ऐसा लगता है कि इन प्रकार के "फ्लो मैप्स" के साथ सबसे आम समस्या यह है कि जब कई लाइनें शामिल होती हैं, तो वे इस हद तक टकराते हैं कि किसी भी गैर-स्पष्ट पैटर्न को समझना मुश्किल हो जाता है (जब पारस्परिक प्रवाह माना जाता है एक भी अधिक हद तक)। इसके अलावा लंबी लाइनें ग्राफिक पर हावी होती हैं, हालांकि यह बहुत संभव है कि प्रवाह का वितरण मुख्य रूप से छोटी जगहों पर हो (उदाहरण के लिए, स्थानों के बीच विभिन्न वितरणों के एक मेजबान लेवी उड़ानों के समान होते हैं )। मुझे लगता है कि यह जरूरी नहीं है कि एक बुरी चीज है (लंबी लाइनें अधिक आंतरिक रूप से दिलचस्प हो सकती हैं कि कई घटनाओं के लिए छोटी लाइनें), लेकिन मुझे नहीं लगता कि हम पेड़ों को बोलने के लिए जंगल खोना चाहते हैं।
हालांकि मुझे संदेह नहीं है कि मैं कुछ संभावित "समाधान" से चूक गया हूं, जो प्रस्तावित किया गया है, मैं उन कुछ तरीकों को समेटने की कोशिश करूंगा, जिन्हें व्यक्तियों ने काम में समस्या को हल करने की कोशिश की है जो मैं भर में आया हूं।
लाइनों को विकृत करना
यदि आप कुछ अन्य धागों को दृष्टि से देखते हैं, तो आप कुछ उदाहरण देखेंगे कि लोगों ने इस समस्या से कैसे निपटा है। विशेष रूप से, लाइनें विकृत होती हैं इसलिए वे मानचित्र पर एक दूसरे या अन्य वस्तुओं के साथ ओवरलैप नहीं करते हैं। इसी तरह के एक और सवाल पर (जिसका पहले से ही एक टिप्पणी में उल्लेख किया गया है) व्हीबर का जवाब इसका एक उदाहरण है। स्टैनफोर्ड के कुछ शोधकर्ताओं की एक प्रस्तुति इसी विचार (फान एट अल।, 2005) को प्रदर्शित करती है। उस प्रस्तुति के लिए धन्यवाद एक अन्य सूत्र पर इस उत्तर के लिए dslamb पर जाता है (और उस धागे के सभी उत्तर आपके प्रश्न के लिए भी ब्याज पर होंगे)। मुझे विशेष रूप से यह दिलचस्प लगता है कि इसका एक कार्डिनल उदाहरण मिनार्ड द्वारा पुराना आव्रजन मानचित्र है जो एक वांछनीय आउटपुट (1864 के लगभग!) का एक उदाहरण है।
आपके विशेष उपयोग के मामले (नोड्स और लाइनों की छोटी संख्या) को देखते हुए, यह पर्याप्त लगता है। मेरे द्वारा प्रस्तुत अन्य "समाधान" कई लाइनों और कई मूल-स्थलों के साथ डेटा की कल्पना करने के लिए अधिक लक्षित हैं (हालांकि मुझे लगता है कि वे सामान्य रूप से समुदाय के लिए उपयोगी सारांश होंगे, इसलिए मैं इसकी परवाह किए बिना जारी रखता हूं)।
अल्फा सम्मिश्रण, रंग, और लाइन चौड़ाई / ऊँचाई का उपयोग करना
जिन मानचित्रों को मैंने उसी धागे में सूचीबद्ध किया था, पहले उल्लेखित हैं, नेटवर्क प्रवाह का प्रतिनिधित्व इनमें से उदाहरण हैं। फ़ेसबुक मित्र, लाइनों के अल्फा स्तर को समायोजित करने का एक अच्छा मामला है, इसलिए दो स्थानों के बीच एक गहरे रंग (या उस मामले में उज्जवल) कनेक्शन का प्रतिनिधित्व करने के लिए कई और प्रवाह लगते हैं। यह लंबी लाइनों को भी ध्वस्त कर देता है क्योंकि वे अधिक बार होते हैं। इसी तरह के तर्क बहुभुज क्षेत्रों (रोथ एट अल।, 2010) के लिए वैल्यू-बाय-अल्फा मानचित्रों से आते हैं जिनका उल्लेख इस मंच पर पहले किया गया है ।
मैं उसी उत्तर में मौजूद अन्य मानचित्र रंग का उपयोग करता हूं, और एक गैर-पारंपरिक 3 डी परिप्रेक्ष्य उत्पन्न करने वाली रेखाएं (रत्ती एट अल, 2010)। लेखकों ने समरूप क्षेत्रों को एक साथ समूहित करने और उन्हें रंग कोड करने के लिए एक क्लस्टरिंग मानदंड का उपयोग किया (इसलिए परिभाषा के अनुसार रंग के भीतर के क्षेत्रों में रंगों की तुलना में अधिक समान प्रवाह पैटर्न हैं)। में और अपने आप में क्लस्टरिंग मानदंड डेटा में पैटर्न की पहचान करने के लिए दिलचस्प हो सकता है, हालांकि यह इस के साथ एक संभावना समस्या लगती है, जैसा कि एंड्रयू गेलमैन ने उल्लेख किया है , यह है कि यह आपको बहुत ज्यादा बताता है कि आप पहले से ही क्या जानते हैं, जो एक-दूसरे के पास स्थित हैं। अधिक कनेक्शन हैं।
अंत में, इस श्रेणी में मैं उन तकनीकों को शामिल करता हूं जो रेखा का वजन (अल्फा सम्मिश्रण के समान) लाइन चौड़ाई का उपयोग करते हुए, या 3 डी परिप्रेक्ष्य लाइन ऊंचाई के मामले में, प्रवाह की मात्रा को व्यक्त करने के लिए। 2d में कुछ उदाहरणों के लिए टोबलर के फ्लो मैपिंग सॉफ्टवेयर पेज पर पेज देखें (और मेरे द्वारा उल्लिखित दूसरा लेख लाइन हाइट्स का उपयोग करके 3 डी में एक उदाहरण है)। इसके अलावा उस पृष्ठ पर टोब्लर के पास प्रवाहमापी और उनके ऐतिहासिक अनुप्रयोग (टोबलर, 1987) के साथ समस्याओं का वर्णन करने वाला एक बहुत ही उपयोगी लेख है।
3 डी में एक और उदाहरण है इस सवाल का जवाब इस साइट पर एक mankoff द्वारा। समाजशास्त्रीय छवियों के ब्लॉग पर यह पोस्ट प्रवाह-प्रवाह और बाहर-प्रवाह के बीच अंतर करने के लिए एक प्रवाह आरेख में एक उपयोगी तरीका दिखाता है (हालांकि यह फिर से काम करता है क्योंकि नोड्स की संख्या और अपेक्षाकृत छोटी है, और नेटवर्क पर नोड्स को बाहर रखा जा सकता है। ओवरप्लेटिंग को कम करने का एक मनमाना तरीका)। उन्हीं प्रकार के तीरों (और हैशिंग्स का उपयोग करने वाले कुछ अन्य) भी हैं (टोब्लर, 1987)।
अंत में हालांकि लाइन की चौड़ाई और रंग वास्तव में ओवर-प्लॉटिंग समस्या को हल नहीं करते हैं। 3 डी में आर्क्स कुछ हद तक मदद करते हैं, हालांकि अधिक जटिल प्रवाह पैटर्न के साथ मुझे लगता है कि उनकी सीमित उपयोगिता होगी। IMO अल्फा सम्मिश्रण इन तीनों स्थितियों की एक विस्तृत विविधता में सबसे अधिक उपयोगी प्रतीत होता है, लेकिन रंग और रेखा की चौड़ाई का उपयोग ऊपर उल्लिखित लाइन विरूपण के साथ किया जा सकता है।
डेटा में कमी
मैं यहां दो प्रकार की तकनीकों को समूहित करता हूं, 1) छोटे एकाधिक मानचित्रों का उपयोग करना (अर्थात बहुत अधिक नक्शों वाली बहुत सी वस्तुओं की कल्पना करना ताकि ओवरप्लोटिंग कम हो जाए), या 2) अन्य चित्रमय निरूपण, जो कि रेखाएं नहीं हैं, लेकिन घनत्व के माध्यम से कुछ प्रवाह का प्रतिनिधित्व करते हैं। या कोरोप्लेथ नक्शे। इन के उदाहरणों में पाया जा सकता है (कोरकोरन एट अल।, 2009; राए, 2009; वुड एट अल।, 2010) (आईएएनएस के लिए धन्यवाद रे)। ये छोटे मल्टीपल मैप्स (या सिर्फ एक छोटा क्षेत्र) की एक श्रृंखला प्रस्तुत करके प्रस्तुत दृश्य जानकारी की मात्रा को कम करते हैं, या कुछ स्टेटिस्टिक का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक चेरोप्लेथ मैपिंग योजना का उपयोग करते हैं (उदाहरण इन-फ्लो की संख्या, आउटफ्लो की संख्या हो सकती है) प्रवाह की दिशा, प्रवाह की औसत दूरी)। यदि आपके पास बिंदु स्तर का डेटा है, तो आप इन आंकड़ों को कर्नेल घनत्व रेखापुंज मानचित्रों के माध्यम से प्रस्तुत कर सकते हैं, या उन्हें क्वाड्रेट्स में एकत्रित कर सकते हैं।
जब जानकारी इस तरह से कम हो जाती है, तो ओवरप्लेटिंग एक समस्या नहीं है। एक बहुत ही शांत इंटरैक्टिव ऑनलाइन उदाहरण फोर्ब्स पत्रिका द्वारा यह माइग्रेशन मैप है । आप एक समय में केवल एक काउंटी देख सकते हैं, लेकिन सूचनाओं की कमी से लाइनों को पार्स करना आसान हो जाता है (और प्रवाह और आउट-फ़्लो में अंतर)। ईएसआरआई मैपिंग ब्लॉग पर एक हालिया पोस्ट भी छोटी बहुओं के साथ एक समान तकनीक का उपयोग करता है (वे दुनिया के नक्शे के लिए "सुंदर दिखने" वाली पंक्तियों के लिए एक विशेष प्रक्षेपण का चयन करते हैं, और विभिन्न अंतरराष्ट्रीय उत्पत्ति को उजागर करने के लिए रंग का अच्छा उपयोग करते हैं)। उस उदाहरण में यह बहुत अच्छी तरह से काम करता है क्योंकि अंत गंतव्य सभी प्रवाह के लिए समान है, लेकिन यदि प्रवाह पारस्परिक हो सकता है तो यह संभवतः बाहर भी काम नहीं करेगा।
फ्लो के अन्य गैर-मानचित्र प्रतिनिधियों का उपयोग करना
इस साइट के अन्य लोगों ने प्रवाह का प्रतिनिधित्व करने के लिए वास्तविक मानचित्र के लिए वैकल्पिक आरेखों का उपयोग करने का सुझाव दिया है (केवल उनके वास्तविक भौगोलिक स्थान की तुलना में कुछ अन्य तरीकों से उत्पत्ति और स्थलों की मैपिंग)। इन के उदाहरण (जैसे द्वारा उत्पादित कि के रूप में या तो cicular दृश्यावलोकन हैं Circos ), (देखें चाप चित्र इस उदाहरण , ये भी कहा जाता है kriskograms (जिओ और चुन, 2009) Protovis पर), या मैट्रिक्स गर्मी नक्शे ( यहाँ एक और उदाहरण है से प्रोटोविस वेबसाइट)। एक अन्य विकल्प प्रवाह में पैटर्न की पहचान करने के लिए कुछ प्रकार के स्वचालित नेटवर्क लेआउट का उपयोग करना होगा (जैसे कि ग्राफविज़ द्वारा सक्षम )। ग्राफविज़ के अलावा, यह गेफी, नेटवर्कएक्स पायथन लाइब्रेरी और कुछ आर लाइब्रेरी लोकप्रिय उपकरण के रूप में अच्छी तरह से दिखाई देता है (देखें)आँकड़े साइट पर यह जवाब )।
मैं जिन पुस्तकालयों का हवाला देता हूं वे बहुत अच्छे हैं क्योंकि उन्होंने इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन भी विकसित किए हैं। यहां परिपत्र ग्राफिक्स के समान शैली के साथ एक उदाहरण है (हालांकि परिपत्र नहीं!)। यहां पहले से चर्चा की गई लाइन डिस्टॉर्शन तकनीकों में से कुछ का उपयोग करते हुए एक और इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन है , नेटवर्क प्लेसमेंट (जो परिपत्र डोरलिंग कार्टोग्राम के समान दिखता है) और साथ ही अन्य उपयोगी सांख्यिकीय सारांश (मैंने उन दोनों उदाहरणों को मूल रूप से सूचना सौंदर्यशास्त्र ब्लॉग पर देखा )।
मेरे विचार से कुछ अन्य संसाधन उपयोगी हैं और स्थानिक डेटा खनन और विज़ुअल एनालिटिक्स लैब से आने वाले सॉफ़्टवेयर और लेख हैं । साथ ही क्राइमस्टैट प्रोग्राम में अपराध यात्रा मांग मॉडलिंग ऐसे प्रवाह डेटा के लिए लागू प्रतिगमन तकनीकों का एक सौम्य परिचय है। इन उपकरणों में से कोई भी आपको अन्य भौगोलिक जानकारी के लिए प्रवाह पैटर्न में दिलचस्प सहसंबंधों की पहचान करने की अनुमति दे सकता है। संभवतः डेटा या सांख्यिकीय विश्लेषण प्रदर्शित करने के लिए कुछ उपयोगी प्रेरणा प्राप्त करने के लिए एक अन्य स्थान, कम्प्यूटेशनल और ग्राफ़िकल सांख्यिकी जर्नल में हाल ही का मुद्दा होगा, वॉल्यूम 20 अंक 21987 से 2008 तक अमेरिका में वाणिज्यिक कैरियर के लिए उड़ान आगमन / प्रस्थान के आंकड़ों की जांच करने पर (यदि आप बड़े डेटा को संभालने में रुचि रखते हैं तो यह भी जांचने योग्य होगा)। सभी लेख स्वतंत्र हैं और उनमें प्रत्येक पेपर के साथ पोस्टर जुड़े हुए हैं।
अंत में, डेटा और माध्यम तय करेगा कि प्रवाह तकनीक के साथ आने वाले दृश्य अव्यवस्था को कम करने में इनमें से कुछ तकनीक कितनी अच्छी तरह काम करती है। मुझे उम्मीद है कि यह एक उपयोगी जगह है, हालांकि इस विज़ुअलाइज़ेशन समस्या से निपटने के बारे में विचार प्राप्त करने के लिए। यदि आप अपने प्रश्न को और परिष्कृत करते हैं, जिसे आप पूरा करना चाहते हैं, तो अन्य वास्तविक प्रोग्रामेटिक कार्यान्वयन में उपयोगी प्रतिक्रिया दे सकते हैं (यदि कुछ पहले से उपलब्ध नहीं है)।
उद्धरण
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