Luiz Henrique Almeida Gusmão
Geógrafo e Lic. em Geografia (UFPA)
Mapas em Geral, Treinamentos,
Banco de dados, SHPs e Kmls
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Emails: henrique.ufpa@hotmail.com
gusmao.geotecnologias@gmail.com
#Mapas Exploratórios: Análise de Dados
Frequentemente muitos profissionais buscam representar dados mapas. As vezes, é necessário que todos os dados estejam presentes no mapa para entendermos o contexto sobre aquele assunto, mas também podemos ver uma simplificação ou síntese deles.
Esse debate está relacionado a duas ideias: "mapas para ler" e "mapas para ver". Embora sempre se veja um mapa, o termo "mapa para ler" significa que você ficará mais tempo lendo todos os códigos e informações do material para poder compreender o significado. Na maioria das vezes há um volume muito grande de dados no produto final.
Esse tipo de mapa é essencial, principalmente para compor relatórios de EIA/RIMA ou zoneamento ambiental por exemplo, todavia muitos profissionais querem expressar com maior fluidez uma mensagem através de um mapa e aí entra o "mapa para ver".
O "mapa para ver" está relacionado a compreensão quase instantânea da mensagem, ou seja, você compreenderá mais rapidamente o significado que o mapa quer passar. Normalmente a quantidade de informações é menor.
Embora simples, dependendo da quantidade de dados que você dispõe, a tarefa de transmitir uma mensagem direta pode parecer difícil. Nesse sentido, não é interessante destacar dezenas de dados em forma de pontos, linhas e polígonos, mas filtrar as informações mais relevantes.
As vezes para alcançar um "mapa para ver" é necessário realizar algum processamento estatístico. Na concepção do geógrafo Eduardo Girardi, o mapa exploratório pode servir para testar hipóteses, ver rupturas, padrões e tendências no espaço (GIRARDI, 2016). Por isso a relevância da simplificação ou generalização da informação a fim de facilitar a comunicação entre o mapa ou a figura com o público.
Os mapas exploratórios requerem processamento para que sejam confeccionados e podem ser enquadrados como "mapas para ver". Abaixo vamos destacar dois exemplos para compreendermos.
Caso 1: Principais áreas turísticas naturais da cidade de Salinópolis, localizado no Pará
Com a posse de uma tabela (Figura 1) que destaca a pontuação de atratividade dos lugares turísticos naturais de Salinópolis, queremos criar uma figura que sintetize as principais áreas.
Como o município de Salinópolis é muito grande, selecionamos apenas a parte urbana (Filtro 1). Há 13 pontos turísticos na cidade, porém iremos agregá-los conforme a proximidade geográfica (Filtro 2) e a atratividade turística (Filtro 3) estabelecida pela PARATUR/PA. O resultado vemos na figura abaixo com o fundo do Google Earth.
A figura é bem objetiva, identificando a ilha do Atalaia como a principal área turística natural de Salinópolis, seguida pelo centro da cidade, as Ilhas no Oceano, o Maçarico, o Cuiarana e a Rodovia. Para chegarmos nesse produto, somamos os valores de atratividade de cada ponto turístico (natural) por trecho.
Arte: Luiz Henrique A. Gusmão
Frequentemente muitos profissionais buscam representar dados mapas. As vezes, é necessário que todos os dados estejam presentes no mapa para entendermos o contexto sobre aquele assunto, mas também podemos ver uma simplificação ou síntese deles.
Esse debate está relacionado a duas ideias: "mapas para ler" e "mapas para ver". Embora sempre se veja um mapa, o termo "mapa para ler" significa que você ficará mais tempo lendo todos os códigos e informações do material para poder compreender o significado. Na maioria das vezes há um volume muito grande de dados no produto final.
Esse tipo de mapa é essencial, principalmente para compor relatórios de EIA/RIMA ou zoneamento ambiental por exemplo, todavia muitos profissionais querem expressar com maior fluidez uma mensagem através de um mapa e aí entra o "mapa para ver".
O "mapa para ver" está relacionado a compreensão quase instantânea da mensagem, ou seja, você compreenderá mais rapidamente o significado que o mapa quer passar. Normalmente a quantidade de informações é menor.
Embora simples, dependendo da quantidade de dados que você dispõe, a tarefa de transmitir uma mensagem direta pode parecer difícil. Nesse sentido, não é interessante destacar dezenas de dados em forma de pontos, linhas e polígonos, mas filtrar as informações mais relevantes.
As vezes para alcançar um "mapa para ver" é necessário realizar algum processamento estatístico. Na concepção do geógrafo Eduardo Girardi, o mapa exploratório pode servir para testar hipóteses, ver rupturas, padrões e tendências no espaço (GIRARDI, 2016). Por isso a relevância da simplificação ou generalização da informação a fim de facilitar a comunicação entre o mapa ou a figura com o público.
Os mapas exploratórios requerem processamento para que sejam confeccionados e podem ser enquadrados como "mapas para ver". Abaixo vamos destacar dois exemplos para compreendermos.
Caso 1: Principais áreas turísticas naturais da cidade de Salinópolis, localizado no Pará
Com a posse de uma tabela (Figura 1) que destaca a pontuação de atratividade dos lugares turísticos naturais de Salinópolis, queremos criar uma figura que sintetize as principais áreas.
Figura 1. Organização dos dados dos pontos turísticos naturais por área do município de Salinópolis
Fonte dos dados: PARATUR (2011)
Elaboração e adaptação: LUIZ HENRIQUE ALMEIDA GUSMÃO
Elaboração e adaptação: LUIZ HENRIQUE ALMEIDA GUSMÃO
Como o município de Salinópolis é muito grande, selecionamos apenas a parte urbana (Filtro 1). Há 13 pontos turísticos na cidade, porém iremos agregá-los conforme a proximidade geográfica (Filtro 2) e a atratividade turística (Filtro 3) estabelecida pela PARATUR/PA. O resultado vemos na figura abaixo com o fundo do Google Earth.
Figura 2. Grau de atratividade turística natural de Salinópolis/PA
Fonte dos dados: PARATUR (2011)
Elaboração: LUIZ HENRIQUE ALMEIDA GUSMÃO
PROIBIDO A CÓPIA PARCIAL OU TOTAL DESSA FIGURA
A figura é bem objetiva, identificando a ilha do Atalaia como a principal área turística natural de Salinópolis, seguida pelo centro da cidade, as Ilhas no Oceano, o Maçarico, o Cuiarana e a Rodovia. Para chegarmos nesse produto, somamos os valores de atratividade de cada ponto turístico (natural) por trecho.
Logo em seguida, destacamos em "maior", "médio" e "menor", de acordo com o total. As vezes pode ser conveniente retirar os valores, dependendo do interesse e conhecimento do seu público-alvo.
Caso 2: Índice de Desenvolvimento Humano e Taxa de Homicídios por unidade da federação do Brasil
No segundo exemplo, queremos destacar o índice de desenvolvimento humano com a taxa de homicídios por UF do Brasil. Para isso iremos utilizar os mesmos critérios do PNUD - IDHM (2017): 0-0,499 (muito baixo), 0,500-0,599 (baixo), 0,600-0,699 (médio), 0,700-0,799 (alto) e 0,800-1 (muito alto).
Já para a taxa de homicídios (por 100 mil habitantes), levaremos em consideração os dados do Atlas da Violência (2019) com dados de 2017, com os seguintes intervalos: máximo (>60), muito alto (50-59), alto (49-41), médio (38-30), baixo (29-20) e muito baixo (20-10).
Nesse sentido, agruparemos as unidades da federação em tipos conforme a associação entre desenvolvimento humano e homicídio, através de uma média aritmética, cujos intervalos possuem os seguintes pesos.
Dessa forma, quanto maior o "peso" final, melhor será a condição da UF e vice-versa. Em outras palavras, quanto mais próximo da classe A (melhor o desenvolvimento humano e menor a chance de ir à óbito) e quanto mais próximo da classe F (pior a condição de vida e maior a chance de ir à óbito).
Caso 2: Índice de Desenvolvimento Humano e Taxa de Homicídios por unidade da federação do Brasil
No segundo exemplo, queremos destacar o índice de desenvolvimento humano com a taxa de homicídios por UF do Brasil. Para isso iremos utilizar os mesmos critérios do PNUD - IDHM (2017): 0-0,499 (muito baixo), 0,500-0,599 (baixo), 0,600-0,699 (médio), 0,700-0,799 (alto) e 0,800-1 (muito alto).
Já para a taxa de homicídios (por 100 mil habitantes), levaremos em consideração os dados do Atlas da Violência (2019) com dados de 2017, com os seguintes intervalos: máximo (>60), muito alto (50-59), alto (49-41), médio (38-30), baixo (29-20) e muito baixo (20-10).
Nesse sentido, agruparemos as unidades da federação em tipos conforme a associação entre desenvolvimento humano e homicídio, através de uma média aritmética, cujos intervalos possuem os seguintes pesos.
Figura 3. Organização dos dados do IDH e da taxa de homicídios
Fonte: Classificação do IDH (PNUD); Classificação da taxa de homicídio (Autor, 2019)
Dessa forma, quanto maior o "peso" final, melhor será a condição da UF e vice-versa. Em outras palavras, quanto mais próximo da classe A (melhor o desenvolvimento humano e menor a chance de ir à óbito) e quanto mais próximo da classe F (pior a condição de vida e maior a chance de ir à óbito).
Em alguns casos, as UFs podem ter o IDH médio, no entanto a taxa de homicídio muito baixa ou baixa favorece a melhor condição de vida. Grande parte das UFs teve um posicionamento diferenciado em decorrência da taxa de homicídio, já que a maioria possui IDH considerado alto. As classes foram divididas entre A e G, de acordo com a pontuação (Mapa 1).
Mapa 1. Estágio de Desenvolvimento Humano e homicídio (2017)
Fonte dos dados: IPEA e PNUD/ONU (2017)
Elaboração: LUIZ HENRIQUE ALMEIDA GUSMÃO
PROIBIDO A CÓPIA PARCIAL OU TOTAL DESSE MAPA
PROIBIDO A CÓPIA PARCIAL OU TOTAL DESSE MAPA
Os estados de São Paulo e Santa Catarina possuem as melhores condições nesses quesitos, cujo IDH é muito alto e a taxa de homicídio é considerado muito baixa (no panorama do Brasil).
Logo em seguida, nas classes B e C, destacam-se: RS, PR, MS, MG, DF e PI. O Piauí, apesar do IDH médio, possui taxa de homicídio muito baixa. Na classe intermediária (D), destacam-se: RO, MT, TO, RJ, ES e PB.
Logo em seguida, nas classes B e C, destacam-se: RS, PR, MS, MG, DF e PI. O Piauí, apesar do IDH médio, possui taxa de homicídio muito baixa. Na classe intermediária (D), destacam-se: RO, MT, TO, RJ, ES e PB.
Na classe E, destacam-se alguns estados da Amazônia, MA, BA e GO. Já nas classes mais baixas, os estados considerados com os piores índices de desenvolvimento humano com as maiores taxas de homicídio: PE, SE, RN, AL, CE, PA e AC.
Embora seja necessário ler cada classe para compreender todo o contexto, é rápido quando associamos as UFs em cores. É sempre bom lembrar que os mapas devem nos levar a novos questionamentos para pensarmos em novas ideias, buscando gerar conhecimento a respeito daquela temática.
Então, gostou do conteúdo? Você costuma interpretar os seus dados para extrair o máximo de informação ou gerar conhecimento? Compartilhe conosco a sua experiência!
Embora seja necessário ler cada classe para compreender todo o contexto, é rápido quando associamos as UFs em cores. É sempre bom lembrar que os mapas devem nos levar a novos questionamentos para pensarmos em novas ideias, buscando gerar conhecimento a respeito daquela temática.
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