Saya memiliki beberapa ratus titik data geo-referensi, dan hubungan dari titik itu, ke titik lain. Saya mencoba mencari cara terbaik untuk memvisualisasikan ini di peta interaktif (mungkin menggunakan peta google).
Satu ide yang saya miliki adalah bahwa ketika seorang pengguna mengklik suatu titik, itu kemudian menampilkan semua tautan dari titik itu, ke titik terkait.
Saya akan sangat menghargai saran atau contoh tentang cara terbaik untuk melakukan ini.
Saya memiliki pengalaman menggunakan ArcGIS, QGIS, Python dan sejumlah kecil javascript.
Jawaban:
Ada berbagai metode tergantung pada apa yang ingin Anda capai, berapa banyak data yang Anda miliki, dan seberapa cantik Anda menginginkannya. Ide Anda adalah ide yang bagus dan mungkin akan bekerja dengan baik. Tentu saja jawaban lain yang jelas adalah untuk menunjukkan semua hubungan sepanjang waktu tetapi itu akan menambah banyak kekacauan visual. Mungkin kompromi yang bagus adalah untuk selalu menunjukkan semua hubungan tetapi dalam warna semi-transparan sehingga mereka hampir tidak terlihat. Kemudian ketika pengguna mengklik atau memilah-milah titik data, tautan dari titik itu akan menjadi buram.
Satu hal yang dapat Anda lakukan untuk membuat peta sedikit lebih menyenangkan secara visual dan intuitif adalah dengan menggunakan garis lengkung alih-alih garis lurus untuk terhubung ke titik data. Ini berfungsi dalam dua dimensi atau tiga dimensi . Anda juga dapat melakukan hal-hal menarik dengan bermain dengan warna dan tingkat transparansi garis .
Salah satu solusi yang sangat bagus dan elegan adalah Flow Map . Visualisasi ini juga akan lebih menarik jika Anda menambahkan interaktivitas karena dapat mengarahkan mouse atau mengklik titik data dan melihat titik data penghubung.
Saya akan membiarkan orang lain berbicara dengan ArcGIS dan QGIS, tetapi saya akan merekomendasikan mencoba protovis . Ini adalah bahasa khusus domain untuk visualisasi yang dibangun di atas javascript sehingga harus membuat beberapa visualisasi ini relatif mudah. Halaman Flow Map menyertakan kode dalam Java, yang dapat Anda terjemahkan ke bahasa / platform lain. Mungkin tidak akan terlalu sulit untuk menerjemahkan kode Flow Map ke Protovis meskipun saya belum mencoba.
sumber
Dua alat yang bisa saya sarankan untuk beberapa eksplorasi:
Pustaka NetworkX python;
Platform Gephi , terutama dengan plug GeoLayout .
Dalam kedua solusi Anda bisa menentukan koordinat geografis sebagai posisi node dan mendapatkan representasi aliran yang bagus dengan intensitas dan / atau arah.
Tidak satu pun dari alat-alat ini yang menawarkan ekspor mudah ke peta web, tetapi dengan sedikit peretasan, Anda mungkin dapat menerjemahkan output salah satunya menjadi KML sebagai permulaan.
sumber
Jay telah meliput banyak saran yang langsung saya pikirkan dari sudut visualisasi. Namun, apakah harus berupa jaringan? Bergantung pada kebutuhan pengguna dan pengelompokan data solusi yang lebih baik mungkin untuk menunjukkan hubungan dengan pengkodean warna daripada garis.
Saran saya: ketika pengguna mengklik suatu titik maka semua titik terkait mengintensifkan warna / cahaya menyala dan mati (seperti indikator tidur pada Mac yang sedang tidur) / dapatkan lingkaran warna. Klik ikon atau pada titik lain dan set pertama hubungan dimatikan. Ini akan menghilangkan kekacauan garis.
Saya menduga solusi ini akan bekerja paling baik jika: - ada banyak hubungan (bisa berakhir seperti pertarungan spageti) - poin terkelompok kuat, garis akan kurang mudah untuk melihat jika poin saling berdekatan
Bisakah Anda menguraikan pengelompokan dan jumlah total hubungan?
sumber
Referensi: SharpMap (proyek opensource untuk GIS)
sumber
Di sini Anda dapat menemukan beberapa info tentang garis keinginan.
Pada gambar Anda dapat melihat banyak tautan ke titik terkait menggunakan plugin FlowMapper .
Saya tahu itu tidak melengkapi jawaban untuk pertanyaan Anda, tetapi saya harap itu bisa membantu dalam sesuatu
sumber
Saya memikirkan hal ini sendiri baru-baru ini dan menemukan ini ...
http://hint.fm/wind/
Dalam kasus saya, saya melihat para siswa pindah dari sekolah menengah ke universitas, jadi perlu diingat saya mendapatkan banyak pengelompokan yang terjadi, dan gerakan terjadi hanya dalam satu arah. Tapi saya pikir kemampuan untuk melihat pergerakan di seluruh jaringan akan membantu pengguna melihat keseluruhan struktur.
sumber