Mapas

He construido el mapa

porque, a pesar de sus innegables deméritos gráficos, como la profusión de topos rojigualdas, pudiera resultar de interés. No tanto por lo que representa, la distancia de los puntos de la península Ibérica a una lista obsoleta de aeropuertos (en la que no consta, p.e., el de Logroño), sino por el procedimiento que tal vez alguien pueda en su día reaprovechar para un mejor fin.

Hoy, mirando

y tratando de comparar Uruguay y España no he podido dejar de acordarme de

Cuando me preguntan por Vizzuality siempre digo lo mismo: juegan en otra liga. Y no, no me han pagado jamás una cena. Solo los he seguido por las redes sociales, me los he tropezado en charlas, etc. Y se nota.

Aparte de servicios, han creado productos. Y uno de los más conocidos (y útiles) es CartoDB para la creación de mapas en línea. Tiene como motor PostGIS y Vizzuality le ha añadido capas adicionales para la representación de mapas e información sobre ellos. Hay que probarlo.

No paro de decir para mis adentros “¿y?” según hojeo el recién publicado Atlas de mortalidad en municipios y unidades censales de España.

En el prefacio del estudio se lee:

En sus páginas encontrará los reflejos de las construcciones sociales que condicionan las oportunidades de salud y bienestar de las personas, mostrando que el espacio para políticas de reducción de desigualdades sociales en salud es amplio.

Pues no, no encuentro reflejos de construcciones sociales. Lo que encuentro son áreas administrativas. Las construcciones sociales que ocurren dentro de dichas áreas administrativas brillan, si acaso, por su ausencia.

Creo que no. Lo reitero a cuenta de la entrada Sencillo, espectacular, falso de malaprensa.com, en que se critica el gráfico

aparecido en El Confidencial.

Estoy de acuerdo con Josu Mezo en que es una chapuza. Pero discrepo con él en el diagnóstico. Creo que el problema no es tanto que no se estén representando las áreas proporcionalmente al fenómeno que se mide —y es ocioso reiterar aquí la discusión sobre cómo el ojo percibe o deja de percibir la proporcionalidad de áreas (o volúmenes) y las magnitudes que se intenta representar con ellas— como ese afán por pintarlo todo sobre un mapa.

Me mandó Alberto González Paje código para representar información en mapas usando R que hoy he dejado en su mínima expresión para que los lectores de esta bitácora puedan extender para crear sus propios mapas.

Es el siguiente:

library(ggmap)

# ubico mi alma mater
unizar <- geocode('Universidad de Zaragoza, Zaragoza, España')

# obtengo un mapa
map.unizar <- get_map(
    location = as.numeric(unizar),
    color = "color",
    maptype = "roadmap",
    scale = 2,
    zoom = 16)

# lo represento
ggmap(map.unizar)

# le añado puntos
ggmap(map.unizar) + geom_point(
    aes(x = lon, y = lat),
    data = unizar, colour = 'red',
    size = 4)

Creo que es fácil de extender.

Me dispongo hoy a analizar el libro Gráficos estadísticos y mapas con R que anuncié hace unos días, aun sin haber tenido oportunidad de hojearlo.

Es un libro relativamente extenso, de casi cuatrocientas páginas a todo color. Y es poco perdonable que una editorial técnica como Díaz de Santos haya permitido que el código que aparece en el libro esté en Times New Roman. Pero bueno.

La estructura general del libro tiene forma de recetario: cómo hacer para construir un determinado tipo de gráfico. Se echa en falta una discusión más profunda sobre qué tipo de gráficos son más convenientes para representar ciertos tipos de datos, qué combinaciones de colores son las más adecuadas y, más en general, una serie de buenas prácticas para la representación cuantitativa de datos. Sobran por otra parte detalles demasiado prolijos sobre las distintas opciones, paletas, tipos de línea, etc. para los que el papel no es el soporte más adecuado. Un libro, que es un documento con vocación de permanencia, debería versar sobre los aspectos diacrónicos de su materia y dejar los sincrónicos a la documentación.

Óscar Perpiñán me puso el otro día al tanto del paquete osmar de R, que

proporciona la infraestructura para acceder a datos de OpenStreetMap a través de diferentes fuentes, trabajar con ellos con R de una manera unificada y aprovechando la infraestructura que proporcionan otros paquetes como, por ejemplo, sp e igraph.

Hoy voy a ilustrar el uso de este paquete adaptando un ejemplo de sus autores para encontrar la ruta óptima entre dos puntos de Zaragoza, la mercería Bell y el colegio La Salle Montemolín, ambos lugares muy vinculados a mi prehistoria. Comenzaré cargando los paquetes necesarios y los datos de OpenStreetMap correspondientes a Zaragoza:

Esta mañana casi me da esa tontería de sentirme orgulloso de ser de donde soy, Zaragoza. Al fin y al cabo, podría haber sido de cualquier otro lugar. Pero es que Zaragoza tiene uno de los portales de datos públicos municipales más avanzados. En eso es una ciudad pionera.

(Se lo hemos de agradecer a nuestro alcalde, Belloch, que, dicen las malas lenguas, además de socialista y barbudo, es linuxero).

Entre los datos disponibles, los hay de tráfico en tiempo real. En particular, existe una serie de tramos de calle y un fichero que se actualiza cada pocos segundos que indica el estado del tráfico en ellos.

En la quinta entrega de mi serie de artículos sobre gráficos quiero mostrar algunos enlaces que he recopilado sobre un asunto que sería más propiamente contenido para nuestros vecinos de GMK: los mapas.

Creo que esto de integrar datos y mapas tiene un nosequé adictivo. Conozco varios casos de personas, incluido yo durante un tiempo, que quedamos atrapados por el encanto que tiene generarlos. Yo, incluso, una vez le di algo de guerra al INE por ver si liberaban con alguna licencia decente los datos cartográficos de los que disponen. Pero creo que puede resultar tan complicado como demoler el edificio que tienen en Castellana y refundar de nuevo nuestra benemérita institución estadística.