خريطة متعددة المتغيرات

الخريطة ثنائية المتغيرات أو متعددة المتغيرات هي نوع من الخرائط الموضوعية التي تعرض متغيرين أو أكثر على خريطة واحدة من خلال دمج مجموعات مختلفة من الرموز . ^{[ 1 ]} يُمثَّل كل متغير باستخدام تقنية قياسية من تقنيات الخرائط الموضوعية ، مثل الخريطة الكثافية ، أو الخريطة الكارتوغرافية ، أو الرموز النسبية . قد تكون هذه الرموز من النوع نفسه أو من أنواع مختلفة، وقد تكون على طبقات منفصلة من الخريطة، أو قد تُدمج في رمز واحد متعدد المتغيرات.

يتمثل الهدف الأساسي للخريطة متعددة المتغيرات في تصوير أي علاقة إحصائية أو جغرافية بين المتغيرات. وهي قادرة على كشف العلاقات بين المتغيرات بفعالية أكبر من المقارنة المباشرة للخرائط أحادية المتغير المقابلة ، ولكنها تنطوي أيضاً على خطر الإرهاق المعرفي عندما تكون الرموز والأنماط معقدة للغاية بحيث يصعب فهمها. ^{[ 2 ] : 331}

ظهرت أولى الخرائط متعددة المتغيرات في أوائل العصر الصناعي (1830-1860)، بالتزامن مع ظهور الخرائط الموضوعية بشكل عام. وتضمن كتيب خرائط صدر عام 1838 من إعداد هنري دروري هارنس لتقرير عن السكك الحديدية الأيرلندية، خريطةً تُظهر في آنٍ واحد عدد سكان المدن كرموز نسبية وحجم حركة السكك الحديدية كخريطة تدفق . ^{[ 3 ] [ 4 ]}

أصبح تشارلز جوزيف مينارد بارعًا في إنشاء تصورات تجمع بين متغيرات متعددة خلال خمسينيات وستينيات القرن التاسع عشر، وغالبًا ما كان يمزج بين الخرائط الكثافية وخطوط التدفق والرموز النسبية والمخططات الإحصائية لسرد قصص معقدة بصريًا. ^{[ 5 ]}

شهدت الخرائط الموضوعية متعددة المتغيرات انتعاشًا ملحوظًا بدءًا من منتصف القرن العشرين، بالتزامن مع التحول العلمي في الجغرافيا . وقدّم جورج ف. جينكس خريطة كثافة النقاط ثنائية المتغيرات عام ١٩٥٣. ^{[ ٦ ]} ونشر مكتب الإحصاء الأمريكي أولى خرائط التوزيع اللوني ثنائية المتغيرات الحديثة في سبعينيات القرن العشرين. ^{[ ٧ ]} ومنذ ذلك الحين، لاقت أنماطها المعقدة غالبًا، ذات الألوان المتعددة، استحسانًا وانتقادًا، ^{[ ٨ ]} ولكنها أدت أيضًا إلى إجراء بحوث لاكتشاف تقنيات تصميم فعّالة. ^{[ ٩ ] [ ١٠ ]}

ابتداءً من ثمانينيات القرن الماضي، سهّلت برامج الحاسوب، بما في ذلك نظام المعلومات الجغرافية (GIS)، تصميم وإنتاج الخرائط متعددة المتغيرات. ^{[ 11 ]} في الواقع، تم تقديم أداة لإنشاء خرائط التوزيع اللوني ثنائية المتغيرات تلقائيًا في برنامج ArcGIS Pro من شركة Esri في عام 2020.

توجد طرق متنوعة يمكن من خلالها ربط المتغيرات المنفصلة في وقت واحد، والتي تندرج عمومًا ضمن عدد قليل من الأساليب:

• تُصوّر الخريطة الموضوعية متعددة الطبقات المتغيرات كطبقات منفصلة، ​​باستخدام تقنيات مختلفة للخرائط الموضوعية . على سبيل المثال، يمكن عرض أحد المتغيرات كخريطة توزيعية ، مع عرض متغير آخر كرموز نسبية فوق الخريطة التوزيعية.
• تمثل خريطة الرموز المترابطة متغيرين أو أكثر في نفس طبقة الخريطة الموضوعية، باستخدام نفس المتغير المرئي ، مصممة بطريقة تُظهر التركيبة النسبية للمتغيرين.
  • تُعدّ خريطة التوزيع اللوني ثنائية المتغيرات أكثر أنواع الرموز المترابطة شيوعًا. تُستخدم عادةً ألوان متباينة وليست متكاملة، بحيث يُمكن تمييز مزيجها بسهولة على أنه "بين" اللونين الأصليين، مثل الأحمر + الأزرق = البنفسجي. ^{[ 10 ]} وقد وُجد أنها أسهل استخدامًا إذا تضمنت الخريطة مفتاحًا مُصممًا بعناية وشرحًا للتقنية. ^{[ 9 ]} تتمثل إحدى استراتيجيات المفتاح الشائعة في مصفوفة ثنائية الأبعاد، مُقسّمة إلى مربعات أصغر، حيث يُمثل كل مربع علاقة فريدة بين المتغيرات.
  • تجمع خريطة كثافة النقاط متعددة المتغيرات نقاطًا بألوان مختلفة في كل منطقة، وعادة ما تمثل مجموعات فرعية منفصلة من إجمالي السكان. ^{[ 6 ]}
• تمثل خريطة الرموز متعددة المتغيرات متغيرين أو أكثر في طبقة الخريطة الموضوعية نفسها، باستخدام متغيرات بصرية مميزة لكل متغير. ^{[ 2 ] : 337 [ 12 ]} على سبيل المثال، يمكن تمثيل طبقة المدن بدوائر ذات حجم متناسب يمثل إجمالي عدد سكانها، ويمثل لون كل دائرة نوع المصدر السائد للطاقة الكهربائية فيها، على غرار خريطة التوزيع اللوني الاسمية .
  • يُشوّه الرسم الكارتوغرافي حجم وشكل مجموعة من المناطق وفقًا لمتغير معين، ولكنه لا يُحدد الرمز المستخدم لرسم كل منطقة. ولذلك، من الشائع تمثيلها كخريطة توزيعية .
  • تمثل الخريطة البيانية كل معلم جغرافي بمخطط إحصائي ، غالباً ما يكون مخططاً دائرياً أو مخططاً شريطياً ، والذي يمكن أن يتضمن عدداً من المتغيرات. وعادةً ما يتم رسم كل مخطط بما يتناسب مع المجموع الكلي، مما يجعله رمزاً متعدد المتغيرات.
  • استُخدمت وجوه تشيرنوف في الخرائط بشكل متقطع منذ سبعينيات القرن الماضي، وعادةً في سياق تجريبي. ^{[ 13 ] [ 14 ]} تعتمد هذه التقنية على إنشاء رمز نقطي معقد يشبه الوجه، مع تشويه ملامح الوجه المختلفة لتمثيل متغيرات متنوعة، في محاولة للاستفادة من قدرة الإنسان الفطرية على تفسير المعنى من تعابير الوجه. وقد كانت نتائج التجارب متفاوتة، ولم تحظَ هذه التقنية بشعبية واسعة. ^{[ 12 ]}
• الخريطة المتعددة الصغيرة هي سلسلة من الخرائط الصغيرة، مرتبة في شبكة أو مصفوفة، تُظهر كل منها متغيرًا مختلفًا (وإن كان مرتبطًا) على نفس المساحة. ^{[ 15 ]} وقد قيل إنها ليست خريطة متعددة المتغيرات بالمعنى الدقيق للكلمة لأنها مجموعة من الخرائط المنفصلة، ^{​​[ 1 ]} ولكنها مُدرجة هنا لأنها تهدف إلى تحقيق نفس الغرض.

تُعدّ الخرائط الموضوعية متعددة المتغيرات أداة فعّالة للغاية لاكتشاف الأنماط الجغرافية المعقدة في البيانات المعقدة. ^{[ 1 ]} إذا نُفّذت بشكل جيد، يُمكن التعرّف على الأنماط ذات الصلة بين المتغيرات بسهولة أكبر في الخريطة متعددة المتغيرات مقارنةً بمقارنة الخرائط الموضوعية المنفصلة.

تُحقق هذه التقنية أفضل النتائج عندما يكون للمتغيرات نمط جغرافي واضح، كأن يكون هناك ترابط مكاني عالٍ ، بحيث توجد مناطق واسعة متشابهة المظهر مع تغيرات تدريجية بينها، أو ترابط قوي عمومًا بين المتغيرين. أما إذا لم يكن هناك نمط واضح، فقد تتحول الخريطة إلى مزيج مُربك من الرموز العشوائية.

تظهر مشكلة ثانية عندما لا تتناغم الرموز بشكل جيد. فبحسب علم النفس الجشطالتي ، تعمل الخريطة متعددة المتغيرات على أفضل وجه عندما يتمكن قارئو الخريطة من عزل الأنماط في كل متغير على حدة، بالإضافة إلى مقارنتها ببعضها البعض. ويتحقق ذلك عندما تتبع رموز الخريطة مبادئ التجميع الجشطالتية . في المقابل، من الممكن اختيار استراتيجيات رموز موضوعية فعالة بمفردها، لكنها لا تتكامل جيدًا، مثل رمز النقطة النسبي الذي يحجب خريطة التوزيع اللوني الموجودة أسفله، أو خريطة توزيع لوني ثنائية المتغيرات تستخدم ألوانًا أساسية تُنتج ألوانًا مختلطة غير بديهية.

تظهر مشكلة ثالثة عندما تُحمّل الخريطة، أو حتى رمز واحد، بعدد كبير جدًا من المتغيرات التي لا يمكن تفسيرها بكفاءة. ^{[ 16 ]} وقد وُجهت انتقادات كثيرة لرموز تشيرنوف بسبب هذا التأثير.

وهكذا، يتبين أن العديد من الخرائط متعددة المتغيرات رائعة من الناحية التقنية، ولكنها غير قابلة للاستخدام عمليًا. ^{[ 12 ]} وهذا يعني أنه يجب على رسام الخرائط أن يكون قادرًا على التقييم النقدي لمدى فعالية الخريطة متعددة المتغيرات التي صممها. وقد أشير أيضًا إلى أنه في بعض الحالات، قد لا تكون الخريطة هي الأداة الأمثل لدراسة مجموعة بيانات متعددة المتغيرات معينة، وقد تكون هناك طرق تحليلية أخرى أكثر فائدة، مثل تحليل التجميع . ^{[ 2 ] : 344}

• تلوين النطاق
• نظرية الألوان الأربعة
• دالة متعددة المتغيرات