Qu'est-ce qui fait qu'une carte est classée comme mal conçue?

Une carte mal conçue peut non seulement sembler peu attrayante sur le plan visuel, mais peut également véhiculer le mauvais message, ce qui pourrait conduire à de mauvaises décisions.

Je voudrais demander aux gens de poster des exemples (qui sont du domaine public) de cartes mal conçues, AVEC la justification de la mauvaise conception.

Bien que cette "question" n'ait pas de réponse claire, je pense que ce sera une ressource utile pour voir ce qui mérite une mauvaise conception, afin que d'autres puissent apprendre ce qu'il ne faut PAS faire. Je laisserai les votes choisir la bonne réponse.

J'aimerais aussi voir des exemples de mauvaise conception autour de la cartographie Web.

Je dirais que bien que les professionnels des SIG sachent généralement comment créer une belle carte , je dirais qu'ils ont également tendance à trop compliquer les cartes Web en essayant de recréer une application de bureau SIG sur le Web: Également lent à utiliser, et difficile même d'arriver à la carte.

Je pense que maintenant que les gens normaux sont plus habitués au style et à la simplicité de Google Maps, les cartes Web devraient suivre une approche similaire.

Avec l'explosion de «NeoGeography», en particulier dans le Web, de nombreux professionnels non SIG créent des cartes pour le Web. Beaucoup de ces développeurs sont souvent très bons en conception d'interface utilisateur , mais ne sont pas formés aux principes cartographiques.

Je pense qu'avec les cartes Web, il s'agit de combiner les compétences de la cartographie et de la conception d'interface utilisateur.

Il y a beaucoup de mauvais exemples sur http://cartastrophe.wordpress.com/ . Par exemple cette carte de l'Europe (partie d'une carte du monde qui utilise des couleurs de manière excessive et sans but évident):

Outre la coloration, l’étiquetage sur cette carte est un désordre.

Le fait de superposer une énorme quantité de données sans s’occuper de la lisibilité rend de tels blots de pixels:

(Certaines personnes prétendent que ces " mashups " sont la cartographie 2.0. Peut-être pas).

Un autre exemple de mauvais dessin cartographique d'une agence française française (détail):

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

Battez le 'Map-Mania' de l' OTAN (destiné aux enfants et aux adultes)

Prend beaucoup de temps à charger (contenu flash non compressé / non optimisé)

Très peu de traits (fond dégradé bleu et certains pays / littoral) ça y est!

Très mauvaise projection mondiale - trouvez Hawaii

trop à ajouter à la liste.

double osez-vous l'essayer:

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

J'ai trouvé quelques exemples de très mauvaises cartes choroplèthes publiées sur wikipedia illustrant l'inégalité des revenus et la pauvreté par nation. Bien que les deux mesures décrivent un phénomène continu, elles ont choisi des couleurs apparemment aléatoires pour représenter différentes plages le long du continuum (même les couleurs divergentes, les couleurs vives aléatoires ). J'ai réduit la taille des fichiers que j'ai téléchargés par rapport aux originaux ( GINI , pauvreté ), car je crois qu'ils m'ont rendu malade la visualisation des fichiers en taille réelle (alors méfiez-vous!)

Pour une critique, il semble évident qu'ils auraient dû choisir un jeu de couleurs continu (un nuancier allant du clair au foncé ou vice-versa) pour chaque métrique car ils représentent des données continues (vous devez suivre vos propres conseils wikipedia! ) Le schéma serait peut-être approprié pour les données nominales, mais même dans ce cas, je ne pense pas que de telles couleurs vives constituent un très bon choix (peut-être que quelques petites cartes multiples représentant certaines catégories seraient plus faciles à lire). Pour un ensemble de couleurs plus agréable, consultez le travail de Cynthia Brewer et son applet Colorbrewer est un bon début.

Une note sur la source originale indique que cela provient du World Factbook de la CIA (ce qui est sûrement une donnée), mais je n’ai trouvé aucune carte aussi stupide en regardant le site Web actuel de la CIA World Factbook et je ne peux pas la retrouver. via les communs de Wikipedia pour ces fichiers . Il s’agit peut-être d’une œuvre originale qui, à mon avis, allait à l’encontre de la politique de Wikipedia. Peut-être qu'au lieu de me plaindre, je devrais en télécharger un nouveau!

Bien que cette carte soit esthétique (au moins les petits multiples à gauche), je pense qu’elle est assez pauvre lorsque les trois couches sont superposées. Pour ce que je pense être de meilleurs moyens d’afficher de telles données multivariées, consultez cet autre fil du site - Afficher efficacement les données démographiques sur une carte imprimée .

Carte extraite de http://www.good.is/ . Un meilleur aperçu de la carte actuelle (avec la possibilité de zoomer) est disponible ici .

Un autre exemple de mélange de couleurs comme celui-ci est présenté dans Friendly (2007) . Pour être plus explicite sur la problématique de ces schémas de couleurs, ils confondent les observations avec le schéma de couleurs. C'est-à-dire qu'un polygone peut avoir différentes valeurs d'attributs, tout en recevant la même couleur! (Voir cette présentation, Une étude empirique de l’utilisation de la couleurPaul Murrell et Ross Ihaka pour une description plus détaillée). La citation ci-dessus de Friendly donne un exemple dans la note de bas de page où deux ensembles différents des mêmes attributs mapperaient à la même couleur. Cela ne fait que renforcer la distinction entre les observations par couleur dans la carte actuelle. Il vous faut faire une cartographie mentale impossible des couleurs pour déterminer les valeurs d'attribut d'origine, et ce n'est pas aussi simple que le laisse croire la légende.

Ci-dessous, j'ai essayé de recréer ce que leur légende aurait semblé avoir aimé. Même si j’ai fini par manquer de ressources, je pense que le problème reste éclairant (j’imagine que j’ai échoué non seulement parce que mes couleurs initiales ont été désactivées, mais aussi parce que la superposition de transparence n’est probablement pas cohérente dans et entre les couleurs. Pour obtenir la carte ci-dessus, il est également possible que mon logiciel traite la transparence et les couleurs diffère de son application). Pour lire la légende, procédez comme suit: les couleurs laides en haut à droite représentent le panneau fusionné de toutes les couleurs. Le tableau de la manière dont les couleurs sont organisées est présenté dans les panneaux voisins en bas à gauche. À l'intérieur des nuances, le dégradé jaune augmente, vers le bas des panneaux, le dégradé bleu augmente et, à droite des panneaux, le dégradé rouge augmente.

Il est facile de voir que le contraste entre les éléments est grandement diminué lorsque les couleurs sont mélangées. Bien que l’on puisse croire que j’ai intentionnellement recréé un exemple de merde, un peu d’expérimentation n’a jamais permis de reproduire la palette de couleurs de leur carte, et toutes les légendes produites ont essentiellement le même problème (alors si je sais les couleurs magiques pour produire leur carte, je serais heureux de les reproduire ici).

Pas exactement une réponse, mais dans le même sens que ce fil. Le livre: Comment mentir avec les cartes de Mark Monmonier est une lecture amusante. Il s’agit principalement de mauvaises cartes créées intentionnellement pour déformer ou masquer des données. Il est si facile de manipuler des cartes pour faire passer votre message, il est bon de garder à l’esprit les idées de ce livre afin d’éviter de franchir les frontières.

( Source )

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

Je propose celle-ci parce qu’elle est typique des illustrations d’un manuel bien connu sur la cartographie; elle n’est donc pas une mauvaise carte: elle illustre ce que les gens enseignent dans (certaines) universités.

La légende en dessous se lit,

Carte des résidus de la régression. Les zones géographiques ayant des valeurs Y considérablement sous-estimées ou surestimées par rapport à la droite de régression sont cartographiées avec des symboles de zone identifiables. Ces sections de la zone d'étude doivent être approfondies. Des données supplémentaires peuvent être nécessaires pour déterminer pourquoi les variables dépendantes de cette section se comportent comme elles le font. L’identification des zones déviées est une application majeure de la cartographie des résidus.

Le problème est que cette carte et son interprétation sont erronées à bien des égards importants, à partir du concept même de sa construction: une carte choroplète des résidus est inférieure à de nombreuses autres techniques disponibles. Le modèle de résidus cartographié ici est non seulement trompeur en raison de la mauvaise cartographie (et d'une véritable légende affreuse), mais en fait, on peut s'y attendre des résidus d'une très bonne régression! De cette manière, l'auteur du livre crée un problème où il n'en existe pas, développe des attentes irréalistes et recommande un effort supplémentaire de collecte de données potentiellement coûteux et dépourvu de sens.

Un concurrent récent pour le titre.

Je ne ferai que décrire mes principales critiques sur la première carte: "Population", à l'échelle et position par défaut avec Firefox (OSX).

• Les données quantitatives absolues sont classées et représentées par des classes de couleurs: réduction considérable des informations. Environ 200 valeurs numériques sont réduites à cinq valeurs de couleur.
• La méthode de classification est particulière: l'Indonésie et la Chine appartiennent à la même classe (234 M / 1 338 M).
• La classification présentée dans la légende ne reflète pas les valeurs de données réelles. La population du Paraguay est de 6,4 millions, mais la légende dit que sa classe commence à 9,8 millions (mais les valeurs sont tirées de la même source: Banque mondiale ).
• La projection est inappropriée: c'est un Mercator, regardez la taille du Groënland par exemple. La taille des masses continentales est grossièrement déformée par rapport aux proportions réelles des surfaces. Aucune justification pour cela.
• En raison de la remarque précédente, l’échelle présentée n’est vraie qu’à une latitude spécifique (non précisée), et non pour l’ensemble de la carte comme implicitement implicite.
• La granularité des données n'est pas cohérente avec certaines grandes entités cartographiques affichées: l'Alaska est dans la même classe que les États-Unis et le Groenland comme le Danemark.
• En raison de la remarque précédente, Groënland est faussement représenté comme appartenant à la classe de population minimale, qui commence à 9,8 millions, mais sa population n’est que de 57 000 personnes.
• Les couleurs de la légende sont différentes des couleurs de la carte (vérifiées à l'aide de l'outil Pipette de Photoshop) (!).
• À l'échelle par défaut, les grands lacs et les mers intérieures ont la même couleur que les pays, mais une nuance plus sombre.
• A l’échelle par défaut, la carte est recadrée dans les quatre directions.
• L'ordre des éléments dans la légende est inversé par rapport à l'ordre recommandé (voir, par exemple, TA Slocum, Cartographie thématique et visualisation , Prentice Hall, 1999 et BD Dent, Cartographie: conception de carte thématique , McGraw-Hill, 1999). paramètre par défaut du logiciel ESRI.
• La couleur des contours n'est pas assez contrastée par rapport à certaines des couleurs de surface plus sombres. Par exemple, essayez de voir la frontière entre la Turquie et l’Iran, ou entre certains pays d’Europe de l’Ouest.
• Manque inexplicable de données: Guyane française.
• Désolé, trop fatigué pour continuer, c'est assez douloureux.

Ma source pour la découverte de cette "perle" est Maxime du ForumSIG.

Celles-ci apparaissent partout sur FB, Gmail et, en général, sur Internet. Tout le monde en raffole, mais je les trouve affreux, d'autant plus qu'ils représentent des données aussi simples. Questions que j'ai:
Qu'est-ce que l'obscurité / densité de couleur signifie? Plus de réponses? Était-ce plus de réponses par habitant, par enquête distribuée?
Les zones blanches sont-elles sans réponse? Ont-ils été interrogés?
Malheureusement, les réponses à ces questions sont disponibles sur le site Web du doctorant, mais complètement négligées lorsque d'autres sites Web partagent les cartes.

Exemple de partage des cartes: http://au.businessinsider.com/22-maps-that-show-the-deepest-linguistic-conflicts-in-america-2013-6#the-pronunciation-of-caramel -starts-méprisant-les-voyelles-une-fois-vous-allez-ouest-de-la-rivière-ohio-1
Description de Joshua Katz: http://spark-1590165977.us-west-2.elb.amazonaws.com/jkatz/ SurveyMaps /

Un de mes coups de cœur vient de p66 de l' étude sur le transport Eddington (P20 du PDF lié):

Cette carte pose plusieurs problèmes immédiats:

1. Une autre réponse a indiqué ceci pour une autre carte; cette carte recouvre d' importantes quantités de données, de sorte qu'elle ne représente pas beaucoup plus qu'une estimation approximative de la densité de population.

2. La valeur imposable par âge est-elle représentée par la zone du diagramme à secteurs ou le diamètre ? La légende dit "valeur notable par âge ", existe-t-il une corrélation entre l'aire ou le diamètre du camembert et la répartition par âge?

3. Dans chaque graphique à secteurs, les proportions représentent-elles le pourcentage d'entrepôts construits au cours de cette période, à compter de 2003?