Eerst een voorbeeld om het probleem helder te maken; onderstaande kaart van het WK wielrennen in Peking, eind 2012 (NRC 9-10-12). Wel informatief, maar is het duidelijk waar de fietsers achtereenvolgens (de factor tijd!) naar toe moeten?:
Hoe kan je zorgen dat de eindgebruiker niet met een kluitje in het riet wordt gestuurd? Hieronder wat voorbeelden om van te leren. Acht oplossingsrichtingen voor kaartmakers komen aan de orde. Maar eerst waarom eigenlijk het aspect tijd per definitie lastig in een kaart is te zetten...
Dimensies
Papier en het digitale equivalent daarvan, het scherm, hebben met de fysieke werkelijkheid buiten gemeen dat het te beschrijven is met twee dimensies, x en y. Als we de derde dimensie (z, hoogte, vaak verwaarloosbaar of niet relevant) buiten beschouwing laten, betekent deze overeenkomst dat kaarten goed gebruikt kunnen worden de werkelijkheid buiten te beschrijven. Anders dan tekst, foto's, video's, grafieken en tabellen, zijn kaarten daardoor bij uitstek een natuurgetrouw communicatiemiddel om een ruimtelijk aspect (inkomen, grondgebruik, wegen, hoogte) compleet en op schaal weer te geven. Deze thematische aspecten noemen cartografen de derde dimensie. Zo'n aspect kan met één of meerdere grafische variabelen (zoals grootte, kleur) aan elke xy-locatie worden gekoppeld. Hiermee zijn drie dimensies in kaart gebracht. Tot zover geen probleem...
Het probleem van de vierde dimensie
Tijd is in het dagelijks spraakgebruik misschien een dimensie, en wiskundig is die ook prachtig uit te zetten langs bijvoorbeeld een horizontale as van een grafiek. Helaas is deze as bij een conventionele kaart altijd al in gebruik, voor de x en de y... We kunnen dus maar één moment gelijktijdig zien. De rest moeten we opslaan in het geheugen. En dat werkt alleen goed bij kleine aantallen veranderde objecten, en bij gemotiveerde eindgebruikers... En het werkt bij iedereen verschillend... Zie daar het ontwerpprobleem voor kaartenmakers.
Oplossingen
Er zijn meerdere oplossingen denkbaar. Ik kwam tot tien. Hieronder worden ze kort besproken op functie, toepasbaarheid en randvoorwaarden voor gebruik. Met voorbeelden uit de praktijk.
1) Meerdere kaarten
Twee of meer tijdstippen kan je makkelijk ná (naast) elkaar karteren, maar soms is het soms moeilijk te lezen. Je moet als eindgebruiker op zoek naar verschillen. Meestal gaat het om twee kaarten, een situatie vóór en na een gebeurtenis. De kaarten moeten geheel op één pagina of scherm passen. Bij weinig objecten, opvallend gekarteerd kan dit een goede methode zijn. Maar bij veel objecten en een moeilijke ruimtelijke spreiding van het fenomeen is het resultaat eerder een langdurig puzzeltocht voor de eindgebruiker. Het is dan de vraag of de boodschap van de kaart nog overkomt.
Hieronder een aardig voorbeeld met vier kaarten van Israël en Palestina (NRC 22-11-12):
Vier kaarten vaak te veel, maar door een rustig kaartbeeld, zoals weinig labels en geen steden of wegen, is deze kaartserie toch effectief. Een voorwaarde voor het succesvol uitvoeren van deze eerste optie, meerdere kaarten, is een uniforme en eenvoudige visualisatie.
Soms kan is het resultaat misschien niet zo overzichtelijk zijn, zoals de veranderingen die hier onder te zien zijn in deze kaartserie van Europa:
Maar eerlijk is eerlijk, in dit bovenstaande voorbeeld hebben de individuele kaarten zelf ook betekenis, zeggingskracht, noodzaak. Het gaat zeker niet alléén om verschillen!
2) Animaties
Dankzij software beschikken we over deze tweede oplossingsrichting. Je zet gewoon twee of meer kaarten uit de vorige oplossingsrichting achter elkaar. Het kan ook een video zijn. De eindgebruiker moet onderwijl wél de verschillende kaartbeelden onthouden. Meer dan bij de vorige optie mogen daarom de veranderingen niet te groot zijn. Overbekend zijn te snelle of te langzame animaties. Die zijn je bijgebeven omdat ze irritant zijn; de boodschap of de inhoud van die kaart staat je niet meer bij. De snelheid moet gebaseerd zijn op de hoeveelheid informatie op de kaart. Of de gebruiker moet die snelheid zelf kunnen regelen.
Twee of meer tijdstippen kan je makkelijk ná (naast) elkaar karteren, maar soms is het soms moeilijk te lezen. Je moet als eindgebruiker op zoek naar verschillen. Meestal gaat het om twee kaarten, een situatie vóór en na een gebeurtenis. De kaarten moeten geheel op één pagina of scherm passen. Bij weinig objecten, opvallend gekarteerd kan dit een goede methode zijn. Maar bij veel objecten en een moeilijke ruimtelijke spreiding van het fenomeen is het resultaat eerder een langdurig puzzeltocht voor de eindgebruiker. Het is dan de vraag of de boodschap van de kaart nog overkomt.
Hieronder een aardig voorbeeld met vier kaarten van Israël en Palestina (NRC 22-11-12):
Vier kaarten vaak te veel, maar door een rustig kaartbeeld, zoals weinig labels en geen steden of wegen, is deze kaartserie toch effectief. Een voorwaarde voor het succesvol uitvoeren van deze eerste optie, meerdere kaarten, is een uniforme en eenvoudige visualisatie.
Soms kan is het resultaat misschien niet zo overzichtelijk zijn, zoals de veranderingen die hier onder te zien zijn in deze kaartserie van Europa:
Maar eerlijk is eerlijk, in dit bovenstaande voorbeeld hebben de individuele kaarten zelf ook betekenis, zeggingskracht, noodzaak. Het gaat zeker niet alléén om verschillen!
2) Animaties
Dankzij software beschikken we over deze tweede oplossingsrichting. Je zet gewoon twee of meer kaarten uit de vorige oplossingsrichting achter elkaar. Het kan ook een video zijn. De eindgebruiker moet onderwijl wél de verschillende kaartbeelden onthouden. Meer dan bij de vorige optie mogen daarom de veranderingen niet te groot zijn. Overbekend zijn te snelle of te langzame animaties. Die zijn je bijgebeven omdat ze irritant zijn; de boodschap of de inhoud van die kaart staat je niet meer bij. De snelheid moet gebaseerd zijn op de hoeveelheid informatie op de kaart. Of de gebruiker moet die snelheid zelf kunnen regelen.
Twee voorbeelden. Deze link toont een animatie van de grenzen van Europese landen sinds het jaar 1000:
Hieronder een ander voorbeeld, de bekende Buienradar (bron: buienradar.nl):
3) Verschilkaarten
De datasets die je als kaartmaker binnen krijgt, beschrijven vaak niet een verandering (één kolom), maar tonen twee situaties. Immers, zo is data ingewonnen, op twee of meer tijdstippen. Een GIS-ser die zich te veel op zijn software-speeltje en de verkregen 'o-zo-rijke dataset' concentreert, gaat gelijk visualiseren. Helaas, hij gaat zo de mist in. Hij creëert een Sudoku voor de eindgebruiker. Trek de twee tijdstippen van elkaar af en toon in één kaart het verschil. Bijvoorbeeld waar de huizenprijzen gedaald of gestegen zijn. Speel niet alleen met de cartografie en de software, maar óók met de data! Net zo simpel, áls je er aan denkt. Dat is veel informatiever, dan twee kaarten met huizenprijzen van twee verschillende jaartallen. Zie dit voorbeeld:
Met een verschilkaart bewijs je de lezer écht een dienst. Niet de eindgebruiker, maar de software heeft de rekensom gemaakt. Sterker, het duiden van de verandering (bepaalde elementen extra aanzetten, door bepaalde classificatie, afwijkende kleuren, dikte of labels) kan plotseling veel beter. Daardoor ben je in staat beter de boodschap van de kaart helder te laten zijn. De grootste verschillen, bijvoorbeeld. Deze oplossingsrichting wordt mijns inziens te vaak over het hoofd gezien. Helaas, want ik denk dat een verschilkaart van alle tien genoemde oplossingerichtingen het duidelijkst een specifieke boodschap kan uitdragen.
Voorwaarde voor een geslaagde verschilkaart is wel dat het gebied bekend is en/of er een duidelijke referentiekaart onder is afgebeeld. En dat de cartografie overduidelijk is. In onderstaand voorbeeld (AD 13-10-12) is beide niet in orde, waardoor zowel de oude als de nieuwe situatie niet duidelijk worden:
Een verschilkaart is bij een topografisch thema eigenlijk één combinatie van een voor-, en een na-kaart. Bijvoorbeeld, nu en straks. Alles wat gelijk blijft, heeft een neutrale weergave. Kijk maar eens naar deze duidelijke legendabenamingen en dito symbologie:
4) Bewegingskaarten
Als een object beweegt, is de veranderende locatie een afgeleide daarvan in de tijd. Als je die veranderende locatie successievelijk in beeld brengt, met wat labels (met tijd of jaartal erbij) heb je tijd indirect in beeld gebracht. Een voorbeeld is de beroemde kaart van Minard, waarop de aanval en terugtrekking van Napoleons leger te zien is:
Naast de tijd is ook de grootte van het leger weergegeven, met de dikte van de lijn. Met de tijd (en locatie) neemt deze dikte steeds verder af. Dergelijke kaarten leveren veel inzicht, maar zijn vaak moeilijk snel te interpreteren. Het doel zal vaak analytisch van aard moeten zijn, de doelgroep intrinsiek gemotiveerd. Zeker als het om veel data gaat.
Een ander, iets eenvoudiger voorbeeld is deze (NRC 19-1-2013):
Een voorwaarde voor een geslaagde bewegingskaart lijkt een goede, overzichtelijke labeling van de tijdstippen te zijn (data of opeenvolgende nummers) in combinatie met 'volgordelijke' kleuren. En een relevante referentiekaart. In het geval van de zuidpool heeft een wegenkaart geen nut, maar een maatstok zou er voor zorgen dat de gekarteerde tijd veel informatiever kan worden uitgelezen door de eindgebruiker.
5) 3D-kaarten
6) Cartogrammen
We zagen eerder dat kaarten niet goed om zouden kunnen gaan met tijd, maar grafieken wel... We kunnen dus de factor tijd in een staaf- of lijngrafiek zetten, en deze daarna op een kaart zetten. Behalve de twee lokaliserende x- en y- dimensies, komt er dus een tijd- en attribuut as bij, althans, voor enkele landen, plaatsen of provincies. Eigenlijk dient de kaart alleen maar als kapstok voor grafieken. Het moet wel heel raar lopen, wil deze kakofonie aan opties nog een effectief resultaat opleveren. Misschien bij weinig grafieken en locaties, maar niet bij bijvoorbeeld het onderstaande, dramatische geval:
Wat mij betreft zou deze oplossingsrichting verboden moeten worden. Zeker als het zo onoverzichtelijk druk wordt als hierboven.
7) Dubbele figuratieve kaarten
De term figuratieve kaart wordt meestal gebruikt voor een kaart waarop een kwantitatieve grootheid (aantallen) van locaties (gebieden, gebeurtenissen of plaatsen) met een proportioneel symbool (meestal de saaie maar zeer effectieve cirkel) wordt weergegeven. Als je dat twee maal doet, van twee tijdstippen, heb je een meervoudige figuratieve kaart. Zoals onderstaand voorbeeld van de Volkskrant (4-12-12):
Simpel maar effectief. Zowel de CO2-uitstoot in 1990 (grijze labels en niet-ingekleurde cirkels) als de uitstoot 20 jaar later (vette labels en roodbruine ingekleurde cirkels) zijn weergegeven. Hier is het de verandering - al is dat impliciet - die goed in beeld gebracht, net als de actuele situatie. Een verschilkaart alléén zou oninteressant zijn, omdat de absolute waarden nu eenmaal onmisbaar zijn als referentie voor de eindgebruiker van de kaart. Uiteraard moet de data zich qua verspreiding, overlap en aantal zich hier voor lenen. Bij veel punten en veel overlap kan deze oplossing wel eens te veel drukte opleveren. Wellicht zijn de punten dan te aggregeren, of is het voldoende een top10 in plaats van alles te visualiseren.
Naast animaties maakt de Zorgatlas van het RIVM om het aspect tijd in beeld te brengen vaak gebruik van deze dubbele figuratieve kaarten, zoals bij onderstaand voorbeeld van de verspreiding van de mazelen. De laatste week wordt -rood- over de eerdere gevallen dit jaar (grijs) heen geplot, zodat je ziet waar het nu 'uitdooft of nog leeft':
Bij veel data kunnen dergelijke kaarten / applicaties snel onoverzichtelijk worden. Terwijl de beslissingen nog wel steeds veilig, juist en snel genomen moeten worden... Dat is de reden waarom bijvoorbeeld labels of bepaalde details pas opduiken na een actie van de gebruiker. Ook gebieden, bepaalde datacategoriën of hoogtes waar je niet in geïnteresseerd bent, kunnen door de software gelukkig vaak uitgefilterd worden, zoals bijvoorbeeld bij de ArcGIS Tracking Analyst extensie van ESRI.
Hoewel links en rechts nooit hetzelfde gebied te zien is, voegt deze toepassing toch iets toe aan de luchtfoto's van voor en na die storm. Op de Ipad veegt je vinger alsof het de kracht van een storm heeft, keer na keer, de storm over de huizen... intuïtief en indrukwekkend. Het geheimzinnige effect ('hoe zag het er ook al weer uit vóór die storm?') is hier blijkbaar belangrijker dan het gemis van een objectieve analyse. Voor dat laatste heb je twee dezelfde gebieden nodig die gelijktijdig in beeld zijn.
Het is soms wel de vraag of dergelijke dynamische kaarten geen schijnoplossing bieden. Immers, het probleem om het verschil te kunnen zien wordt door de software verschoven van de kaartmaker naar de kaartgebruiker. De kaartmaker kan zeggen 'het staat er toch, als je inzoomt, schuift en klikt', maar of de eindgebruiker dat zo doet en wilt, is nog maar de vraag. Oftewel, het wordt een trucje. En als je niet oppast, een irritant zoekplaatje, of non-info als de lezer de app meteen wegklikt. Wanneer het bekijken van details belangrijk is, en dat moet door veel verschillende individuen apart gebeuren, ontkom je niet aan dergelijke interactieve software. Je kan de rijke data ontsluiten, altijd en overal. Zeker omdat 'iedereen' een smartphone heeft...
Voor een goed overzicht, zeker bij kleinschalige kaarten, zijn interactieve kaarten zelden een goede oplossing. Daarnaast is het duiden (zie de definitie eerder hierboven) erg moeilijk. Kijk bij onderstaande dynamische kaart (link) maar eens of je goed ziet welke wegen qua verkeersintensiteit weinig, 10, 50 100 of 300% zijn toegenomen... En zie hoeveel moeite je er voor moet doen:
En kan je trouwens concluderen of de intensiteit in vooral de Randstad, of juist vooral in de periferie is toegenomen? Neen, het vergelijken is één grote puzzel geworden. Dat komt door de te ruime klassenindeling. Normaliter - dat wil zeggen bij enkelvoudige kaarten die een aspect op één moment beschrijven - is een grove klassenindeling zoals hierboven prima verdedigbaar én nuttig. Maar nu niet. Want veranderingen binnen die klassenindelingen komen voor. Die veranderingen kunnen zelfs zeer groot zijn. Toch worden ze met deze (grof) geclassificeerde data niet getoond. De visualisatie verstopt de verandering. Dat had voorkomen kunnen worden. Met een fijnere klassenindeling, bijvoorbeeld, of (beter) met kleuren waarvan de grijswaarde ongeklassificeerd is afgeleid van de intensiteit, of (ook goed) met de dikte van de lijnen, ongeklassificeerd en proportioneel gerelateerd van de intensiteit.
Blijkbaar moet je als kaartenmaker bij de factor tijd langer nadenken. En het standaard arsenaal aan cartografische ervaring of kennis is niet per definitie voldoende.
Beide viewers hierboven missen de mogelijkheid hetzelfde gebied gelijktijdig in beeld te brengen. Het volgende voorbeeld (link) toont aan dat dat gelukkig wél kan. We zien hoe en waar het aantal vliegbewegingen toeneemt:
In mijn ogen is het geheugen niet sterk genoeg om te verantwoorden links en rechts steeds verschillende gebieden in beeld te hebben, die ook nog eens over een andere tijd gaan (de eerste twee 'swipe' voorbeelden). Het laatst genoemde 'swipe' voorbeeld, echter, is keurig inzoombaar en te verschuiven. Het geeft de eindgebruiker gelukkig wél steeds hetzelfde gebied. Zo hoeft de eindgebruiker alléén de conclusie van de kaart te onthouden en niet alle data!
De oplossingsrichtingen 2, 9 en 10 kunnen alleen digitaal worden aangeboden.
Conclusies
Er zijn veel methodes om de factor tijd in beeld te brengen, maar ze zijn niet in elke situatie altijd even succesvol toe te passen. Per definitie is het een lastige klus en het hangt zeker niet alleen van het thema en de hoeveelheid data af. Ga in ieder geval uit van de boodschap van de kaart, het effect dat je wilt bereiken met de kaart. Help de eindgebruiker daarbij. Stuur hem niet met een kluitje in het riet. Ga niet enkel en alleen uit van de beschikbare hoeveelheid data of 'fancy' opties in de software. Software en data zijn slechts middelen, geen doelen.
_____________________
Links:
Meer inspiratie en voorbeelden over het 'in kaart brengen van tijd'? Zie deze pagina op de site van Professor M.J. Kraak. Of bekijk deze webmap van Kenneth Field, die de route ook in 3D (4D zo je wilt) aanbiedt!
3) Verschilkaarten
De datasets die je als kaartmaker binnen krijgt, beschrijven vaak niet een verandering (één kolom), maar tonen twee situaties. Immers, zo is data ingewonnen, op twee of meer tijdstippen. Een GIS-ser die zich te veel op zijn software-speeltje en de verkregen 'o-zo-rijke dataset' concentreert, gaat gelijk visualiseren. Helaas, hij gaat zo de mist in. Hij creëert een Sudoku voor de eindgebruiker. Trek de twee tijdstippen van elkaar af en toon in één kaart het verschil. Bijvoorbeeld waar de huizenprijzen gedaald of gestegen zijn. Speel niet alleen met de cartografie en de software, maar óók met de data! Net zo simpel, áls je er aan denkt. Dat is veel informatiever, dan twee kaarten met huizenprijzen van twee verschillende jaartallen. Zie dit voorbeeld:
Met een verschilkaart bewijs je de lezer écht een dienst. Niet de eindgebruiker, maar de software heeft de rekensom gemaakt. Sterker, het duiden van de verandering (bepaalde elementen extra aanzetten, door bepaalde classificatie, afwijkende kleuren, dikte of labels) kan plotseling veel beter. Daardoor ben je in staat beter de boodschap van de kaart helder te laten zijn. De grootste verschillen, bijvoorbeeld. Deze oplossingsrichting wordt mijns inziens te vaak over het hoofd gezien. Helaas, want ik denk dat een verschilkaart van alle tien genoemde oplossingerichtingen het duidelijkst een specifieke boodschap kan uitdragen.
Voorwaarde voor een geslaagde verschilkaart is wel dat het gebied bekend is en/of er een duidelijke referentiekaart onder is afgebeeld. En dat de cartografie overduidelijk is. In onderstaand voorbeeld (AD 13-10-12) is beide niet in orde, waardoor zowel de oude als de nieuwe situatie niet duidelijk worden:
Een verschilkaart is bij een topografisch thema eigenlijk één combinatie van een voor-, en een na-kaart. Bijvoorbeeld, nu en straks. Alles wat gelijk blijft, heeft een neutrale weergave. Kijk maar eens naar deze duidelijke legendabenamingen en dito symbologie:
4) Bewegingskaarten
Als een object beweegt, is de veranderende locatie een afgeleide daarvan in de tijd. Als je die veranderende locatie successievelijk in beeld brengt, met wat labels (met tijd of jaartal erbij) heb je tijd indirect in beeld gebracht. Een voorbeeld is de beroemde kaart van Minard, waarop de aanval en terugtrekking van Napoleons leger te zien is:
Naast de tijd is ook de grootte van het leger weergegeven, met de dikte van de lijn. Met de tijd (en locatie) neemt deze dikte steeds verder af. Dergelijke kaarten leveren veel inzicht, maar zijn vaak moeilijk snel te interpreteren. Het doel zal vaak analytisch van aard moeten zijn, de doelgroep intrinsiek gemotiveerd. Zeker als het om veel data gaat.
Interessant is de veranderende kleur. De heen roze/bruin, de terugweg zwart. Deze verandering in kleur is zeer essentieel. Het geeft de tijdsfactor weer, in een grove vorm.
Dat brengt ons terug bij het startvoorbeeld van deze blog, de fietsroute van het WK, want de bovenstaande techniek om met kleuren van lijnen (of punten) tijdsverschil aan te geven is ook hier gebruikt:
Maar valt het hier goed uit? Het gaat nu om 5 dagen, dus 5 kleuren, waarvan de routes ook nog eens door elkaar lopen. Best ingewikkeld, dus. Naast slimme, volgordelijke kleuren - niet enkel onderscheidende kleuren zoals dit origineel - hadden (grote) pijlen, tijdlabels, dagnummers of kilometringen om de 50 km bijvoorbeeld kunnen helpen deze Gordiaanse knoop visueel te ontwarren. Routes, in plaats van slechts de te berijden wegen, zouden dan wél zichtbaar worden.
Een ander, iets eenvoudiger voorbeeld is deze (NRC 19-1-2013):
Een voorwaarde voor een geslaagde bewegingskaart lijkt een goede, overzichtelijke labeling van de tijdstippen te zijn (data of opeenvolgende nummers) in combinatie met 'volgordelijke' kleuren. En een relevante referentiekaart. In het geval van de zuidpool heeft een wegenkaart geen nut, maar een maatstok zou er voor zorgen dat de gekarteerde tijd veel informatiever kan worden uitgelezen door de eindgebruiker.
5) 3D-kaarten
Wanneer je de 2D eigenschap van papier en scherm ontkent, kan je 3D suggereren. Een lezer kan immers sinds zijn 4e levensjaar een derde dimensie ervaren op een plat vlak. Daartoe moeten we een draadmodel tonen, waarbinnen niet alleen een kaart te zien is, maar ook een verticale as: de tijd. Zie onderstaande twee voorbeelden van Kenneth Fields (ESRI Inc., links, in ArcScene) en Professor M.J. Kraak (ITC, rechts). Beide tonen, boven een scheef getoonde platte kaart, de positie en het tijdstip van het leger van Napoleon, zoals we dat hierboven ook al zagen. We zien onder andere welk leger (het groenblauwe) het langste op eenzelfde plek verbleef (url's onderaan deze blog):
De extra as voegt functionaliteit toe, maar ook ingewikkeldheid. Voor analyse, zeker als dit interactief wordt aangeboden, lijkt de 3D oplossing prima om data te visualiseren. Voor een snelle indruk van het algemene beeld, en het voorkomen van afhakers, is de 3D oplossing wellicht 'overdone'. De '3D'-kaart lijkt meer van nut om de wetenschappelijke en commerciële waarde van software te tonen. Voor het grote publiek geeft een platte kaart (zoals die versie van Minard die we eerder al zagen) al goed genoeg verbazing, indruk, duiding. Het 2D beeld is een beeld dat waarschijnlijk eerder beklijft bij die eindgebruiker.
Dergelijke 3D-kaarten, waarbij de derde as dus géén meetkundige as is, maar de tijd voorstelt, komen de eindgebruiker wellicht vreemd voor. Tijd is een andere, moeilijk te bevatten eenheid, zeker als die 'ruimtelijk' wordt gevisualiseerd, terwijl tijd niet ruimtelijk is. Het resultaat is voor mensen zonder veel grafiekgevoel, al gauw eerder abstracte kunst, dan een aantrekkelijke visualisatie. Het zou mij daarom niet verbazen dat er onderzoek bestaat, of nog zal komen, dat uitwijst dat de gemiddelde eindgebruiker - zeg, de geïnteresseerde leek - deze kaarten slechts langzaam interpreteert, al of niet met grote kans op misinterpretaties. Tenminste, als die leek niet al voortijdig de app, website of applicatie verlaten heeft... Een boodschap is zo - althans zonder bijgaand verhaal - moeilijk te brengen met een 3D-kaart.
Onderzoekers daarentegen, hebben eerder lol aan (en enig nut van) zo'n 3D-kaart, omdat zij waarschijnlijk wel nieuwe inzichten kunnen ontdekken. Voor hen is de 3D-kaart studiemateriaal. Zeker als zij, behalve over de functionaliteit om het draadmodel rond te draaien en er op in te zoomen, ook over andere, hoogwaardigere functionaliteit beschikken. Denk hierbij aan functionaliteit zoals het kunnen instellen van andere classificaties, kleuren, diktes, datasets... Handigheid met software, ervaring met het thema, grafieken lezen, de data, 3D-kaarten en intrinsieke motivatie lijken randvoorwaarden te zijn voor het geval deze oplossingsrichting juichende gebruikers oplevert.
6) Cartogrammen
We zagen eerder dat kaarten niet goed om zouden kunnen gaan met tijd, maar grafieken wel... We kunnen dus de factor tijd in een staaf- of lijngrafiek zetten, en deze daarna op een kaart zetten. Behalve de twee lokaliserende x- en y- dimensies, komt er dus een tijd- en attribuut as bij, althans, voor enkele landen, plaatsen of provincies. Eigenlijk dient de kaart alleen maar als kapstok voor grafieken. Het moet wel heel raar lopen, wil deze kakofonie aan opties nog een effectief resultaat opleveren. Misschien bij weinig grafieken en locaties, maar niet bij bijvoorbeeld het onderstaande, dramatische geval:
Wat mij betreft zou deze oplossingsrichting verboden moeten worden. Zeker als het zo onoverzichtelijk druk wordt als hierboven.
7) Dubbele figuratieve kaarten
De term figuratieve kaart wordt meestal gebruikt voor een kaart waarop een kwantitatieve grootheid (aantallen) van locaties (gebieden, gebeurtenissen of plaatsen) met een proportioneel symbool (meestal de saaie maar zeer effectieve cirkel) wordt weergegeven. Als je dat twee maal doet, van twee tijdstippen, heb je een meervoudige figuratieve kaart. Zoals onderstaand voorbeeld van de Volkskrant (4-12-12):
Simpel maar effectief. Zowel de CO2-uitstoot in 1990 (grijze labels en niet-ingekleurde cirkels) als de uitstoot 20 jaar later (vette labels en roodbruine ingekleurde cirkels) zijn weergegeven. Hier is het de verandering - al is dat impliciet - die goed in beeld gebracht, net als de actuele situatie. Een verschilkaart alléén zou oninteressant zijn, omdat de absolute waarden nu eenmaal onmisbaar zijn als referentie voor de eindgebruiker van de kaart. Uiteraard moet de data zich qua verspreiding, overlap en aantal zich hier voor lenen. Bij veel punten en veel overlap kan deze oplossing wel eens te veel drukte opleveren. Wellicht zijn de punten dan te aggregeren, of is het voldoende een top10 in plaats van alles te visualiseren.
Naast animaties maakt de Zorgatlas van het RIVM om het aspect tijd in beeld te brengen vaak gebruik van deze dubbele figuratieve kaarten, zoals bij onderstaand voorbeeld van de verspreiding van de mazelen. De laatste week wordt -rood- over de eerdere gevallen dit jaar (grijs) heen geplot, zodat je ziet waar het nu 'uitdooft of nog leeft':
8) Anamorfose
Een anamorfose kan ook gebruikt worden om tijdsaspecten weer te geven. Een anamorfose toont van gebieden ongeveer de locatie, en ongeveer de vorm, maar het oppervlak is niet gerelateerd aan het werkelijke oppervlak, maar is proportioneel gerelateerd aan een bepaalde kwantitatieve grootheid, zoals het aantal stemmers op een president, het aantal inwoners of het bruto binnenlands product. Hieronder is de grootte van elk (van origine) 5 bij 5 km vierkant afhankelijk gemaakt van de reistijd die het duurt om daar door heen te komen, per trein (NRC 23/9):
Voor een analist is die achtergrond misschien veelzeggend, en de bron voor alles wat nodig is om dit kaartbeeld leesbaar te maken voor een haastige lezer: de zwarte lijnen die in 2013 korter worden, de labels die de reistijd getalsmatig maken (2u30 wordt 2u07) en het groene labeltje dat de afname van de reistijd in procenten weergeeft. Dat de Groningse vierkantjes kleiner zijn geworden en dichter bij Amsterdam zijn komen te liggen, zal de meeste lezers niet opvallen. Gezien de visuele hiërarchie (zie de lichtgrijze ondergrond), is deze anamorfose ook alleen maar bedoeld als kapstok. Jammer dat de lezer niet zijn eigen favoriete stations ziet, als referentie... Voor een anamorfose is een overbekend gebied en een goed referentiethema, blijkbaar noodzakelijk om tot een leesbaar nuttig resultaat te komen. Misschien hadden de kleiner en groter geworden vierkantjes in 2013, de rechter kaart, rode en groene kleuren kunnen krijgen, afhankelijk van de mate van hun toe- of afname ten opzichte van 1973. De kaart had dan geen vervreemdende anamorfose hoeven te zijn, en één kaart had volstaan. (Meer weten over anamorfoses en het berekenen en weergeven van (trein)reistijden? Zie dit, waarin Leendert Ramaer (Geo-Info 2011, nr 10/11) de term 'kartogrammen' gebruikt voor anamorfose bij kaarten.)
9) Tracking
Voor analytische toepassingen (inzicht krijgen) en het nemen van operationele beslissingen is tracking een goede oplossingsrichting. Dat is hetzelfde als een bewegingskaart, maar dan met meestal meer objecten, per definitie dynamisch en vrijwel altijd interactief. Vaak gaat het daarbij om (bijna) actuele data (zoals vliegtuigen, schepen, postpakketjes en dieren met een GPS-zender), soms gaat het op basis van historische data, zoals bij orkaanpaden. Hieronder een voorbeeld van vliegtuigen (flightradar24.com):
Bij veel data kunnen dergelijke kaarten / applicaties snel onoverzichtelijk worden. Terwijl de beslissingen nog wel steeds veilig, juist en snel genomen moeten worden... Dat is de reden waarom bijvoorbeeld labels of bepaalde details pas opduiken na een actie van de gebruiker. Ook gebieden, bepaalde datacategoriën of hoogtes waar je niet in geïnteresseerd bent, kunnen door de software gelukkig vaak uitgefilterd worden, zoals bijvoorbeeld bij de ArcGIS Tracking Analyst extensie van ESRI.
Overigens, de bekendste vorm van Tracking heeft bijna elke autobezitter in zijn auto: het navigatiesysteem. Het verschil met bovenstaande tracking-toepassingen is dat hierbij niet het object over de kaart gaat, maar de kaart onder het object 'door wordt getrokken'.
10) Interactieve kaarten
Juist voor grootschalige, specifieke onderwerpen, zijn interactieve kaarten een zeer goede oplossing. En bijzonder gewenst, tegenwoordig. Immers, de hoeveelheid actuele, beschikbare data stijgt, de roep om duiding en beslissingondersteunende tools stijgt enorm. De lezer (en vervolgens zijn controlerende verzekeraar...!) kan bijvoorbeeld 'zijn eigen woning' opzoeken, voor én na een bepaald tijdstip. Denk aan de storm Sandy (link):
10) Interactieve kaarten
Juist voor grootschalige, specifieke onderwerpen, zijn interactieve kaarten een zeer goede oplossing. En bijzonder gewenst, tegenwoordig. Immers, de hoeveelheid actuele, beschikbare data stijgt, de roep om duiding en beslissingondersteunende tools stijgt enorm. De lezer (en vervolgens zijn controlerende verzekeraar...!) kan bijvoorbeeld 'zijn eigen woning' opzoeken, voor én na een bepaald tijdstip. Denk aan de storm Sandy (link):
Hoewel links en rechts nooit hetzelfde gebied te zien is, voegt deze toepassing toch iets toe aan de luchtfoto's van voor en na die storm. Op de Ipad veegt je vinger alsof het de kracht van een storm heeft, keer na keer, de storm over de huizen... intuïtief en indrukwekkend. Het geheimzinnige effect ('hoe zag het er ook al weer uit vóór die storm?') is hier blijkbaar belangrijker dan het gemis van een objectieve analyse. Voor dat laatste heb je twee dezelfde gebieden nodig die gelijktijdig in beeld zijn.
Het is soms wel de vraag of dergelijke dynamische kaarten geen schijnoplossing bieden. Immers, het probleem om het verschil te kunnen zien wordt door de software verschoven van de kaartmaker naar de kaartgebruiker. De kaartmaker kan zeggen 'het staat er toch, als je inzoomt, schuift en klikt', maar of de eindgebruiker dat zo doet en wilt, is nog maar de vraag. Oftewel, het wordt een trucje. En als je niet oppast, een irritant zoekplaatje, of non-info als de lezer de app meteen wegklikt. Wanneer het bekijken van details belangrijk is, en dat moet door veel verschillende individuen apart gebeuren, ontkom je niet aan dergelijke interactieve software. Je kan de rijke data ontsluiten, altijd en overal. Zeker omdat 'iedereen' een smartphone heeft...
Voor een goed overzicht, zeker bij kleinschalige kaarten, zijn interactieve kaarten zelden een goede oplossing. Daarnaast is het duiden (zie de definitie eerder hierboven) erg moeilijk. Kijk bij onderstaande dynamische kaart (link) maar eens of je goed ziet welke wegen qua verkeersintensiteit weinig, 10, 50 100 of 300% zijn toegenomen... En zie hoeveel moeite je er voor moet doen:
En kan je trouwens concluderen of de intensiteit in vooral de Randstad, of juist vooral in de periferie is toegenomen? Neen, het vergelijken is één grote puzzel geworden. Dat komt door de te ruime klassenindeling. Normaliter - dat wil zeggen bij enkelvoudige kaarten die een aspect op één moment beschrijven - is een grove klassenindeling zoals hierboven prima verdedigbaar én nuttig. Maar nu niet. Want veranderingen binnen die klassenindelingen komen voor. Die veranderingen kunnen zelfs zeer groot zijn. Toch worden ze met deze (grof) geclassificeerde data niet getoond. De visualisatie verstopt de verandering. Dat had voorkomen kunnen worden. Met een fijnere klassenindeling, bijvoorbeeld, of (beter) met kleuren waarvan de grijswaarde ongeklassificeerd is afgeleid van de intensiteit, of (ook goed) met de dikte van de lijnen, ongeklassificeerd en proportioneel gerelateerd van de intensiteit.
Blijkbaar moet je als kaartenmaker bij de factor tijd langer nadenken. En het standaard arsenaal aan cartografische ervaring of kennis is niet per definitie voldoende.
Beide viewers hierboven missen de mogelijkheid hetzelfde gebied gelijktijdig in beeld te brengen. Het volgende voorbeeld (link) toont aan dat dat gelukkig wél kan. We zien hoe en waar het aantal vliegbewegingen toeneemt:
In mijn ogen is het geheugen niet sterk genoeg om te verantwoorden links en rechts steeds verschillende gebieden in beeld te hebben, die ook nog eens over een andere tijd gaan (de eerste twee 'swipe' voorbeelden). Het laatst genoemde 'swipe' voorbeeld, echter, is keurig inzoombaar en te verschuiven. Het geeft de eindgebruiker gelukkig wél steeds hetzelfde gebied. Zo hoeft de eindgebruiker alléén de conclusie van de kaart te onthouden en niet alle data!
De oplossingsrichtingen 2, 9 en 10 kunnen alleen digitaal worden aangeboden.
Conclusies
Er zijn veel methodes om de factor tijd in beeld te brengen, maar ze zijn niet in elke situatie altijd even succesvol toe te passen. Per definitie is het een lastige klus en het hangt zeker niet alleen van het thema en de hoeveelheid data af. Ga in ieder geval uit van de boodschap van de kaart, het effect dat je wilt bereiken met de kaart. Help de eindgebruiker daarbij. Stuur hem niet met een kluitje in het riet. Ga niet enkel en alleen uit van de beschikbare hoeveelheid data of 'fancy' opties in de software. Software en data zijn slechts middelen, geen doelen.
_____________________
Links:
Meer inspiratie en voorbeelden over het 'in kaart brengen van tijd'? Zie deze pagina op de site van Professor M.J. Kraak. Of bekijk deze webmap van Kenneth Field, die de route ook in 3D (4D zo je wilt) aanbiedt!
Meer over datavisualisaties met tijd - en dan niet alléén op kaarten - is uitgebreid opgesomd door Christan Tominski en Wolgang Aigner op een mooie website: http://survey.timeviz.net/
