Journals / Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2021 / Cilt: 21 - Sayı: 5

The Use Of Cartogram Maps in Population Analysis

Kartogram Haritaların Nüfus Analizinde Kullanımı

Pages
1108–1124
Publication Date
2022-10-12
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Non-contiguous cartograms in studies where geographical accuracy is important, contiguous cartograms in studies where topological accuracy is important, and dorling cartograms in studies where statistical accuracy is important can be employed.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In this study, it was examined what extend effective the visualization of cartograms in population analysis.
📊
Key Findings & Data:In order to examine the impact of cartograms on visualizing population data, the cartograms were analyzed based on the performance and accuracy (geographical, statistical, topological) criteria.
💡
Conclusion & Impact:Non-contiguous cartograms in studies where geographical accuracy is important, contiguous cartograms in studies where topological accuracy is important, and dorling cartograms in studies where statistical accuracy is important can be employed.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

In this study, it was examined what extend effective the visualization of cartograms in population analysis. In order to examine the impact of cartograms on visualizing population data, the cartograms were analyzed based on the performance and accuracy (geographical, statistical, topological) criteria. The high achievement has been obtained in all cartogram types analyzed based on the performance criteria. The cartograms are representing the data well by generating powerful visualizations for the population data. In this respect, cartograms can be applied to analyze data regarding population. None of the cartogram types examined using population data based on accuracy (geographic, topological, statistical) satisfied all criteria alone. A selection should be made between these criteria, depending on the purpose of the study and the performance expected from the cartogram. Non-contiguous cartograms in studies where geographical accuracy is important, contiguous cartograms in studies where topological accuracy is important, and dorling cartograms in studies where statistical accuracy is important can be employed.

Özet

Bu araştırmada kartogramların nüfus analizinde ne derece etkili bir görselleştirme sağladığı incelenmiştir. Kartogramların nüfusa ait verileri görselleştirmedeki etkisinin incelenmesi için kartogramlar, performans ve doğruluk (coğrafi, istatistiksel, topolojik) ölçütlerine göre analiz edilmiştir. Performans ölçütüne göre analiz edilen kartogram türlerinin tamamında yüksek performans sağlanmıştır. Kartogramlar nüfus verileri için güçlü görselleştirme oluşturarak verileri iyi derece temsil etmişlerdir. Bu bakımdan nüfusa ilişkin verilerin analiz edilmesinde kartogramlar kullanılabilir. Nüfus verisi kullanılarak doğruluk (coğrafi, istatistiksel, topolojik) ölçütlerine göre analiz edilen kartogram türlerinden hiçbiri tüm ölçütleri tek başına sağlayamamıştır. Çalışma amacına ve kartogramdan beklenen performansa göre bu ölçütler arasında tercih yapılmalıdır. Coğrafi doğruluğun önem taşıdığı çalışmalarda bitişik olmayan kartogramlar, topolojik doğruluğun önem taşıdığı çalışmalarda bitişik kartogramlar, istatistiksel doğruluğun önem taşıdığı çalışmalarda ise dorling kartogramları kullanılabilir.

🔖

Cite This Article

KAYA, M. H., YILMAZ, İ. (2022). The Use Of Cartogram Maps in Population Analysis. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 21 - Sayı: 5, 1108–1124. https://ajindex.com/articles/429666

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (11)

  1. Alam, M.J., Kobourov, S. ve Sankar, V., 2015, Quantitative Measures for Cartogram Generation Techniques, Computer Graphics Forum, 34, 351-60.
  2. Barreto, M.C., Kosminsky, D. ve Esperança, C., 2018, Hexagonal hierarchical cartogram: Towards a thematic map of Brazil, InfoDesign - Revista Brasileira de Design da Informação, 15, 45-62.
  3. Berg, M., Mumford E. ve Speckmann B., 2006, Optimal BSPs and Rectilinear Cartograms, Proceedings of the 14th Annual ACM International Symposium on Advances in Geographic Information Systems, 20, 19-26.
  4. Bhatt, M., 2006, Investıgatıng The Approprıateness Of Gastner-Newman’s Cartogram Versus Conventıonal Maps In Vısual Representatıon And Modelıng Of Health Data, Yüksek Lisans Tezi, Coğrafya ve Çevre Kaynakları Bölümü, ABD: Southern Illinois Üniversitesi, 24. Boos, G.J., 2013, The usability of 3D techniques for multivariate thematic mapping, Yüksek Lisans Tezi, Hollanda: Wageningen Üniversitesi, 48. Dent, B.D., Torguson, J.S. ve Hodler, T.W., 2009, Cartography: thematic map design, 6, New York: McGraw-Hill Higher Education, 1-187.
  5. Dorling, D., 1995, The Visualization of Local Urban Change across Britain, Environment and Planning B: Planning and Design, 22, 269-290.
  6. Getis, A., Bjelland M.D. ve Getis, V., 2018, Introduction to geography, 15, New York: McGraw-Hill Education, 30-33.
  7. Henriques, R., 2005, Carto‐SOM: Cartogram Creation Using Self‐organizing Maps, Yüksek Lisans Tezi, Portekiz: Lizbon Yeni Üniversitesi, 144. Heilmann, R., Keim, D.A., Panse, C. ve Sips, M., 2004, RecMap: Rectangular Map Approximations, IEEE Symposium on Information Visualization, 33-40.
  8. Hennig, B.D., 2013, Rediscovering the World: Map Transformations of Human and Physical Space, Doktora Tezi, Sheffield Üniversitesi, 266. Hennig, B.D, 2017, Mapping geographical worlds using cartograms, The bulletin of the Society of University Cartographers, Society of University Cartographers 50, 13-20.
  9. Henning, B.D, 2019, Remapping Geography: Using Cartograms to Change Our View of the World, Geography, Sheffield, England, 104, 71-80.
  10. Henriques, R., 2010, Artificial Intelligence in Geospatial Analysis: applications of Self Organizing Maps in the context of Geographic Information Science, Doktora Tezi, Lizbon-Portekiz, 181. Hong, S., Kocielnik, R., Yoo, M.J., Battersby S., Kim, J. ve Aragon, C., 2017, Designing interactive distance cartograms to support urban travelers, IEEE Pacific Visualization Symposium, 17, 81-90.
  11. Indrayan, A. ve Malhotra, R., 2018, Medical biostatistics, 4,