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  Haciendo un mapa con coropletas ¿...y qué es eso?

Pasamos a revisar cómo se crean distintos tipos de mapas en CartoDB que nos van a resultar muy útiles para representar nuestros datos a nuestros usuarios desde la red.

¿Qué es eso de 'coropletas'...?

Consiste en mapas que reflejan a través de diferentes tonalidades la distribución geográfica de una variable dada, como puede ser la población, densidad de masa forestal, niveles de contaminación, ingresos por habitante, etc.

Fijaos que con cloropletas representamos variables, esto es, valores numéricos con un significado estadístico, agrupando estos valores en intervalos uniformes que pueden ser interpretados. Si se trata de representar una categoría (variables categóricas, como nombres de paises) recurriremos al tipo de visualización de la unidad anterior.

Nota: si se trata de representar mapas con cambios graduales en una variable numérica, como puede ser la temperatura o la presión atmosférica, estaremos hablando de mapas de calor, o heatmaps en inglés.

Aquí vemos un fantástico ejemplo de coropletas, hecho por el New York Times con tecnología CartoDB y OpenStreetMap (Arriba). Lo representa es el porcentaje de hogares en Estados Unidos con ingresos por encima de 200.000$.

Vamos a hacer nuestro primer mapa de coropletas. Para ello, vamos a tomar los valores de esta tabla que podemos descargar directamente de

<code><a href="https://academy.cartodb.com/d/counties.zip">https://academy.cartodb.com/d/counties.zip</a></code>

Para crear un nuevo mapa, tenemos que ir con nuestra cuenta de usuario al menú principal, donde veremos que está almacenado el mapa que hicimos en la unidad 1. Hacemos click en 'NEW MAP' y después vamos a conectar nuestra tabla de datos: 'connect dataset'.

Aquí tenemos dos opciones: podemos añadir el link de arriba directamente, o bien si lo tenemos descargado o queremos subir a CartoDB una tabla de datos que tenemos en nuestra máquina, seleccionamos 'BROWSE'

Al añadir con alguno de los dos métodos nuestra tabla y continuar, vemos que se cargan los datos directamente y se visualizan en el modo 'MAP VIEW'. Genial! Esto es parte de la magia de CartoDB, la sencillez y rapidez en el uso. Eso sí, debemos tener en cuenta que los datos que hemos cargado ya venían preparados para ser visualizados correctamente.

the_geom

En el campo, o columna llamado así se almacena una información VITAL para la representación cartográfica: el tipo de geometría que tiene cada elemento de nuestra tabla de datos. Ya hemos comentado anteriormente que son: puntos, líneas o polígonos. ¿Se pueden almacenar en un mismo dataset diferentes tipos de geometrías? En casi todos los sistemas de información geográfica o herramientas de visualización como CartoDB no. Tendremos que usar una 'capa' o dataset distinto para cargar lineas, puntos o polígonos en un mismo mapa. (¿Ves cuánto trabajo nos quitan los mapas base?)

Si hacemos doble click sobre alguno de los valores en the_geom podremos comprobar que nos aparece un listado de coordenadas, estos son los puntos (conocidos como vértices o nodos) que delimitan el polígono que corresponde a ese registro concreto.

Si en nuestra capa de datos no tenemos esta información almacenada, CartoDB no la podrá representar.

Creando un mapa de coropletas

Volvamos a nuestro mapa de coropletas. Vamos a representar la población de cada uno de estos condados, y para ello usaremos una escala de colores que nos ayude a identificar bien como se distribuye la población en Estados Unidos. Comencemos!

Abrimos de nuevo el Map layer wizard y esta vez seleccionamos 'CHOROPLETH'.

Aquí vamos a hacer primero un mapa con la población de cada condado, y después otro con la densidad de población media que hay en cada uno de estos: campos en nuestra tabla de datos serán 'pop' y 'pop_sqkm' respectivamente.

En los ajuste podemos jugar con factores como el número de clases que vamos a representar (buckets), si la distribución de valores en estos intervalos es lineal, o se corresponde a algún estadístico (Quantification) y por supuesto la rampa de color.

Por favor, juega un poco con las posibilidades para cada uno de los dos mapas y observa cómo cambian los patrones que se hacen visibles. En el test de esta unidad te haremos preguntas relativas a este ejercicio.


Como puedes ver arriba en las dos visualizaciones, una misma variable puede ser representada de muchas formas distintas, algunas incluso engañosas...¿Sabías que los mapas también te pueden contar 'mentiras'?

Vamos a exportar una de estas imágenes, si quieres puedes personalizar algunos elementos (transparencia, mapa base, etiquetas, etc) que empezamos a ver en la lección 1.

Ahora podemos añadir un bonito jpg en nuestro informe sobre la densidad de población de USA, en el cual se verá claramente cómo hay una mayor densidad poblacional en los condados de las grandes ciudades, así como en las dos costas.

Es importante que no se te olvide poner la atribución o citar correctamente aquéllas entidades que han contribuido en la elaboración de la información que se muestra en un mapa. Aquí lo vemos en la parte inferior derecha.

Un poco de interactividad

Para conseguir que la gente que visite nuestro mapa consiga obtener más información de él, así como una mejor experiencia de usuario (importante), vamos a colocarnos en 'infowindow'

Vemos que podemos diseñar unas viñetas simples, al hacer click sobre cada unos de los condados o bien al pasar el puntero por encima (Hover)

Estas viñetas ofrecen información, pero son bastante simples ¿no crees? Si tienes ganas de editar la forma en que se van a ver sólo tienes que hacer click en el símbolo </> (editar html de las viñetas) o en 'edit title labels'.


Si reducimos al mínimo la separación entre polígonos obtenenos un resultado curioso: no distinguiremos los condados sino sólo las manchas de diferentes valores que estamos representando.


¿Cómo podemos hacer que nuestro mapa interactivo se vea en nuestra web?

Para ello, seleccionamos en PUBLISH la opción 'Embed it' para incrustarlo, con todas las funcionalidades allí donde queramos con el código.

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