Mapas

El sábado pasado, en Medialab Prado (gracias a @xvilan y @adolflow por la invitación) presenté lo que pudiera llamarse un pequeño manifiesto por una cartografía antropocéntrica.

En él mostré un mapamundi T-O (o tau-omega), que tiene esta pinta:

Se trata, efectivamente, de una representación del mundo conocido allá por el siglo XI. Se ven en él Europa, Asia y África separados por un mar en forma de T y encerrados en una enorme O. Supongo que todo el mundo entonces sabía que la costa no era tal y como se representaba allí. Que había cabos, islotes, itsmos, etc.

Dando vueltas (infructuosas) al asunto de los cartogramas he dado con un subproducto con el que, por hoy, me conformo: crear un grafo a partir de relaciones de vecindad entre polígonos. La magia, obra de [spdep::poly2nb](http://www.inside-r.org/packages/cran/spdep/docs/poly2nb); el código,

library(maptools)
library(spdep)
library(igraph)

# fichero descargado del INE
aragon <- readShapePoly("ccaa00c02.shp")
plot(aragon)

aragon.nb <- poly2nb(aragon)

# vértices
vertices <- aragon@data
vertices$id <- 1:nrow(aragon@data)
vertices <- vertices[, c("id", setdiff(colnames(vertices), "id"))]

# coordenadas aproximadas de los vértices
my.layout.orig <- do.call(rbind,
    lapply(vertices$id,
            function(i)
              aragon@polygons[[i]]@Polygons[[1]]@labpt))

# aristas

aristas <- do.call(rbind,
    lapply(1:length(aragon.nb),
          function(x)
            data.frame(from = x,
                        to = aragon.nb[[x]])))
aristas <- aristas[aristas$from < aristas$to,]
aristas <- aristas[aristas$from %in% vertices$id,]
aristas <- aristas[aristas$to   %in% vertices$id,]

# grafo
g <- graph.data.frame(aristas, directed = FALSE, vertices)

plot(g,
      layout = my.layout.orig,
      vertex.label = NA,
      vertex.size = 0.1)

Esto es un huertograma:

Tiene la propiedad de que casi todos los pixels están encima de un huerto (o un erial, o en un cerro,…).

Este es otro huertograma:

Y esta es la misma información (resultados de las elecciones de 2015 en el RU) sobre un fabuloso cartograma:

¿Os habéis fijado cómo esa casi indistinguible mancha roja en la zona de Londres del huertograma adquiere su debida relevancia en el cartograma?

He escrito de grafos, he escrito de mapas; hoy hablaré de la combinación de ambas cosas.

Tengo un grafo cuyos nodos están geoposicionados. Lo quiero estudiar utilizando herramientas de grafos (vía igraph) pero después representarlos sobre una capa con información geográfica (una foto satelital de Google Maps, vamos).

La red va a ser la de guifi.net en los derredores de Barcelona. guifi.net es un proyecto para crear una red de telecomunicaciones mancomunada, abierta, libre y neutral. Quienes forman parte de ella colocan antenas que se conectan con otras de la red y comienzan en enviar bits. Las antenas y sus conexiones conforman una red que se puede estudiar como cualquier otra: ¿qué nodos/enlaces son más centrales/críticos? Etc.

La fúente áqui.

Mi entrada de hoy es para anunciar un taller de mapas con R que tendrá lugar el día 14 de abril de 18 a 21 horas en Martina Cocina (cómo llegar).

Lo impartirá Beatriz Martínez, socióloga dedicada a la investigación social y de mercados, que ha trabajado en numerosos proyectos: desde investigación digital al desarrollo rural o programas de inclusión social. Está especializada en la la visualización de datos. Algunos de sus trabajos pueden verse en visualizados.com.

Cuando los gráficos son estáticos, los compromisos mandan. ¿Mostramos las diferencias relativas? ¿O las magnitudes absolutas? Ocurre casi indefectiblemente que cuando uno opta por una opción siempre alguien en la audiencia levanta el dedo y sugiere la alternativa. ¿Mostramos ambas a la vez? Entonces abusamos de la usualmente limitada superficie construible de nuestro informe y, además, violentamos ese principio de que lo bué, si bré, dos ve bué.

La interactividad en los gráficos permite superponer vistas diversas de unos datos en un recinto acotado. Pagamos un peaje: tenemos que descubrir nosotros mismos la que más nos interesa y navegar hasta ella. Pero, por lo general, compensa.

Como no tengo tiempo, voy a publicar una chorrada. Voy a coger unos datos que encuentre por ahí, voy a tomar alguna variable, voy a pintarla (en un mapa, si puede ser) y luego voy a construir una narrativa. Espero que no os deis cuenta y me lo creáis todo.

Comienzo.

Los datos del World Values Survey (aquí podéis obtenerlos) son mú importantes y mú guays. De todas las variables que contiene, voy a extraer una, la variable mú importante (VMI).

Leí esto el otro día. Lo voy a replicar con mis datos.

Contexto

Google guarda datos de tus ubicaciones: tu tableta, tu ordenador, tu teléfono Android son espías a su servicio. Los datos los guarda en aquí (creo que necesitarás que en tu navegador haya una sesión abierta con tus credenciales del universo Google). Pulsando en administrar archivos y luego en crear archivos puedes seleccionar el tipo de información sobre ti que posee Google y que quieres descargarte. Para este ejemplo, será el Historial de Ubicaciones.

Nunca pude ser un erizo. Lo intenté durante años y acabé en el sicólogo. Si el cuerpo me hubiese dado, ahora, tal vez, como algunos compañeros de promoción, sería un experto en un área diminuta del conocimiento y corregiría exámenes los fines de semana. Descubrí con tiempo y muchas sesiones de a 60 euros la hora que había nacido para ser un zorro, un merodeador que olisquea aquí y allá.

Una lectura superficial de estas páginas que escribo puede dar la impresión de que contienen conocimientos profundos (¡ojalá!). Una lectura profunda, que contiene superficialidades (¡convengo!). Son obra de un zorro.

Acaba de publicarse Displaying Time Series, Spatial, and Space-Time Data with R, un libro de Óscar Perpiñán que, conociéndolo como lo conozco, me atrevo a recomendar sin haberlo hojeado siquiera.

Además, Óscar nos ha regalado una guía sobre cómo escribir un libro técnico con Emacs y otras herramientas libres.

El primer enlace de la selección de esta semana es The evolution of the modern census. Todos sabemos que lo que llevó a José y María a Belén hace más de 2000 años fue dizque tenían que censarse. Hay noticias de censos anteriores. Desde entonces hasta ahora ha habido muchos, muchísimos censos, pero su mismo concepto y finalidad ha ido cambiando a lo largo de la historia: ya no se trata solamente de contar, medir la riqueza o el poderío militar. Ahora nos interesan otros aspectos relacionados ya no tanto con el cuántos sino con el cómo somos.

El problema fue sugerido por Eloy Ortiz en un mensaje a r-help-es. Quería saber cómo muestrear aleatoriamente (i.e., uniformemente) puntos sobre una región de la superficie terrestre delimitada por su bounding box (i.e., las coordenadas que definen un rectángulo sobre la esfera).

Obviamente, no vale con muestrear latitud y longitud uniformemente: el área comprendida entre dos meridianos cerca del ecuador es mayor que la comprendida entre otros dos más próximos al polo. Los husos se estrechan lejos del ecuador.