Kahden muuttujan sävyjen sekoitus – väriasteikoiden suunnittelu kahden muuttujan koropleettikartoille räätälöidyllä työkalulla

Bivariate maps are a type of map visualization where two related data series are displayed at once for each data point. They can answer questions of how two variables interrelate in a geographical context using several kinds of encodings — visual variables — such as shape or color. The most common types are choropleth maps that use color hue and lightness to encode data and symbol-based maps that use shape size for both data series. Bivariate maps have seen a minor surge in popularity with new software tools but remain an understudied visualization type with a lack of clear usage recommendations. The thesis consists of a theoretical and a practical part. The purpose was to collate existing recommendations about the design of bivariate maps and determine whether they are considered a useful type of visualization. The theoretical part was a literature survey of relevant visualization and cartography literature, including empirical studies. I also sought to see whether bivariate choropleths are considered more effective than other types. The practical part was building a web tool prototype for bivariate color scale creation limited to choropleth maps, the Bivariate hue blender. The tool uses the Hue-Chroma-Lightness (HCL) color space for scheme design. By rotating the hue angle of an input color by a user-defined amount, a new color can be created. Intermediate colors are generated by blending these two with each other and a light secondary input color. The primary purpose of the tool was to improve color scheme creation and the building process used the framework of research-based design. It involved building the tool, using it to evaluate seven existing palettes, and creating three new palettes. These were applied to four different bivariate maps using statistical data from Finland in two different geographical divisions. Test data was selected using contingency table visualizations to ensure that all classes contain values. In addition to the color scales, a bivariate ordinal texture design was created. Bivariate maps were found to be grouped in categories using the concept of integral and separable dimensions. Bivariate choropleth maps were found to be a relevant visualization type, provided that the data is suitable, and that the number of classes is no larger than 9. An issue pertaining to color contrast was identified — accessibility guidelines stipulate a lightness difference between adjacent hues that require the use of strokes in most choropleth maps. Questions concerning effectiveness of other types, how bivariate symbols interact and how viewers can use bivariate maps for analytical tasks remain unresolved. The tool was subjectively found to enable better control over bivariate color scale creation than other similar software. The evaluated bivariate palettes had issues in lightness uniformity and separation of colors, which could be resolved in the three new palettes. These were found to be at least as practical as the seven initial palettes. This work has concluded that bivariate maps can be considered useful in special cases with the right data, which should encourage visualization designers to employ them. It has contributed a prototype tool that aids the creation of new perceptually uniform color scales for bivariate choropleth maps. Three new colorblind-safe 3×3 palettes are an addition to the limited set of schemes in active use. The method of selecting data using contingency tables can aid in creating bivariate maps.Kahden muuttujan tietokartat ovat visualisointityyppi, jossa kaksi toisiinsa liittyvää tietosarjaa näytetään kunkin datapisteen kohdalla. Niillä voidaan tutkia kuinka kaksi muuttujaa ovat yhteydessä toisiinsa maantieteellisessä kontekstissa, käyttämällä useita erilaisia visuaalisia muuttujia – kuten muotoa tai väriä. Yleisimpiä tyyppejä ovat koropleettikartat, joissa käytetään värin sävyä ja vaaleutta tietojen esittämiseen, sekä symbolikartat, joissa käytetään muodon kokoa molemmille datasarjoille. Kahden muuttujan karttojen suosio on kasvanut uusien ohjelmistotyökalujen myötä, mutta ne ovat edelleen vähän tutkittu visualisointityyppi, josta puuttuvat selkeät käyttösuositukset. Opinnäytetyöni koostuu teoreettisesta ja käytännön osasta. Tarkoituksena on ollut koota olemassa olevia suosituksia kahden muuttujan kartoista ja selvittää, pidetäänkö niitä hyödyllisenä visualisointityyppinä. Teoriaosuus on kirjallisuuskatsaus visualisointi- ja kartografiakirjallisuuteen, mukaan luettuna myös empiiriset tutkimukset. Pyrin myös selvittämään, pidetäänkö kahden muuttujan koropleettikarttoja tehokkaampina kuin muita kahden muuttujan karttatyyppejä. Käytännön osuus on verkkotyökalun prototyyppi, Bivariate hue blender, joka on tehty kahden muuttujan väriasteikkojen luomista varten. Työkalu käyttää Hue-Chroma-Lightness (HCL; sävy, kromaattisuus, vaaleus) -väriavaruutta. Kun syötetyn värin sävykulmaa kääntää, syntyy uusi väri. Alkuperäisestä ja uudesta väristä luodaan kaksi erillistä väriasteikkoa vaaleasta aloitussävystä ja näitä yhdistämällä muodostetaan asteikon välivärit. Työkalun ensisijaisena tarkoituksena on ollut helpottaa väriasteikkojen luomista. Sen kehittämisessä on sovellettu tutkimukseen perustuvaa suunnittelua. Työkalun avulla on arvioitu seitsemän palettia ja luotu kolme uutta. Näitä on sovellettu neljään erilaiseen kahden muuttujan karttaan, joissa on käytetty tilastotietoja Suomesta kahden eri maantieteellisen jaon mukaan. Väriasteikkojen lisäksi on luotu kuviotekstuuri. Tutkimuksessa todetaan, että kahden muuttujan kartat voidaan jakaa luokkiin käyttäen kokonaisten ja eroteltavien ulottuvuuksien käsitettä. Koropleettikarttojen todetaan olevan toimiva laji, kunhan aineisto on sopiva ja luokkia enintään yhdeksän. Työssä tunnistettiin värikontrastiin liittyvä ongelma – esteettömyysohjeissa määrätyt vierekkäisten sävyjen vaaleuserot edellyttävät ääriviivojen käyttöä useimmissa kartoissa. Tutkimuksessa auki jäävät kysymykset koskevat muiden tyyppien tehokkuutta, kaksimuuttujaisten symbolien vuorovaikutusta ja sitä, kuinka katsoja lukee ja käyttää näitä karttoja. Työkalun voidaan todeta subjektiivisesti mahdollistavan paremman hallinnan kaksimuuttujaväriasteikkojen luomisessa vastaaviin ohjelmiin verrattuna. Arvioiduissa paleteissa oli ongelmia vaaleuden tasaisuudessa ja värien erottelussa, jotka nyt voitiin ratkaista kolmessa uudessa paletissa. Näiden todetaan olevan ainakin yhtä käytännöllisiä kuin seitsemän alkuperäistä palettia. Työn loppupäätelmä on, että kaksimuuttujaisia karttoja voidaan pitää hyödyllisinä tietyissä tapauksissa ja niihin soveltuvalla datalla, mikä voi kannustaa visualisointisuunnittelijoita käyttämään niitä. Työn tuloksena on prototyyppityökalu, joka auttaa luomaan uusia tasajakoisia väriskaaloja kahden muuttujan koropleettikarttoja varten. Kolme uutta palettia on lisäys aktiivisessa käytössä olevien kaksimuuttujaisten palettien rajalliseen joukkoon. Kontingenssitaulukoihin perustuva aineiston valintamenetelmä voi auttaa suunnittelijoita kahden muuttujan karttojen luomisessa

Cartographies of Heritage : Mapping the Interpretation of Landscape

Ph. D. Thesis.This thesis critically assesses the capabilities of data visualisation as a medium for effectively presenting and communicating fuzzy data, exploring cartographic methods as an effective form of knowledge communication. It considers how data visualisation can be used to explore landscape themes, specifically by integrating Geographic Information Systems (GIS) to represent and analyse qualitative data for understanding cultural heritage landscapes. Using heritage as a key geographical theme, the thesis considers how individuals place ‘value’ onto locations by reviewing theories of landscape aesthetics as a way of conceptualising landscape recognition. By utilising GIS, the thesis devises a mixed-methods approach to map interpretations and responses to heritage landscapes, developing techniques to enable the visualisation of landscape responses through forms of digital cartography. The methodology is designed to be completed in two separate stages. The first stage involves the collection of categorical and quantifiable data through identified research methods. The second stage requires utilising the empirical data collection to create data visualisation and subsequent maps as evidence of the possibility to deploy qualitative cartographies. Consequently, this thesis shows that cartographic representations can interrogate the relationships between people and place using mixed methods through a qualitative GIS approach. Whether these are part of a series of ongoing innovations, as unique stand-alone maps or as complimentary and supplementary methods of visualisation, data representations can effectively communicate people's experiences with or interpretations of landscapes. Data graphics and cartographic representations can be used alongside or in tandem to one another as part of the same visualisation, to create new innovative forms of data visualisation for interrogating and deciphering the complexities between people and place.Economic and Social Research Council (ESRC), North East Doctoral Training Centre (NEDTC