Ja, då kör vi igång kavalkaden av kartor. Då jag tar partierna i bokstavsordning börjar vi med Centerpartiet. Kartan visar stödet för C i riksdagsvalet 2010 efter valdistrikt. Som jag nämnde i mitt inledande inlägg i den här serien av inlägg har jag delat upp valdistrikten i fyra kategorier. De 5 668 valdistrikten fördelar sig då enligt följande för C (korrigerat 15 oktober):
Mer än dubbelt så stort stöd i förhållande till riket totalt eller större (>2*riksresultatet):610 distrikt
Från och med i morgon kommer jag att lägga ut ett antal kartor som visar den geografiska fördelningen av partiernas stöd i riksdagsvalet 2010. I kartorna kommer jag att visa partistödet efter valdistrikt. Kartorna kommer att vara så kallade koropletkartor där valdistriktens färg visar stödet för partiet. Nackdelen med koropletkartor är att de kan ge en missvisande bild då områdenas storlek avspeglar deras geografiska storlek, även om det är röster som är av intresse i val.
I veckan (28⁄9) började DN att publicera diagram på ledarplats. Det är ett roligt initiativ och jag hoppas att vi får ser mer sådant framöver. Tyvärr var det första inslaget inte riktigt lyckat. Diagrammet kan ses nedan. Det syftar till att illustrera ungdomsarbetslös-heten under de senaste åren i ett antal EU-länder.
Så vad är då problemet med diagrammet? Ja, de har i mitt tycke gjort några mindre lyckade val när de valt hur de ska illustrera ungdomsarbetslösheten.
Google har nu valt att släppa ut Google Correlate från beta-stadiet i Google Labs. Tjänsten går ut på att man kan hitta samband mellan olika företeelser. Det är säkert på sin plats att här poängtera skillnaden mellan kausalitet och korrelation, men jag orkar inte just nu utan hänvisar tillEkonomistas inlägg i frågan istället.
I Google Correlate kan man knappa in en sökterm och Google berättar då vilken annan sökterm som har ungefär samma utveckling över tid (man kan även jämföra sökningar i olika amerikanska stater).
I sommar har jag kört cirka 200 mil längs norrländska vägar. I inlandet är det bitvis helt fantastisk natur. Men framför allt är det väldigt mycket skog. Och få människor. Jag kom att tänka på kortfilmen Svitjod av Mårten Nilsson och David Flamholc, där de åker runt i Sverige och ställer frågan: hur skulle det vara om det kom mer människor hit?
Hur ser det då ut med befolkningstätheten i världen?
Jag är, som jag tidigare har nämnt, väldigt fascinerad av visualisering av data. Och en av mina favoriter inom det området är Aaron Koblin. Det han sysslar med är så innovativt och vackert att det närmar sig konst. Nu finns hans presentation på TED utlagd och där går han igenom några av de projekt han har jobbat med de senaste åren. Tyvärr är han inte lika bra på att föreläsa som han är på att visualisera data, men det gör inte så mycket då resultaten är så fantastiska, se själva.
Min favorit bland kartografer, Eric Fischer, har skapat en ny sorts kartor. Tidigare har han bland annat gjort kartor som visar etnisk segregering och var turister respektive invånare tar kort. Nu har han skapat kartor som visar var i olika städer folk twittrar respektive fotar. Nedan ses en sådan karta för Stockholm. Röda prickar är där kort utlagda på Flickr är tagna och blå prickar är där folk har twittrat ifrån.
Som jag tidigare har skrivit om är det allt fler företag och organisationer som inser värdet av att tillgängliggöra sina data (och göra det på ett sätt som underlättar vidareförädling). Men även om så inte sker kan det finnas möjligheter att själv samla in data, eller ägna sig åt så kallad data scraping. Det innebär helt enkelt att man låter datorer samla in data och konvertera dem till någon bearbetningsbar form.
Jag ska snart börja blogga om något annat, kanske lite om Socialdemokraterna inför kongressen, men först ytterligare ett inlägg om kartor. Jag nämnde i ett tidigare inlägg att Eric Fischer gör otroligt fascinerande kartor. Förra året skapade han en uppsättning kartor som både är innovativa och spännande. Vad han gjorde var att utnyttja API:n avseende bilder på Flickr och Picasa för att få ut information om var, geografiskt sett, de bilder som finns där är tagna (genom bildernas geotaggar).