Representing the Presence of Absence in Cartography

Abstract

A key cartographic challenge associated with the rise of big data is to show when spatial data observations are missing or to communicate variables that indicate absence. For example, showing where people are tweeting during a disaster might be interesting, but visually identifying where normal signals are missing could in fact highlight the most affected places. Parcel data might be fully present, but attributes of their observations could convey qualities of absence (e.g., abandoned structures). Current geovisualization approaches normally do not show anything at all when data are missing or contain qualities of absence and only in rare cases might use a specific hue to highlight the presence of absence on maps. This work argues that people perceive missingness and absence in a way that is distinct from other spatial data qualities, and we propose a typology of static and dynamic means by which we can draw user attention to the presence of absence. To explore the application of these techniques, I use urban parcel data to visualize patterns of property blight in a Detroit neighborhood. Based on conceptual development and case study application, I propose research challenges to evaluate visual representations of missing and absent information on maps.

与大数据兴起有关的一项关键製图挑战, 是展现空间数据观察何时遗失、或是传达显示为缺席的变因。例如展现人们在灾难中于何处推文或许是有趣的, 但在视觉上指认正常信号遗失之处, 实际上则可凸显受创最深的地方。包数据或许全部在场, 但他们的观察属性则可能传达缺席的特质（例如遗弃的结构）。当前的地理可视化方法, 一般而言在数据遗失或包含缺席特质时并不会加以展现, 并且仅在极少的案例中或许会使用特定的色调来强调地图上的缺席之存在。本研究主张, 人们感知遗失和缺席的方式, 与其他空间数据特质有所不同, 而我们提出静止与动态的拓墣方法, 我们可藉此吸引使用者对于缺席的存在之关注。为了探讨这些技术的应用, 我使用城市包数据, 对底特律一个邻里的产权破坏模式进行可视化。我根据概念发展和案例研究的应用, 提出研究挑战来评估地图上遗失和缺席的信息之视觉再现。

Un reto cartográfico clave asociado con el surgimiento de los big data es mostrar cuando las observaciones de datos espaciales no aparecen o comunicar las variables que indican ausencia. Por ejemplo, mostrar donde la gente está escribiendo tweets durante un desastre podría ser interesante, pero identificar visualmente dónde no aparecen las señales normales podría destacar en efecto los lugares más afectados. Los datos de parcela podrían estar completamente presentes, pero los atributos de sus observaciones podrían transmitir cualidades de ausencia (e.g., estructuras abandonadas). Los enfoques actuales de geovisualización no muestran normalmente nada cuando no hay datos o cuando contienen cualidades de ausencia, y solo en raras ocasiones podrían usar un tono específico para destacar la presencia de ausencia en los mapas. Este trabajo argumenta que la gente percibe carencia y ausencia de un modo que es distinto al de otras cualidades de los datos espaciales, y nosotros proponemos una tipología de medios estáticos y dinámicos con los que podemos atraer la atención del usuario hacia la presencia de ausencia. Para explorar la aplicación de estas técnicas, uso datos de parcelas urbanas para visualizar los patrones de deterioro de la propiedad en una barriada de Detroit. Con base en nuestros desarrollos conceptuales y en un estudio de caso de aplicación, propongo retos de investigación para evaluar las representaciones visuales de información extraviada y ausente en los mapas..

Key Words:

• absence
• cartography
• missingness
• visual variables

关键词:

• 缺席
• 製图学
• 遗失
• 视觉变因。

Palabras clave:

• ausencia
• carencia
• cartografía
• variables visuales

Additional information

Notes on contributors

Anthony C. Robinson

ANTHONY C. ROBINSON is an Assistant Professor in the Department of Geography at The Pennsylvania State University, GeoVISTA Center, University Park, PA 16802. E-mail: [email protected]. His research focuses on improving the utility of spatial information through geographic visualization and user-centered design.