¿Qué hace que un mapa se clasifique como mal diseñado?

Un mapa mal diseñado no solo puede parecer visualmente poco atractivo, sino que puede transmitir el mensaje equivocado, lo que podría llevar a tomar malas decisiones.

Me gustaría pedirle a la gente que publique ejemplos (que están en el ámbito público) de mapas mal diseñados, con justificación de por qué es un mal diseño.

Aunque esta 'pregunta' no tiene una respuesta clara, creo que será un recurso útil para ver qué merece un mal diseño, para que otros puedan aprender qué NO hacer. Dejaré que los votos elijan la respuesta 'correcta'.

También me gustaría ver ejemplos de mal diseño en torno al mapeo web.

Yo diría que, aunque los profesionales de SIG generalmente saben cómo crear un mapa atractivo , diría que también tienden a complicar demasiado los mapas web, al intentar recrear una aplicación de escritorio SIG en la web: también lenta para usar, y difícil de llegar al mapa.

Creo que ahora que las personas normales están más acostumbradas al estilo / simplicidad de Google Maps, los mapas web deberían seguir un enfoque similar.

Con la explosión de 'NeoGeography' particularmente en el ámbito web, ahora tenemos muchos profesionales que no son SIG creando mapas para la web. Muchos de estos desarrolladores a menudo son muy buenos en el diseño de la interfaz de usuario , pero no están capacitados en principios cartográficos.

Creo que, con los mapas web, se trata de combinar las habilidades de la cartografía y el diseño de la interfaz de usuario.

Hay muchos buenos ejemplos malos en http://cartastrophe.wordpress.com/ . Por ejemplo, este mapa de Europa (parte de un mapa mundial que usa colores excesivamente y sin un propósito obvio):

Además del color, el etiquetado en este mapa es un desastre.

La superposición de una gran cantidad de datos sin tener en cuenta la legibilidad hace que esas manchas de píxeles:

(Algunas personas fingen que estos " mashups " son la Cartografía 2.0. Quizás no).

Otro ejemplo de mal diseño cartográfico de una agencia federal francesa (detalle):

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

Vence a la OTAN 'Map-Mania' (esto está dirigido a niños y adultos)

Tarda mucho en cargarse (contenido flash sin comprimir / no optimizado)

Muy pocas características (fondo azul graduado y algo de país / costa) ¡eso es todo!

Proyección mundial muy pobre: ​​encuentra Hawai ...

demasiado para agregar a la lista.

doble te atreves a probarlo:

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

Encontré un par de ejemplos de mapas de coropletas muy pobres publicados en wikipedia que representan la desigualdad de ingresos y la pobreza por nación. Aunque ambas métricas representan un fenómeno continuo, eligieron colores aparentemente aleatorios para representar diferentes rangos a lo largo del continuo (ni siquiera colores divergentes, colores brillantes aleatorios ). He reducido el tamaño de los archivos que he subido en comparación con los originales ( GINI , pobreza ), ya que creo que me han hecho mal ver los archivos de tamaño completo (¡así que ten cuidado!)

Para una crítica, parece obvio que deberían haber elegido un esquema de color continuo (uno que vaya en un solo tono de claro a oscuro o viceversa) para cada una de las métricas, ya que representan datos continuos (¡debe seguir sus propios consejos en Wikipedia! ) Quizás el esquema sería apropiado para datos nominales, pero aun así no creo que esos colores brillantes sean una gran opción (quizás algunos pequeños mapas múltiples que representan ciertas categorías serían más fáciles de leer). Para un conjunto de opciones de color más apetecible, echar un vistazo al trabajo de Cynthia Brewer y su applet Colorbrewer es un buen comienzo.

Como una nota en la fuente original, dice que es del libro de hechos del mundo de la CIA (que los datos seguramente son), pero no pude encontrar ningún mapa tan tonto mirando el sitio web del libro de hechos del mundo de la CIA y no puedo rastrearlo a través de los comunes de Wikipedia para esos archivos . Puede ser un trabajo original, que pensé que iba en contra de la política de Wikipedia. ¡Tal vez en lugar de quejarme debería subir uno nuevo!

Aunque este mapa es estéticamente agradable (al menos los pequeños múltiplos a la izquierda), creo que es bastante pobre cuando las tres capas se colocan una encima de la otra. Por lo que creo que son mejores formas de mostrar datos tan multivariados, consulte este otro hilo en el sitio: mostrar efectivamente los datos demográficos en un mapa impreso .

Mapa tomado de http://www.good.is/ . Aquí puede ver mejor el mapa real (con la capacidad de hacer zoom) .

Otro ejemplo de combinación de colores como este se encuentra en Friendly (2007) . Para ser más explícitos acerca de lo problemático de estos esquemas de color, es que confunden las observaciones en el esquema de color. Es decir, un polígono puede tener diferentes valores de atributo, ¡pero recibir el mismo color! (vea esta presentación, Un estudio empírico sobre el uso del colorpor Paul Murrell y Ross Ihaka para una descripción más detallada de esto). La cita anterior de Friendly da un ejemplo en la nota al pie de página donde dos conjuntos diferentes de los mismos atributos se asignarían al mismo color. Esto solo se extiende al tratar de discriminar las observaciones por color en el mapa actual. Tienes que hacer un mapeo mental imposible de colores para descubrir cuáles son los valores de los atributos originales, y no es tan simple como parece.

A continuación, he tratado de recrear cómo se vería su leyenda. Aunque terminé sin éxito, creo que todavía es esclarecedor cuál es el problema (sospecho que no tuve éxito no solo porque mis colores iniciales estaban apagados, sino también porque la superposición de transparencia probablemente no sea consistente dentro y entre los colores para lograr el mapa anterior, también es posible la forma en que mi software maneja la transparencia y los colores es diferente a su aplicación). Para leer la leyenda es como sigue, los colores feos en la esquina superior derecha son el panel combinado de todos los tres colores. El conjunto de cómo se organizan los colores se muestra en los paneles vecinos a continuación y a la izquierda. Dentro de las muestras, el gradiente amarillo aumenta, hacia abajo de los paneles, el gradiente azul aumenta, y a la derecha de los paneles, el gradiente rojo aumenta.

Es fácil ver que el contraste entre los elementos disminuye considerablemente cuando los colores se mezclan. Aunque parezca que volví a crear intencionalmente un ejemplo horrible, en un poco de experimentación nunca pude reproducir la matriz de colores dentro de su mapa, y todas las leyendas producidas sufrieron esencialmente el mismo problema (así que si dejas conozco los colores mágicos para producir su mapa, me encantaría replicarlos aquí).

No exactamente una respuesta, sino en el mismo sentido vano que este hilo. El libro: Cómo mentir con mapas de Mark Monmonier es una lectura divertida. La mayor parte son mapas malos creados intencionalmente para distorsionar u ocultar datos. Es muy fácil manipular mapas para transmitir su punto de vista, es bueno tener en cuenta las ideas de este libro para asegurarse de que realmente no cruce la línea.

( Fuente )

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

Ofrezco este porque es típico de las ilustraciones en un libro de texto sobre cartografía bien considerado, por lo que no es un mal mapa único: ejemplifica lo que se enseña a la gente en (algunas) universidades.

El subtítulo debajo de él lee,

Mapa de residuos de regresión. Las áreas geográficas que tienen valores de Y considerablemente sobre-o sobrepredicidas en relación con la línea de regresión se mapean con símbolos de área identificables. Estas secciones del área de estudio deben investigarse más de cerca. Es posible que se necesiten más datos para determinar por qué las variables dependientes en esta sección se comportan como lo hacen. La identificación de áreas desviadas es una aplicación importante del mapeo residual.

El problema es que este mapa y su interpretación son erróneos de muchas maneras importantes, comenzando por el concepto mismo de su construcción: un mapa coro-antropológico de residuos es inferior a muchas otras técnicas disponibles. El patrón de los residuos mapeados aquí no solo es engañoso debido a la pobre cartografía (y una leyenda verdaderamente horrible), sino que, de hecho, ¡es de esperar de los residuos de una muy buena regresión! De esta manera, el autor del libro está creando un problema donde no existe ninguno, desarrollando expectativas poco realistas y recomendando un esfuerzo de recopilación de datos adicional potencialmente costoso y sin sentido.

Un contendiente reciente por el título.

Solo describiré mis principales críticas en el primer mapa: "Población", visto en la escala y posición predeterminadas con Firefox (OSX).

• Los datos cuantitativos absolutos se clasifican y representan por clases de color: gran reducción de información. Aproximadamente 200 valores numéricos se reducen a cinco valores de color.
• El método de clasificación es peculiar: Indonesia y China pertenecen a la misma clase (234M / 1,338M).
• La clasificación presentada en la leyenda no refleja los valores de datos reales. La población de Paraguay es de 6.4M, pero la leyenda dice que su clase comienza en 9.8M (pero los valores provienen de la misma fuente: Banco Mundial ).
• La proyección es inapropiada: es un Mercator, mira el tamaño de Groenlandia, por ejemplo. El tamaño de las masas continentales está muy distorsionado en relación con las proporciones de las superficies reales. No hay justificación para esto.
• Como resultado de la observación anterior, la escala presentada solo es verdadera en una latitud específica (no precisa), no para todo el mapa como implícitamente implícito.
• La granularidad de datos no es coherente con algunas entidades de mapa grandes que se muestran: Alaska está en la misma clase que EE. UU., Groenlandia que Dinamarca.
• Como resultado de la observación anterior, Groënland está falsamente representado como perteneciente a la clase de población mínima, que comienza en 9.8M, pero su población es de solo 57,000.
• Los colores de la leyenda son diferentes a los colores del mapa (verificado con la herramienta de gotas de Photoshop) (!).
• En la escala predeterminada, los grandes lagos y mares interiores son del mismo color que los países, solo que un tono más oscuro.
• En la escala predeterminada, el mapa se recorta en las cuatro direcciones.
• El orden de los elementos en la leyenda se invierte, en comparación con el orden recomendado (ver, por ejemplo, TA Slocum, Cartografía temática y visualización , Prentice Hall, 1999 y BD Dent, Cartography: Thematic Map Design , McGraw-Hill, 1999), pero es el configuración predeterminada para el software ESRI.
• El color del contorno no es lo suficientemente contrastado con respecto a algunos de los colores de superficie más oscuros. Por ejemplo, intente ver la frontera entre Turquía e Irán, o entre algunos países de Europa occidental.
• Falta inexplicable de datos: Guyana Francesa.
• Lo siento, demasiado cansado para continuar, es bastante doloroso.

Mi fuente para el descubrimiento de esta "perla" es Maxime del ForumSIG.

Estos están apareciendo TODOS en FB, Gmail y, en general, en Internet. Todos están entusiasmados con ellos, pero creo que son horribles, especialmente teniendo en cuenta que representan datos tan simples. Preguntas que tengo:
¿Qué significa la oscuridad / densidad del color? ¿Más respuestas? ¿Fueron más respuestas per cápita, por encuestas distribuidas?
¿Las áreas blancas no tienen respuesta? ¿Fueron encuestados?
Lamentablemente, las respuestas a esas preguntas están disponibles en el sitio web del estudiante de doctorado, pero se descuidan por completo cuando otros sitios web comparten los mapas.

Ejemplo de cómo se comparten los mapas: http://au.businessinsider.com/22-maps-that-show-the-deepest-linguistic-conflicts-in-america-2013-6#the-pronunciation-of-caramel -starts-indifeinging-vocales-once-you-go-west-of-ohio-river-1
Descripción de Joshua Katz: http://spark-1590165977.us-west-2.elb.amazonaws.com/jkatz/ SurveyMaps /

Uno de mis favoritos personales proviene de la página 66 del Estudio de transporte de Eddington (página 20 del PDF vinculado):

Hay varios problemas inmediatos con este mapa:

1. Otra respuesta señaló esto para otro mapa; Este mapa superpone cantidades significativas de datos de modo que no representa mucho más que una estimación aproximada de la densidad de población.

2. ¿El valor de tasa por edad está representado por el área del gráfico circular o el diámetro ? La leyenda dice "valor tasable por edad ", entonces, ¿hay una correlación entre el área o el diámetro del gráfico circular y la distribución por edades?

3. En cada gráfico circular, ¿representan las proporciones el porcentaje de almacenes que se construyeron en ese período de tiempo, a partir de 2003?