệu tiếp theo có thể cần thiết để xác định lý do tại sao các biến phụ thuộc trong các phần này hoạt động như chúng làm. Xác định các khu vực lệch là một ứng dụng chính của ánh xạ dư.

Vấn đề là bản đồ này và cách giải thích của nó sai theo nhiều cách quan trọng, bắt đầu từ chính khái niệm xây dựng của nó: một bản đồ choropleth của phần dư là kém hơn nhiều kỹ thuật khác có sẵn. Mô hình của phần dư được ánh xạ ở đây không chỉ là lừa đảo do bản đồ nghèo nàn (và một huyền thoại thực sự khủng khiếp), mà trên thực tế, nó được dự đoán là phần dư từ một hồi quy thực sự tốt! Theo cách này, tác giả của cuốn sách đang tạo ra một vấn đề không tồn tại, phát triển những kỳ vọng không thực tế và đề xuất một nỗ lực thu thập dữ liệu bổ sung có thể tốn kém và vô nghĩa.

Một ứng cử viên gần đây cho danh hiệu.

Tôi sẽ chỉ mô tả các phê bình chính của mình trên bản đồ nắm tay: "Dân số", được nhìn thấy ở tỷ lệ và vị trí mặc định với Firefox (OSX).

• Dữ liệu định lượng tuyệt đối được phân loại và đại diện bởi các lớp màu: giảm thông tin rất lớn. Khoảng 200 giá trị số được giảm xuống còn năm giá trị màu.
• Phương pháp phân loại rất đặc biệt: Indonesia và Trung Quốc thuộc cùng một lớp (234M / 1.338M).
• Việc phân loại được trình bày trong truyền thuyết không phản ánh các giá trị dữ liệu thực. Dân số Paraguay là 6,4 triệu, nhưng truyền thuyết nói rằng lớp của nó bắt đầu ở mức 9,8 triệu (nhưng các giá trị được rút ra từ cùng một nguồn: Ngân hàng Thế giới ).
• Phép chiếu không phù hợp: ví dụ như Mercator, hãy xem kích thước của Groënland. Kích thước của các khối lục địa bị biến dạng thô tương đối so với tỷ lệ bề mặt thực. Không biện minh cho điều này.
• Theo kết quả của nhận xét trước đó, tỷ lệ được trình bày chỉ đúng ở một vĩ độ cụ thể (không có trước), không phải cho toàn bộ bản đồ như ngầm định.
• Độ chi tiết của dữ liệu không phù hợp với một số thực thể bản đồ lớn được hiển thị: Alaska cùng loại với Hoa Kỳ, Groënland với Đan Mạch.
• Theo kết quả của nhận xét trước đó, Groënland được đại diện sai là thuộc nhóm dân số tối thiểu, bắt đầu từ 9,8M, nhưng dân số của nó chỉ là 57.000.
• Màu sắc huyền thoại khác với màu bản đồ (được xác minh bằng công cụ photoshop mắt) (!).
• Ở quy mô mặc định, các hồ lớn và biển nội địa có màu giống như các quốc gia, chỉ có một màu tối hơn.
• Ở tỷ lệ mặc định, bản đồ được cắt theo bốn hướng.
• Thứ tự các yếu tố trong truyền thuyết bị đảo ngược, so với thứ tự được đề xuất (xem ví dụ TA Slocum, Bản đồ chuyên đề và Trực quan hóa , Prentice Hall, 1999 và BD Dent, Bản đồ: Thiết kế bản đồ chuyên đề , McGraw-Hill, 1999), nhưng đó là cài đặt mặc định cho phần mềm ESRI.
• Màu đường viền không đủ tương phản với một số màu bề mặt tối hơn. Ví dụ: thử xem biên giới giữa Thổ Nhĩ Kỳ và Iran, hoặc giữa một số quốc gia Tây Âu.
• Thiếu dữ liệu không thể giải thích: Guyane Pháp.
• Xin lỗi, quá mệt để tiếp tục, nó khá đau.

Nguồn của tôi để khám phá "viên ngọc" này là Maxime từ ForumSIG.

Chúng đang xuất hiện TẤT CẢ trên FB, Gmail và nói chung trên internet. Mọi người đều bàn tán về họ, nhưng tôi nghĩ họ thật tồi tệ, đặc biệt khi xem xét họ đại diện cho dữ liệu đơn giản như vậy. Câu hỏi tôi có:
Bóng tối / mật độ của màu có nghĩa là gì? Phản ứng nhiều hơn? Là nhiều phản hồi trên đầu người, trên mỗi khảo sát được phân phối?
Là các khu vực màu trắng không có phản ứng? Họ đã được khảo sát ở tất cả?
Thật không may, câu trả lời cho những câu hỏi này có sẵn trên trang web của nghiên cứu sinh, nhưng hoàn toàn bị bỏ qua khi các trang web khác chia sẻ bản đồ.

Ví dụ về cách các bản đồ đang được chia sẻ: http://au.businessinsider.com/22-maps-that-show-the-deepest-linguistic-conflicts-in-america-2013-6#the-prftime-of-caramel -starts-disregending-vowels-once-you-go-west-of-the-ohio-river-1
Mô tả của Joshua Katz: http://spark-1590165977.us-west-2.elb.amazonaws.com/jkatz/ Khảo sát /

Một trong những mục yêu thích cá nhân của tôi đến từ p66 của Nghiên cứu Giao thông vận tải Eddington (p20 của PDF được liên kết):

Có một số vấn đề ngay lập tức với bản đồ này:

1. Một câu trả lời khác chỉ ra điều này cho một bản đồ khác; bản đồ này che phủ một lượng dữ liệu đáng kể sao cho nó không mô tả nhiều hơn so với ước tính sơ bộ về mật độ dân số.

2. Giá trị có thể chấp nhận theo tuổi được mô tả theo diện tích của biểu đồ hình tròn hoặc đường kính ? Truyền thuyết nói "giá trị có thể chấp nhận theo tuổi ", vậy có mối tương quan giữa diện tích hoặc đường kính của biểu đồ hình tròn và phân bố tuổi không?

3. Trong mỗi biểu đồ hình tròn, các tỷ lệ có đại diện cho tỷ lệ phần trăm của kho được xây dựng trong khoảng thời gian đó, tính đến năm 2003 không?