İki değişkenli tematik harita yapımında koroplet matris yönteminin etkinliğinin araştırılması

Abstract

Bu tez çalışması iki değişkenli tematik harita yapımında koroplet matris yönteminin etkinliğinin araştırılması ile ilgilidir. Çok değişkenli veya iki değişkenli haritalar, iki veya daha fazla değişkeni birleştirerek aynı anda görüntüleyen bir tür tematik haritalama yöntemidir. Çok değişkenli harita mekânsal objelerin farklı özelliklerini göz önünde bulundurarak birden fazla özniteliğin aynı anda karşılaştırılmasına imkân verir. Çok değişkenli harita teknikleri ile haritaları karşılaştırmak ya da aynı anda iki konuyu (özniteliği) tek bir haritada birleştirmek amaçlanır. İki değişkenli koroplet harita yöntemi ya da matris yöntemi (Bivariate Choropleth Map), çok değişkenli benek harita tekniği (Multivariate Dot Maps), çok değişkenli noktasal işaret yöntemi (Multivariate Point Symbol) çok değişkenli harita teknikleridir. Özniteliklerin her biri için belirli renk ya da işaretlerin kullanıldığı yöntem, çok değişkenli benek haritalar, verilerin noktasal işaretle gösterildiği yöntem ise çok değişkenli nokta işaret haritalarıdır. İki değişkenli koroplet tekniği aynı anda iki farklı değişkeni tek bir haritada gösteren bir koroplet harita olarak tanımlanabilir. Sınıf sayısı harita kullanıcısı tarafından anlaşılır olmalıdır. Sınıf sayısı seçilirken kullanıcının algısı ve grafik gösterim olanaklarına dikkat etmek gerekir. Bu çalışmada Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından yayınlanan verilerden seçilen konu çiftlerinde matris yöntemiyle gösterim seçenekleri oluşturulmuştur. Matris boyutu iki konu için oluşturulan sınıfların sayısı kadardır. Örneğin ikişer sınıf için 2x2, üçer sınıf için 3x3=9. Türkiye İstatistiki Bölge Birimleri Sınıflandırması ikinci düzeyde (İBBS2, 26 Bölge) ve iller düzeyindedir. Türkiye idari sınırları için Harita Genel Müdürlüğü tarafından ücretsiz yayınlanan veriler kullanılmıştır. Haritalar açık kaynak kodlu QGIS yazılımında "bivariate legend" eklentisi kullanılarak hazırlanmıştır. Anketler ücretsiz bir yazılım olan Google Formlar ile çevrim içi olarak gerçekleştirilmiştir. Matris gösteriminin kullanıcılar tarafından doğru algılanabilmesi hem sınıflandırmaya hem de seçilen renk paletlerine bağlıdır. İki değişkenli koroplet haritaları ile hedeflenen bilgi iletişiminin sağlıklı bir şekilde gerçekleşmesi için uygun sınıf sayıları ve renk paletleri belirlenmelidir. Bu araştırmayla hem renk paletlerinin hem de sınıf sayısının harita yoluyla bilgi iletişimine etkisi ortaya konulmaya çalışılmıştır. İki değişkenli koroplet haritalarda matris yönteminin kullanılması hem zaman açısından hem de bilgi iletişiminin verimli olmasına olanak sağlayacaktır. İki değişkenli bir koroplet haritada değişkenleri renkler ile ifade etmek haritayı daha basit hale getirmektedir. Haritalarda kullanılan renkler Color Brewer renk paletlerinden tercih edilmiştir. QGIS yazılımında çalışan "bivariate legend" eklentisi ile renkleri üst üste çakıştırarak oluşturulan matris gösterimi harita kullanıcısına kolaylık sağlamıştır. İki değişkenli koroplet haritada matris gösteriminde QGIS yazılımda çalışan bu eklentinin kullanılması tavsiye edilmektedir.

This thesis is about investigating the effectiveness of the choroplete matrix method in bivariate thematic map making. Multivariate or bivariate maps are a type of thematic mapping method that combines two or more variables and displays them simultaneously. The multivariate map allows simultaneous comparison of more than one feature, taking into account the different properties of spatial objects. With multivariate map techniques, it is aimed to compare maps or combine two subjects (attributes) on a single map at the same time. Bivariate choropleth map method or matrix method (Bivariate Choropleth Map), multivariate dot map technique (Multivariate Dot Maps), multivariate point symbol method (Multivariate Point Symbol) are multivariate map techniques. The method in which certain colors or signs are used for each of the features is multivariate dot maps, and the method in which data is displayed with point symbol is multivariate point symbol maps. The bivariate choropleth technique can be defined as a choropleth map that simultaneously displays two different variables on a single map. The number of classes must be understandable by the map user. While choosing the number of classes, it is necessary to pay attention to the perception of the user and the graphical display possibilities. In this study, display options were created by matrix method for selected subject pairs from the data published by the Turkish Statistical Institute (TUIK). The matrix size is the number of classes created for the two subjects. 2x2 for two classes, 3x3=9 for three classes. The Classification of Statistical Regional Units of Turkey is at the second level (NUTS2, 26 Regions) and at the provincial level. For the administrative borders of Turkey, free data published by the General Directorate of Mapping has been used. The maps were prepared using the "bivariate legend" plugin in the open source QGIS software. The surveys were conducted online with the free software Google Forms. The correct perception of the matrix representation by users depends on both the classification and the selected color palettes. Appropriate class numbers and color palettes should be determined in order to achieve the targeted information communication with bivariate choropleth maps in a healthy way. With this research, the effect of both color palettes and the number of classes on information communication via maps has been tried to be revealed. The use of the matrix method in bivariate choropleth maps will allow efficient communication of both time and information. Expressing the variables with colors in a bivariate choroplete map makes the map simpler. The colors used in the maps were chosen from the Color Brewer color palettes. With the "bivariate legend" plug-in running in QGIS software, the matrix representation created by overlapping the colors provided convenience to the map user. It is recommended to use this plugin working in QGIS software for matrix representation in bivariate choropleth map.