译：如何做好基于地图的数据可视化？

这个地图是Audubon鸟类和气候变化报告中的一部分，预测了季节变化的区域，黄色代表该地区处于夏季，蓝色代表冬季。

地图具有神奇的能力，可以给我们展示不能直接看到的东西，例如 Curiosity在火星上的路径 ， 北达科他州地下水力压裂井的混乱 ， 加州未接种疫苗儿童的簇状分布 。对于记者来说，地图既是一个强大的数据可视化工具，也是一个强大的报告工具。

“地图是信息密度最大的数据通信方式，”洛杉矶时报的数据可视化主管Len De Groot说。因为人们在日常生活中就使用地图，所以能直观理解地图。Len De Groot认为“因为人们已经理解基本的地图，你可以用地图做很多事情，不像散点图那么难以被理解。”

地图也可以揭示不那么显而易见的关系和故事。在21世纪中期，当时De Groot在南佛罗里达的一个团队，制作联邦应急管理局在几个飓风，包括2004年弗朗西斯飓风袭击后的花费。“我们开始时没有任何计划，只是制作钱花在哪里的标准事项，”他说。“让我们惊讶的是来自迈阿密的一个邮编，我们发现这个地区损伤很少，但是支出却在上升。”于是我们通过报纸开展 大规模的调查 ，发现了大面积的欺诈，这使得我们得到了普利策奖提名,并最终让联邦应急管理局改变了政策。

对地图感兴趣的记者非常幸运，由于（大部分）免费和开源软件的增加，地图比以往任何时候都更容易制作，任何一个拥有电脑的人可以在不到一个小时的时间制作不错的地图。然而，做出很好的地图并不是那么容易，它需要更多的思考，并愿意学习一些技术技能。这里有一些要记住的注意事项，以及一些如何开始的建议。

是否要地图

国家地理的高级图形编辑Virginia Mason认为，给定的数据集可以制作地图，不意味你应该制作地图。关键问题是，地理位置对你要讲述的故事是否很重要。例如，一个即将被讲述的故事涉及到农业部的一个挑选狼来保护农场动的物计划。图形数据团队拥有每个州多少动物被杀的数据，所以他们第一个念头就想到地图，用阴影来表示死亡动物的数量。但他们很快就改变了主意。“真正重要的不是在美国的地方,而是地方的名字。”梅森说。所以他们决定创建一个图表，一眼就知道看到哪些州打死的狼最多。

如果是在地图上显示同样的数据，读者将必须浏览地图，然后用不同州的颜色或者阴影来做比较。这是不是我们的大脑特别擅长的，一个自学成才的地图制作者和BuzzFeed新闻的记Peter 。很多感知科学家在研究，我们的大脑善于区分哪些视觉特性。Aldhous说，已经发现的例子有：相比区分区域、颜色、或者饱和度，我们的大脑在擅长比较线条的长度。所以,如果要比较的数字是点，条形图是一个可靠的选择。(想要更好的了解使用感知科学做出更好的信息图，请翻阅Alberto Cairo的书——《功能艺术（ The Functional Art ）》）。

国家地理图形的梅森和她的同事们，制作了一张地图，或者一系列地图，为了另一个保护区故事——2013年对 非洲狮子的专题 。地图显示了狮子的历史分布，涵盖了非洲的大片，以及现在他们生存的分散的小区域。她说，在这种情况下，地理位置很重要——现在狮子几乎全部生存在野生动物园或者其他野生动物保护区。而且，大多数读者不像了解美国50个州那样熟悉非洲地理。“如果你做一个野生动物保护区狮子数量的图表，人们不会知道这些保护区在哪里，”梅森说。

国家地理2014年出版了这张地图，显示了狮子的历史分布，涵盖了非洲的大片，以及现在他们生存的分散的小区域。

你的观点是什么？

宾夕法尼亚州立大学的制图学教授安东尼·罗宾逊说，一旦你决定了你想要的是地图，下一个问题则是你想要通过你的地图传达什么观点。然后你需要花一些时间思考如何设计地图，让地图的每一部分来强调你的观点，并且其他信息没有丢失。（罗宾逊还在 MOOC上开了制图课 ，已经有超过100000的人选择了这门课——它是一个很好的导论课程，但后续的课程还尚未安排)。

“我看到一个共同的地方是卫星或类似选举地图的航拍图像，”罗宾逊说。如果地图上的点是谁投票给谁,那么地表覆盖是无关紧要的，通常可以用中立的白色或灰色背景。

罗宾逊说，另外一个陷阱是太多杂乱。地图软件可以设置每一条小路、河流和知名城市，你要抵抗想包括所有这些的冲动，即使你必须违背软件的默认设置或使用Adobe Illustrator等类似的程序手动删除一些特征。

下面这幅来自纽约时报的地图，是一个很好的有强烈视觉层次结构地图的例子。

这幅纽约时报的地图把海洋和陆地细节弱化到了最小，记录了难民的逃难运动。

红线显示的是世界各地的 难民的逃难运动 ，白色的海洋和灰色陆地只是足以提供参考的可见。“我们使用的是一张卫星图像，但我们拿走了所有的颜色，这样红色箭头可以凸显出来，”地图制图者和图形编辑蒂姆•华莱士说。这个地图还演示了如何做一个可以揭示新故事的地图——对比最近媒体关注难民在绝望中试图穿越地中海和安达曼海域，地图显示了非洲惊人的移民数量。

选择合适的投影

2003年，《经济学人》出版了一张地图和一篇文章说明来自北朝鲜导弹攻击的威胁。他们使用一个标准的 墨卡托投影 和同心圆来暗示存在潜在伤害的地区。不对！墨卡托投影严重扭曲了两极附近的距离，所以真正达到这些区域的来自平壤的导弹距离将大非常多。很快，杂志出版了 修正版 ，和校正后的地图。（ 点击这里 查看两个版本)。

选择错误的投影是菜鸟级别的错误。问题很简单：地球是圆的，而地图是平的。投影是根据数学公式强制把圆的地球映射到平面的地图上。每一种投影都是扭曲的面积、形状、方向和距离的组合，都有其优点和缺点。墨卡托，是为16世纪航海图而设计，很擅长保持方向。 等积方位投影 ，保留了相对于中心点的距离，应该也是 北朝鲜地图的一个不错的选择 。如果保留区面积很重要，比如描绘 气候变化对鸟类栖息地的影响 ， Albers圆锥等面积投影 是一个不错的选择。

规范化你的等值线图

当我第一次在2013年一个制图会议上见到安东尼·罗宾逊，他身上别了一个别针写着:“规范化你的等值线图”。我当时不知道这是什么意思，后来才发现它是非常重要的建议。

等值线地图到处可见。使用颜色或阴影来映射变量——从选举结果到作物产量到癌症发病率的任何变量。但是如果你不小心，很容易产生误导或无意义的地图。以癌症变量为例，如果你把美国不同地区的癌症病例映射到地图上，你可能会看到东海沿岸和南加州都是深色大斑点，中西部只有几个小气泡。这是因为人多分布在东海沿岸和南加州。你也许制作了一幅人口地图，更有趣的是,癌症病例数在每100000居民时高于或低于正常例数。标准化（在这种情况下，通过人口)）允许读者进行有意义的比较。在其他情况下，您可能需要通过面积来标准化，比如空气污染来源的地图可能需要标准化来显示每平方米工厂或汽车的数量。

颜色也很重要

没有什么比一个像你经常在天气图中看到的彩虹颜色方案，让专业地图制作者更沮丧的了。罗宾逊说，“这就像在各种食物上放培根的趋势”。“太没有道理了”。彩虹调色板乍看也许还挺好看的，但是很难是制作地图的好选择。特别是像温度这样的连续变量，将是非常糟糕的选择。如果红色比蓝色代表更温暖，那为什么紫色（红色和蓝色的混合）比蓝色的冷？为什么2摄氏度的温差有时对应一个从浅绿到深绿的微妙变化，有时又突然从绿色变成黄色？更直观的配色方案会用深色调的单一颜色来代表更高的值。

罗宾逊在宾夕法尼亚州立大学的同事辛迪·布鲁尔，用她职业生涯的大部分时间 应用感知科学到制图中的颜色研究 。她的这个网站, Color Brewer ，对于初学者来说是一个很好的资源。它迫使你去思考你地图中的数据，对于异常值——低于或高于的地区，如平均降雨量，Color Brewer可能建议用从从棕色到绿色，中间用中性白色的配色方案。对于不同类别的数据，如不同地区的主要入侵物种在，该网站将建议使用很容易分辨的不同颜色组合。它也建议你限制使用不超过12个分类——更多的类别会使读者很难区分这些颜色。Color Brewer同样提供可以让色盲人可以识别，或在纸上和屏幕上显示效果都很好的颜色方案让您选择。

在最近的一个Katrina 飓风年度报告中，BuzzFeed新闻的科学报道员Peter Aldhous使用来自一个NOAA电脑模型（左图）的风暴潮数据，并试图“使它看起来不像油漆工厂的入侵之旅”。右图是他的温和但更具直观可读版本。

准备开始

仅仅几年前，开始使用数字地图，就意味着要深入到各种被自然资源管理、城市规划者,以及其他专家者使用的复杂地理信息系统（ GIS ）。如今使用数字地图要容易得多了， CartoDB 就是一个很好的选择。这个在线地图制作工具允许你上传数据，简单的点击式操作就可以生成交互式地图。如果要制作更复杂的地图，或定制你想要的地图，你需要学习一些编程。你不会一夜之间成为一个专家,但你可以迅速捡起足够有用的知识，特别是如果你利用CartoDB为记者设计的 在线课程 。使用价格不同决定了你能上传的数据有多少——免费版本允许你上传足够使用的50MB。

在我自己第一次努力制作地图时，我用了一个更简单的选择： ArcGIS on line  ，来自是微软的GIS地图软件Esri。记者可以请求通过Esri的 媒体关系团队 免费获取。单击式界面可以轻松获取到人口普查数据和其他公共数据库，并包括几个可以将照片和文字组合成“ 故事地图 ”的模板，如我曾做过的 一个佛罗里达野生动物灭绝的故事 。免费版提供的个性化和数据分析比CartoDB少，但它是对于讨厌代码者是一个很好的选择。调查记者和编辑最近发布了一个有的 视频集 介绍一些地图制作和数据可视化工具。

CartoDB、Esri和一些其他的地图制作软件经常在记者发布会开相关讲座，使用这些软件的记者也会开一些讲座。和De Groot曾在加州大学伯克利分校新闻学院的骑士数字媒体中心开过一个 地图制作讲座 。Aldhous也曾在IRE的年会上教记者们制作地图，在IRE这个组织，他培养了制作地图和数字新闻的广泛兴趣。“他们谈论很多关于数据框架思维，你不仅仅为了这个故事我要采访谁，你还要考虑怎样使用数据来找到一个故事或者用数据带入故事背景”他说。“地图是很重要的一部分。”

本文作者 ：Greg Miller  客座撰稿人,是一个俄勒冈州波特兰的科学记者。这之前，他是《连线》杂志的资深作家，同时成为地图实验室分类博客的共同创办人。在推特上关注他@ dosmonos 。

36大数据专稿，原文作者：Greg Miller 本文由36大数据翻译组- Ms. X 翻译，转载必须获得本站、原作者、译者的同意，拒绝任何不表明译者及来源的转载！

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