Pistesymbolikartta kuvaa erilaisin pistesymbolein ilmiön sijaintia, laatua tai määrää. Se on hyvin yleisesti käytetty karttatyyppi. Tässä osiossa esitellään erilaisia pistesymbolikarttoja ja niiden ominaispiirteitä. Luettuasi voit tehdä kertaustehtävät.
Piste voi kuvata ilmiön todellista sijaintia, mutta se voi myös kertoa ilmiön esiintymisestä alueellisella tarkkuudella. Lisäksi pisteet voivat kertoa ilmiön esiintymistiheydestä ilman, että ne kertovat ilmiön tarkkaa sijaintia.
Vasemmanpuoleisessa kartassa piste kuvaa jonkin ilmiön suuruutta koko alueella, tässä esimerkissä postinumeroalueella. Oikeanpuoleisessa kartassa piste kuvaa kahden erilaisen ilmiön tarkkaa sijaintia jollain tieverkolla.
Pistesymbolikartan lähtötiedot voivat olla joko määrällistä tai laadullista tietoa. Pistesymbolikartassa määrällistä tietoa (esim. kaupunki ja sen väkiluku) kuvataan tavallisimmin pistesymbolin koon vaihtelun avulla. Tyypillisiä pistesymbolikarttoja ovat suhteellisen pistesymbolin kartta, pistetiheyskartta ja diagrammikartta.
Pistesymbolikartassa esitettävää laadullista tietoa ovat esimerkiksi kaupungin tai huoltoaseman sijaintipaikan tai muun nominaalisen ominaisuustiedon kuvaaminen. Visuaalisina muuttujina ovat usein pistesymbolin muoto tai värisävy.
Edut
Haitat
Suhteellisen pistesymbolin kartassa symbolin koko on suhteutettu kuvattavan ilmiön määrään. Pistesymboli, esimerkiksi ympyrä, kasvaa niin, että kullekin lukuarvolle on oman kokoinen pistesymboli. Pistesymbolin koolla kuvataan yleensä ilmiön absoluuttista määrää. Symboli on suurempi alueella, jolla on esimerkiksi paljon työpaikkoja ja vastaavasti pienempi alueella, jolla on vähän työpaikkoja.
Luokitellussa suhteellisessa pistesymbolikartassa pistesymbolin koko kuvaa kaikkia samaan luokkaan kuuluvia lukuarvoja, ei siis yksittäisiä lukuarvoja. Usein onkin suositeltavampaa käyttää luokiteltua tietoa. Luokiteltu tieto antaa usein vähintään yhtä paljon tietoa kuin yritys välittää seikkaperäisesti yksittäisiä arvoja.
Seuraavassa kartassa pistesymbolit on jaettu neljään luokkaan alueiden asukasmäärän mukaan. Kartasta voit nopealla silmäyksellä havaita, kuinka väestömäärä on suurin Kuopion keskustan postinumeroalueilla. Symboli voidaan esittää ilmiöstä riippuen niin, että se on tarkasti kohteen sijainnissa tai se edustaa tiettyä aluetta. Jos piste on koko aluetta kuvaava, niin ainakin siinä tapauksessa aluerajat kannattaa pitää näkyvillä.
Kartta. Asukasmäärä vuonna 2022 Kuopiossa postinumeroalueittain
Lähde: Tilastokeskus, avoimet paikkatietoaineistot. Paavo-tilastoaineisto ja -postinumeroalueet.
Pistekartan symbolimerkkejä on kahdenlaisia:
Abstrakti pistesymboli on yleensä parempi ja erityisesti silloin, kun sillä kuvataan ilmiön määrää. Yleisimmin käytetty pistesymboli on ympyrä.
Kasvavan pistesymbolin karttaa laadittaessa pisteiden kokoluokan valinnalla on hyvin tärkeä merkitys kartan välittämään viestiin ilmiöstä. Suurikokoiset symbolit ymmärretään automaattisesti suuria määriä kuvaaviksi ja vastaavasti pienikokoiset symbolit pienistä määristä kertoviksi.
Jos symbolien kokoluokka on valittu liian suureksi, voi syntyä vaikutelma, jossa kuvattava ilmiö tai sen saamat lukuarvot näyttäytyvät todellisuutta suurempina ja merkittävämpinä. Vastaavasti, jos symbolien kokoluokka valitaan liian pieneksi, pistesymbolien koko voi vähätellä ilmiön merkittävyyttä tai sen saamia lukuarvoja.
Vertaa kahta alla olevaa karttaa keskenään. Millaisen vaikutelman saat niistä väkiluvun jakautumisesta Suomessa kunnittain?
Kartta. Vuoden 2022 väestötiedot esitettynä vuoden 2023 kuntajaolla, esimerkki 1
Kuten huomasit, tässä ensimmäisessä kartassa pistekoko on valittu niin pieneksi, että alueiden välisten erojen havainnoiminen on vaikeaa eivätkä väestökeskittymät juurikaan korostu. Katso seuraavaksi alla olevaa karttaa, huomaatko jotain muutosta?
Kartta. Vuoden 2022 väestötiedot esitettynä vuoden 2023 kuntajaolla, esimerkki 2
Lähde: Tilastokeskus, avoimet paikkatietoaineistot. Väestö 2022 vuoden 2023 kuntajaolla.
Tämä toinen kartta tuo paremmin esiin väestön alueellisen jakauman, mutta siinä suurimmat pisteet peittävät alleen alueiden rajoja, ja naapurialueita esittävien pisteiden kohdentaminen on vaikeaa. Tärkeää on järjestää pisteet niin, että suurimmat pisteet jäävät alimmaisiksi ja pienimmät piirtyvät niiden päälle.
Käytännössä aineiston jakauma määrittelee pistesymbolien visualisointitavan. Hyvin tasaisesti jakautunut aineisto on helppo visualisoida, kun symbolien kokoeroja ei juuri ole. Aineisto, jonka minimi- ja maksimiarvojen väli on erittäin suuri, on haastava. Vaarana on, että suurimmista symboleista tulee niin suuria, että ne peittävät kartan muut symbolit alleen ja pienimmistä symboleista taas niin pieniä, että niitä on vaikea edes havaita.
Joskus voidaan joutua miettimään myös symbolien esitysjärjestystä eli pienempi voidaan tuoda suuremman päälle erottuvuuden parantamiseksi tai symboleista voidaan tehdä myös läpinäkyviä. Visualisoinnin parantamiseksi voidaan myös kuvata pelkät symbolien ääriviivat.
Ilmiön määrää kuvataan siis symbolin pinta-alalla. Yksinkertaisimmillaan tämä tarkoittaa, että pinta-alan tulisi kasvaa suorassa suhteessa muuttujan arvoon eli määrään. Tähän on olemassa myös laskukaava. Katso seuraava esimerkki.
Ilmiön määrää kuvataan symbolin pinta-alalla. Muuttujien saamien arvojen suhde toisiinsa on yhtä suuri kuin ympyräsymbolien pinta-alojen suhde toisiinsa. Tämä voidaan laskea kaavalla:
(Ympyrän pinta-ala = πr2, jossa r on säteen pituus.)
Jos muuttuja saa minimiarvokseen esimerkiksi 400 (asukasta) ja maksimiarvokseen esimerkiksi 1600 (asukasta), ja minimiarvon ympyräsymbolin säteeksi (r1) määritellään esimerkiksi 0,5 cm, maksimiarvon säteen pituus (r2) saadaan seuraavasti:
Maksimiarvon ympyräsymbolin säteen pituudeksi tulee tässä tapauksessa siis 1 cm.
Jos pienimmän ja suurimman arvon saavat ympyrät näyttävät sopivilta kartalla, lasketaan symbolikoot lopuille arvoille. Näin saadaan pistesymboleita, jotka vastaavat oikeassa suhteessa muuttujan arvoja.
On todettu, että kartanlukijan on usein vaikea verrata silmämääräisesti symbolien kokoeroja, vaikka ilmiön arvoilla olisi riittävä vaihteluväli. Käytännössä pisteiden kokoerot usein aliarvioidaan. Joskus tätä aliarviointiharhaa on pakko korjata niin sanotulla korjausfaktorilla, jolloin lukuarvon kasvaessa ympyröiden koko kasvaakin suhteessa enemmän.
Pistetiheyskartta kuvaa ilmiöiden alueellista vaihtelua pisteiden määrän ja tiheyden avulla. Pistetiheyskartassa kaikki pisteet ovat samankokoisia ja edustavat kukin samaa lukumäärää. Tämän karttatyypin tarkoituksena ei kuitenkaan ole kertoa lukumääriä, vaan havainnollistaa ilmiön alueellisia keskittymiä ja toisaalta harvan esiintymän alueita.
Tässä esimerkissä paikkatieto-ohjelma on sijoittanut pisteet sattumanvaraisesti alueelle. Osa pisteistä osuu järveen, sillä ohjelma ei erottele, onko kyseessä maa- vai vesialue. Pisteet kuvaavat postinumeroalueittain opiskelijoiden määrää. Millaisen kuvan saat opiskelijoiden sijoittumisesta Kuopiossa?
Kartta. Päätoimisten opiskelijoiden määrä vuonna 2021 Kuopiossa postinumeroalueittain
Lähde: Tilastokeskus, avoimet paikkatietoaineistot. Paavo-tilastoaineisto ja -postinumeroalueet.
Kartasta voit päätellä, että opiskelijoita on eniten keskustan alueella ja keskustan tuntumassa. Tässä tapauksessa olisi voinut käyttää muitakin menetelmiä ilmiön kuvaamiseksi, esimerkiksi suhteellista pistesymbolia.
Pistetiheyskartan laatimisessa keskeistä on valita sopiva lukumäärä, jota yksi piste edustaa. Väärin valittu pisteen arvo voi antaa väärän kuvan ilmiöstä. Pisteitä ei saa olla kartassa liikaa, koska muuten ne peittävät toisensa. Niitä ei myöskään saa olla liian vähän, jotta ei synny vaikutelmaa, että ilmiötä ei esiinny jollain alueella lainkaan. Yhtä aluetta kohti tulisikin olla vähintään kaksi pistettä.
Huomaa, että pistetiheyskartta kertoo koko alueen keskimääräisen tiheyden. Kun pisteet sijoitetaan satunnaisesti karttaan, pisteet voivat joutua alueiden sisällä paikkoihin, joissa ilmiötä ei esiinny lainkaan tai esiintyy vain vähän. Keskittymät, kuten asutuskeskittymät, eivät välttämättä tule esiin tai sijoittuvat vääriin paikkoihin.
Diagrammikuvioita, kuten piirakka- ja pylväskuvioita, voidaan myös käyttää karttaesityksissä. Teemakarttatyypittelyssä nämä piirakka- ja pylväskartat voidaan luokitella pistesymbolikartoiksi. Tämän kaltaisesta karttaesityksestä käytetään myös nimitystä karttadiagrammi.
Diagrammikartalla voi visualisoida monta eri muuttujaa samanaikaisesti. Lukuarvojen tarkastelemiseksi voidaan kartan yhteyteen liittää myös taulukko.
Piirakkakuviossa kuvataan ilmiön jakautuminen osiin, ja kuvattavat luvut ovat osuuksia ilmiöstä. Piirakkakuvion haittapuolena on, että sektoreiden kulman ja pinta-alan oikeaa suhdetta on vaikea hahmottaa. Piirakkakuviota voidaan harkinnan mukaan käyttää myös ilmiön kokonaismäärän kuvaamiseen suhteellisen pistesymbolin tapaan. Piirakkadiagrammikartoissa on tärkeää tehdä diagrammit mahdollisimman selkeiksi ja huomioida, etteivät ne peitä liikaa muita karttaelementtejä.
Kartassa on piirakkakuvioiden avulla esitetty puolueiden kannatus eduskuntavaaleissa vaalipiireittäin. Ohessa voisi hyvä olla taulukko, josta näkyisivät tarkat kannatusluvut. Halutessasi voit tarkistaa luvut annetusta lähteestä.
Kartta. Puolueiden kannatus eduskuntavaaleissa vuonna 2023
Pylväskuviota käytetään erityisesti silloin, kun halutaan kuvata montaa muuttujaa samanaikaisesti. Pylväskuviossa pylvään pituus ilmaisee muuttujan määrää. Pituuden hahmottaminen onkin usein helpompaa kuin piirakkakuvion pinta-alan, joten pylväät saattavat viestiä kartan lukijalle tiedon selkeämmin.
Pylväiden käytön haasteena on, että muuttujien arvojen suuresta vaihtelusta johtuen korkeimmat pylväät peittävät toisten sijaintipisteiden tai alueiden lyhimmät pylväät alleen.