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.
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.
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.
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.
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.
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).
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.
