O que faz um mapa ser classificado como mal projetado?

Um mapa mal projetado pode não apenas parecer visualmente desagradável, mas também transmitir a mensagem errada, o que pode levar à tomada de decisões erradas.

Gostaria de pedir às pessoas que publiquem exemplos (que são do domínio público) de mapas mal projetados, COM justificativa para o porquê de um design ruim.

Embora essa "pergunta" não tenha uma resposta clara, acho que será um recurso útil ver o que merece um design ruim, para que outros possam aprender o que NÃO deve fazer. Deixarei os votos escolherem a resposta 'certa'.

Eu também gostaria de ver exemplos de mau design em torno do mapeamento da web.

Eu argumentaria que, embora os profissionais de GIS geralmente saibam como criar um mapa bonito , eu diria que eles também tendem a complicar demais os mapas da Web, tentando recriar um aplicativo de desktop GIS na Web: também lento de usar e difícil de chegar ao mapa.

Acho que agora que as pessoas normais estão mais acostumadas ao estilo / simplicidade do Google Maps, os mapas da web devem seguir uma abordagem semelhante.

Com a explosão da 'NeoGeography' particularmente no mundo da web, agora temos muitos profissionais que não são de GIS criando mapas para a web. Muitos desses desenvolvedores geralmente são muito bons no design da interface do usuário , mas não são treinados em princípios cartográficos.

Eu acho que, com os mapas da web, é tudo uma questão de combinar as habilidades de cartografia e design de interface do usuário.

Existem muitos exemplos ruins em http://cartastrophe.wordpress.com/ . Por exemplo, este mapa da Europa (parte de um mapa do mundo que usa cores excessivamente e sem um objetivo óbvio):

Além da coloração, a rotulagem neste mapa é uma bagunça.

Sobrepor uma enorme quantidade de dados sem cuidar da legibilidade faz com que esses pixel blots:

(algumas pessoas fingem que esses " mashups " são o Cartography 2.0. Talvez não).

Outro exemplo de design cartográfico ruim de uma agência federal francesa (detalhe):

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

Vença o 'Map-Mania' da OTAN (destinado a crianças e adultos)

Leva muito tempo para carregar (conteúdo em flash não compactado / não otimizado)

Muito poucos recursos (fundo azul graduado e algum país / litoral) é isso!

Projeção mundial muito pobre - encontre o Havaí ...

muito para adicionar à lista.

você ousa tentar:

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

Encontrei alguns exemplos de mapas de choropleth muito ruins publicados na Wikipedia que descrevem a desigualdade de renda e a pobreza por nação. Embora ambas as métricas representem um fenômeno contínuo, elas escolheram cores aparentemente aleatórias para representar diferentes intervalos ao longo do continuum (nem mesmo cores divergentes, cores brilhantes aleatórias ). Reduzi o tamanho dos arquivos que eu enviei em comparação com os originais ( GINI , pobreza ), pois acredito que eles me deixaram mal de ver os arquivos em tamanho real (então, cuidado!)

Para uma crítica, parece óbvio que eles deveriam ter escolhido um esquema de cores contínuo (um que vá em uma única sombra do claro ao escuro ou vice-versa) para cada uma das métricas, uma vez que representam dados contínuos (você deve seguir sua própria Wikipedia! ) Talvez o esquema seja apropriado para dados nominais, mas mesmo assim não acho que cores tão brilhantes sejam uma ótima opção (talvez seja mais fácil ler alguns mapas pequenos que descrevem determinadas categorias). Para um conjunto mais palatável de opções de cores, confira o trabalho de Cynthia Brewer e seu applet Colorbrewer é um bom começo.

Como uma nota na fonte original, ele diz que é do livro de fatos do mundo da CIA (que os dados certamente são), mas não consegui encontrar nenhum mapa tão bobo olhando para o site real do livro de fatos do mundo da CIA e não consigo rastreá-lo através do Wikipedia commons para esses arquivos . Pode ser um trabalho original, que eu pensava ser contrário à política da Wikipedia. Talvez, em vez de reclamar, eu deva enviar um novo!

Embora este mapa seja esteticamente agradável (pelo menos os pequenos múltiplos à esquerda), acredito que é bastante ruim quando todas as três camadas são colocadas umas sobre as outras. Para o que acredito serem melhores maneiras de exibir esses dados multivariados, verifique este outro segmento no site - Exibindo efetivamente dados demográficos em um mapa impresso .

Mapa retirado de http://www.good.is/ . Uma visão melhor do mapa real (com a capacidade de aumentar o zoom) está disponível aqui .

Outro exemplo de mistura de cores como esta está em Friendly (2007) . Para ser mais explícito sobre o que é problemático nesses esquemas de cores, eles confundem as observações no esquema de cores. Ou seja, um polígono pode ter valores de atributos diferentes, mas receber a mesma cor! (veja esta apresentação, Um estudo empírico do uso de corespor Paul Murrell e Ross Ihaka para uma descrição mais detalhada disso). A citação acima de Friendly dá um exemplo na nota de rodapé em que dois conjuntos diferentes dos mesmos atributos seriam mapeados para a mesma cor. Isso só se estende ao tentar discriminar entre observações por cor no mapa atual. Você precisa fazer um mapeamento mental impossível das cores para descobrir quais são os valores dos atributos originais e não é tão simples quanto a lenda faz parecer.

Abaixo, tentei recriar como seria sua lenda. Embora eu tenha acabado sendo malsucedido, acho que ainda é esclarecedor qual é o problema (suspeito que não tive sucesso, não apenas pelo fato de minhas cores iniciais estarem desativadas, mas também porque a sobreposição de transparência provavelmente não é consistente dentro e entre as cores). Para alcançar o mapa acima, também é possível que meu software lide com transparência e cores seja diferente da aplicação). Para ler a legenda é a seguinte, as cores feias no canto superior direito são o painel misto de todas as três cores. A matriz de como as cores são organizadas é demonstrada nos painéis vizinhos abaixo e à esquerda. Nas amostras, o gradiente amarelo aumenta, nos painéis o gradiente azul aumenta e, à direita dos painéis, o gradiente vermelho aumenta.

É fácil ver que o contraste entre os itens diminui bastante quando as cores são combinadas. Embora pareça que eu intencionalmente recriei um exemplo de baixa qualidade, em um pouco de experimentação, nunca consegui reproduzir a variedade de cores em seu mapa, e todas as lendas produzidas sofreram essencialmente do mesmo problema (por isso, se você deixar Se eu souber as cores mágicas para produzir seu mapa, ficaria feliz em reproduzi-las aqui).

Não é exatamente uma resposta, mas da mesma forma que esta discussão. O livro: How to Lie with Maps de Mark Monmonier é uma leitura divertida. A maioria são mapas ruins criados intencionalmente para distorcer ou ocultar dados. É tão fácil manipular mapas para mostrar seu ponto de vista, é bom ter em mente as idéias deste livro para garantir que você realmente não ultrapasse os limites.

( Fonte )

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

Ofereço este porque é típico de ilustrações em um livro conceituado sobre cartografia, por isso não é um mapa único e ruim: exemplifica o que as pessoas estão sendo ensinadas em (algumas) universidades.

A legenda abaixo dela diz:

Mapa de resíduos da regressão. As áreas geográficas com valores Y consideravelmente abaixo ou acima do previsto em relação à linha de regressão são mapeadas com símbolos de área identificáveis. Essas seções da área de estudo precisam ser investigadas mais de perto. Dados adicionais podem ser necessários para determinar por que as variáveis ​​dependentes nesta seção se comportam da mesma maneira. Identificar áreas diferentes é uma das principais aplicações do mapeamento residual.

O problema é que esse mapa e sua interpretação estão errados em muitos aspectos importantes, a partir do próprio conceito de sua construção: um mapa coroplético de resíduos é inferior a muitas outras técnicas disponíveis. O padrão de resíduos mapeados aqui não apenas é enganoso devido à má cartografia (e uma lenda realmente horrível), mas, de fato, é esperado de resíduos de uma regressão realmente boa! Dessa maneira, o autor do livro está criando um problema onde não existe, desenvolvendo expectativas irreais e recomendando um esforço adicional de coleta de dados potencialmente caro e sem sentido.

Um candidato recente ao título.

Descreverei apenas minhas principais críticas no primeiro mapa: "População", visto na escala e posição padrão do Firefox (OSX).

• Dados quantitativos absolutos são classificados e representados por classes de cores: enorme redução de informações. Aproximadamente 200 valores numéricos são reduzidos para cinco valores de cores.
• O método de classificação é peculiar: Indonésia e China pertencem à mesma classe (234M / 1.338M).
• A classificação apresentada na legenda não reflete os valores reais dos dados. A população do Paraguai é de 6,4 milhões, mas a lenda diz que sua classe começa em 9,8 milhões (mas os valores são retirados da mesma fonte: Banco Mundial ).
• A projeção é inadequada: é um Mercator, observe o tamanho da Groenlândia, por exemplo. O tamanho das massas continentais é distorcido grosseiramente em relação às proporções reais das superfícies. Não há justificativa para isso.
• Como resultado da observação anterior, a escala apresentada é verdadeira apenas em uma latitude específica (não precisa), não para todo o mapa, como implicitamente implícito.
• A granularidade dos dados não é coerente com algumas grandes entidades de mapa exibidas: o Alasca é da mesma classe que os EUA, Groenlândia e Dinamarca.
• Como resultado da observação anterior, Groënland é falsamente representado como pertencendo à classe populacional mínima, que começa em 9,8 milhões, mas sua população é de apenas 57.000.
• As cores das legendas são diferentes das cores do mapa (verificadas com a ferramenta colírio para photoshop) (!).
• Na escala padrão, os grandes lagos e mares do interior são da mesma cor dos países, apenas um pouco mais escuro.
• Na escala padrão, o mapa é cortado nas quatro direções.
• A ordem dos elementos na legenda é invertida, em comparação com a ordem recomendada (veja, por exemplo, TA Slocum, Cartografia Temática e Visualização , Prentice Hall, 1999 e BD Dent, Cartografia: Desenho de Mapa Temático , McGraw-Hill, 1999), mas é o configuração padrão para o software ESRI.
• A cor do contorno não é suficientemente contrastada em relação a algumas das cores mais escuras da superfície. Por exemplo, tente ver a fronteira entre a Turquia e o Irã ou entre alguns países da Europa Ocidental.
• Falta inexplicável de dados: francês da Guiana.
• Desculpe, cansado demais para continuar, é bastante doloroso.

Minha fonte para a descoberta dessa "pérola" é o Maxime, do ForumSIG.

Estes estão surgindo ALL sobre FB, Gmail, e em geral a internet. Todos adoram, mas acho que são horríveis, especialmente considerando que representam dados tão simples. Perguntas que tenho:
O que significa a escuridão / densidade da cor? Mais respostas? Foram distribuídas mais respostas per capita, por pesquisas?
As áreas brancas não respondem? Eles foram pesquisados?
Infelizmente, as respostas para essas perguntas estão disponíveis no site do aluno de doutorado, mas são completamente negligenciadas quando outros sites compartilham os mapas.

Exemplo de como os mapas estão sendo compartilhados: http://au.businessinsider.com/22-maps-that-show-the-deestestlinglingisticconflicts-in-america-2013-6#the-pronunciation-of-caramel -starts-desconsiderando-vogais-once-you-go-oeste-of-the-Ohio-river-1
descrição de Joshua Katz: http://spark-1590165977.us-west-2.elb.amazonaws.com/jkatz/ SurveyMaps /

Um dos meus favoritos pessoais vem da página 66 do Eddington Transport Study (página 20 do PDF vinculado):

Existem vários problemas imediatos com este mapa:

1. Outra resposta apontou isso para outro mapa; esse mapa sobrepõe quantidades significativas de dados, de forma que não representa muito mais do que uma estimativa aproximada da densidade populacional.

2. O valor tributável por idade é representado pela área do gráfico de setores circulares ou pelo diâmetro ? A lenda diz "valor tributável por idade ", então existe uma correlação entre a área ou o diâmetro do gráfico de pizza e a distribuição etária?

3. Em cada gráfico de pizza, as proporções representam a porcentagem de armazéns que foram construídos nesse período, a partir de 2003?