Cartograma

miniatura| **Cartograma de mosaico** que mostra a distribución da poboación global. Cada un dos 15.266 píxeles representa o país de orixe de 500.000 persoas, cartograma de Max Roser para Our World in Data
[miniatura|**Cartograma** da [Unión Europea previo ao Brexit, baseado na poboación por Estado membro. Alemaña, Francia, Reino Unido e Italia ocupan aproximadamente a metade da área porque aproximadamente a metade da poboación da UE vive neses catro países.]]
Un **cartograma** (tamén chamado **mapa de área de valor** ou **mapa anamórfico**, este último termo común entre os que falan alemán) é un mapa temático dun conxunto de características (países, provincias etc.), no que o seu tamaño xeográfico se modifica para ser directamente proporcional a unha variable de nivel de relación seleccionada, como o tempo de viaxe, a poboación ou o PNB. O espazo xeográfico en si está deformado, ás veces extremadamente, para visualizar a distribución da variable. É un dos tipos de mapas máis abstractos; de feito, algunhas formas poden denominarse máis adecuadamente diagramas. Úsanse principalmente para mostrar énfase e para a análise como nomógrafos. Poden resultar confusos se o espectador-lector descoñece os mapas sen distorsionar. É un tipo particular de mapa coroplético e un exemplo de visualización dos datos.

Os cartogramas aproveitan o feito de que o tamaño é a variable visual máis intuitiva para representar unha cantidade total. Nisto, é unha estratexia similar aos mapas de símbolos proporcionais, que escalan as características dos puntos, e moitos mapas de fluxo, que escalan o peso das características lineais. Porén, estas dúas técnicas só escalan o símbolo do mapa, non o espazo en si; un mapa que estende a lonxitude das características lineais considérase un **cartograma lineal** (aínda que se poden engadir técnicas adicionais de mapas de fluxo). 

## Historia 
[miniatura| Un dos **cartogramas** de Europa de Levasseur en [1876, o primeiro exemplo publicado coñecido desta técnica.]]
O cartograma desenvolveuse máis tarde que outros tipos de mapas temáticos, pero seguiu a mesma tradición de innovación en Francia. O **primeiro cartograma** coñecido foi publicado en 1876 polo estatístico e xeógrafo francés Pierre Émile Levasseur, quen creou unha serie de mapas que representaban aos países de Europa como cadrados, dimensionados segundo unha variable e ordenados na súa posición xeográfica xeral (con mapas separados escalados por área, poboación, adeptos relixiosos e orzamento nacional). Os críticos posteriores chamaron ás súas cifras un diagrama estatístico en lugar dun mapa, pero Levasseur referiuse a el como unha ***carta figurativa***, o termo común que se usaba entón para calquera mapa temático. Produciunos como instrumentos didácticos, recoñecendo de inmediato o poder intuitivo do tamaño como unha variable visual: *"É imposíbel que un neno non se deixe sorprender pola importancia do comercio de Europa occidental en relación co de Europa do Leste. Teña en conta canto Inglaterra, que ten un pequeno territorio pero supera a outras nacións pola súa riqueza e sobre todo pola súa mariña, canto pola contra Rusia que, pola súa área e a súa poboación ocupa o primeiro rango, aínda quedan atrás por outras nacións en comercio e navegación".*

A técnica de Levasseur non parece ter sido adoptada por outros, e relativamente poucos mapas similares apareceron durante moitos anos. O seguinte desenvolvemento a destacar foi un par de mapas de Hermann Haack e Hugo Weichel dos resultados electorais de 1898 para o Reichstag alemán en preparación para as eleccións de 1903, o primeiro ***cartograma contiguo*** coñecido. Ambos os mapas mostraron un esquema similar do Imperio alemán, cun subdividido en circunscricións a escala, e o outro distorsionando as circunscricións por área. A posterior expansión de áreas densamente poboadas ao redor de Berlín, Hamburgo e Saxonia pretendía visualizar a controvertida tendencia dos socialdemócratas principalmente urbanos a gañar o voto popular, mentres que o *Zentrum*, principalmente rural, obtivo máis escanos (presaxiando así a moderna popularidade dos cartogramas mostrando as mesmas tendencias nas últimas eleccións nos Estados Unidos).

O cartograma continuo xurdiu pouco despois nos Estados Unidos, onde apareceu unha variedade nos medios populares despois de 1911. A maioría foron debuxados con menor coidado que os de Haack e Weichel, coa excepción dos "**cartogramas estatísticos rectangulares**" do mestre cartógrafo estadounidense Erwin Raisz, que afirmou inventar a técnica.

Cando Haack e Weichel se referían ao seu mapa como un ***kartograma***, este termo usábase normalmente para referirse a todos os mapas temáticos, especialmente en Europa.  Non foi até que Raisz e outros cartógrafos académicos manifestaron a súa preferencia por un uso restrinxido do termo nos seus libros de texto (Raisz inicialmente defendía un ***cartograma de área de valor***  ou *value-area cartogram*) que se adoptou gradualmente o significado actual.

O principal desafío dos cartogramas sempre foi o debuxo das formas distorsionadas, converténdoas nun obxectivo principal para a automatización informática. Waldo R. Tobler desenvolveu un dos primeiros algoritmos en 1963, baseado nunha estratexia de deformación do espazo en lugar dos distintos distritos. Desde entón, desenvolvéronse unha gran variedade de algoritmos, mais aínda é común elaborar cartogramas manualmente.

## Principios xerais 
Desde os primeiros tempos do estudo académico dos cartogramas, comparáronse con proxeccións de mapas de moitas maneiras, xa que ambos métodos transforman (e distorsionan) o propio espazo. As distintas taxonomías adoitan coincidir nos seguintes tipos xerais de cartogramas de área.

### Proxección anamórfica 
Este é un tipo de cartograma contiguo que usa unha única fórmula matemática paramétrica (como unha superficie curva polinómica ) para distorsionar o propio espazo para igualar a distribución espacial da variable elixida, en lugar de distorsionar as características individuais. Debido a esta distinción, algúns preferiron chamar ao resultado *pseudo-cartograma*. O primeiro algoritmo de cartograma de computador é de Waldo R. Tobler  para o cal desenvolveu a construción matemática xeral na que se basean os seus algoritmos e os seguintes.  Este enfoque modela primeiro a distribución da variable escollida como unha función de densidade continua (normalmente empregando un axuste de mínimos cadrados ), despois usa a inversa desa función para axustar o espazo de xeito que a densidade sexa igualada. O algoritmo de Gastner-Newman, unha das ferramentas máis populares empregadas na actualidade, é unha versión máis avanzada deste enfoque. Debido a que non escalan directamente os distritos, non hai garantía de que a superficie de cada distrito sexa exactamente igual ao seu valor.

### Cartogramas contiguos de deformación de forma 
[miniatura| **Cartograma contiguo** (Gastner-Newman) do mundo con cada país modificado en proporción ás hectáreas de [agricultura ecolóxica ]]
Tamén chamados *cartogramas irregulares* ou *cartogramas de deformación*, pero estes son a miúdo algoritmos máis complexos e lentos que os que distorsionan intensamente a forma.

### Cartogramas isomorfos non contiguos 
[esquerda|miniatura| **Cartograma isomorfo** non contiguo da [República Checa, no que o tamaño de cada distrito é proporcional á porcentaxe católica e á cor (coropleta) que representa a proporción que votou ao partido KDU-CSL en 2010, mostrando unha forte correlación.]]
Isto é quizais o método máis sinxelo para construír un cartograma, no cal cada distrito é sinxelamente reducido ou ampliado en tamaño segundo a variábel sen alterar a súa forma nada. Na maioría de casos, un segundo paso axusta a localización de cada forma para reducir ocos e superposicións entre as formas, mais as súas fronteiras non son de feito adxacentes. Mentres a conservación da forma é unha vantaxe prima desta aproximación, os resultados a miúdo teñen unha aparencia fortuíta porque os distritos individuais non encaixan ben xuntos.

### Cartogramas diagramáticos (*Dorling*) 
dereita|miniatura| **Cartograma diagrama** (Dorling) do número de veces que se vincula cada país na Wikipedia en lingua francesa.
Nesta aproximación, cada distrito é substituído cunha forma xeométrica sinxela de tamaño proporcional. Así, a forma orixinal é completamente eliminada, e a contigüidade pode ser retida nunha forma limitada ou en nada. A pesar de que son normalmente referidos como *Dorling cartograms* (*cartogramas de Dorling)* despois de que o algoritmo de Daniel Dorling de 1996 facilitase a súa construción por primeira vez, e Raisz (1934). Estes adoitan parecer mapas de símbolos proporcionais e algúns considéranos como un híbrido entre os dous tipos de mapas temáticos.
* **Os cadrados** (Levasseur / Demers), tratados do mesmo xeito que os círculos, aínda que xeralmente non encaixan de xeito tan simple.
* **Rectángulos** (Raisz), nos que a altura e o ancho de cada distrito rectangular axústanse para encaixar dentro dunha forma global. O resultado semella un diagrama de mapa de árbores, aínda que este último normalmente está ordenado por tamaño e non por xeografía. Estes son a miúdo contiguos, aínda que a contigüidade pode ser ilusoria porque moitos dos distritos adxacentes no mapa poden non ser os mesmos que os adxacentes na realidade.

Debido a que os distritos non son en absoluto recoñecíbeis, este enfoque é moi útil e popular para situacións nas que as formas non serían familiares para mapear aos lectores de todos os xeitos (por exemplo, circunscricións parlamentarias do Reino Unido ) ou onde os distritos son tan familiares para mapear que a súa distribución xeral é información suficiente para recoñecelos (por exemplo, países do mundo). Normalmente, este método úsase cando é máis importante para os lectores determinar o patrón xeográfico global que identificar distritos concretos; se se precisa identificación, as formas xeométricas individuais adoitan etiquetarse.

### Cartogramas de mosaico 
esquerda|miniatura|**Cartograma mosaico** dos resultados do Colexio Electoral dos Estados Unidos (escalados polos electores de 2008) de catro eleccións presidenciais pasadas (1996, 2000, 2004, 2008)

As cores indican as veces que os Republicanos gañaron nesas catro eleccións.
Neste enfoque (tamén chamado *bloque* ou *cartogramas regulares* ), cada forma non só é escalada ou deformada, senón que se reconstrúe a partir dunha teselación discreta do espazo, normalmente en cadrados ou hexágonos. Cada cela da teselación representa un valor constante da variable (por exemplo, 5000 residentes), polo que se pode calcular o número de celas enteiras a ocupar (aínda que o erro de redondeo a miúdo significa que a área final non é exactamente proporcional á variable). A continuación, unha forma é ensamblada a partir desas celas, normalmente con algún intento de conservar a forma orixinal, incluíndo características salientables como certas manipulacións que axuden ao recoñecemento (por exemplo, nalgúns mapas do nordeste dos Estados Unidos, Long Island e Cabo Cod son a miúdo esaxerados). Así, estes cartogramas adoitan ser homomorfos e polo menos parcialmente contiguos.

Este método funciona mellor con variables que xa se miden como un enteiro de valor relativamente baixo, permitindo unha coincidencia un a un coas celas. Isto fíxoos moi populares por visualizar o Colexio Electoral dos Estados Unidos que determina a elección do presidente, aparecer na cobertura televisiva e numerosos sitios web de seguimento de votos. Varios exemplos de cartogramas de bloques foron publicados durante a tempada das eleccións presidenciais dos Estados Unidos en 2016 por *The Washington Post*, o blog *FiveThirtyEight*  e o *Wall Street Journal*, entre outros.

A maior desvantaxe deste tipo de cartogramas foi tradicionalmente que tiñan que ser construídos manualmente, pero recentemente desenvolvéronse algoritmos para xerar automaticamente cartogramas de mosaico cadrado e hexagonal. Un destes, *Tilegrams*, mesmo admite que os resultados do seu algoritmo non son perfectos e ofrece aos usuarios unha forma de editar o produto.

## Cartogramas lineais 
dereita|miniatura| Un **cartograma lineal** do metro de Londres, coa distancia distorsionada para representar o tempo de viaxe desde a estación High Barnet
Mentres un **cartograma de área** manipula a área dunha característica de polígono, un **cartograma** **lineal** manipula a distancia lineal nunha característica de liña. A distorsión espacial permite ao lector de mapas visualizar facilmente conceptos intanxibles como o tempo de viaxe e a conectividade nunha rede. Os cartogramas a distancia tamén son útiles para comparar tales conceptos entre diferentes características xeográficas. Un cartograma a distancia tamén se pode chamar *cartograma de punto central*.

Un uso común dos **cartogramas de distancia** é amosar os tempos de percorrido e as direccións relativos desde os vértices dunha rede. Por exemplo, nun cartograma de distancia que mostra o tempo de viaxe entre cidades, canto menos tempo se precise para ir dunha cidade a outra, menor será a distancia no cartograma. Cando se tarda máis en viaxar entre dúas cidades, mostraranse como máis afastadas no cartograma, aínda que estean fisicamente moi xuntas.

Os cartogramas de distancia tamén se usan para amosar conectividade. Isto é común nos mapas de metro, onde as estacións e paradas mostran a mesma distancia no mapa aínda que a distancia real varía. Aínda que a hora e a distancia exactas dun lugar a outro están distorsionadas, estes cartogramas aínda son útiles para viaxes e análises.

## Cartogramas multivariantes 
[esquerda|miniatura| **Cartograma de mosaico hexagonal** dos resultados das eleccións parlamentarias canadenses de 2019, coloreado co partido de cada gañador mediante unha técnica de *[Mapa de coropletas|coropleth* nominal.]]
Tanto os cartogramas lineais como os de área axustan a xeometría base do mapa, pero ningún dos dous ten requisitos para simbolizar cada característica. Isto significa que a simboloxía pode usarse para representar unha segunda variable empregando un tipo diferente de técnica de cartografía temática. Para cartogramas lineais, o ancho de liña pode escalarse como un mapa de fluxo para representar unha variable como o volume de tráfico. Para os cartogramas de área, é moi común encher cada distrito cunha cor como un mapa coroplético. Por exemplo, WorldMapper utilizou esta técnica para cartografar temas relacionados con problemas sociais globais, como a pobreza ou a desnutrición; un cartograma baseado na poboación total combínase cun *coropleth* dunha variable socioeconómica, dando aos lectores unha visualización clara do número de persoas que viven en condicións desfavorecidas.

Outra opción para os cartogramas diagramáticos é subdividir as formas como gráficos (normalmente un gráfico circular), do mesmo xeito que se fai a miúdo cos mapas de símbolos proporcionais. Isto pode ser moi eficaz para mostrar variables complexas como a composición da poboación, pero pode resultar abafante se hai un gran número de símbolos ou se os símbolos individuais son moi pequenos.

## Produción 
Un dos primeiros cartógrafos en xerar cartogramas coa axuda da visualización por computador foi Waldo Tobler da UC Santa Barbara nos anos sesenta. Antes do traballo de Tobler, os cartogramas creábanse a man (como ocasionalmente aínda se fan). O Centro Nacional de Información e Análise Xeográfica situado no campus da UCSB en Buffalo, Nova York, EEUU, mantén un Cartograma Central en liña  con recursos relativos aos cartogramas.

Varios paquetes de software xeran cartogramas. A maioría das ferramentas de xeración de cartogramas dispoñibles funcionan xunto con outras ferramentas de software SIX (Sistema de Información Xeográfica, GIS en inglés) como complementos ou producen de xeito independente saídas cartográficas a partir de datos SIX formateados para traballar con produtos SIX de uso común. Exemplos de software de cartogramas son ScapeToad, Cart, e Cartogram Processing Tool (un ArcScript para ESRI 's ArcGIS ), que usan o algoritmo Gastner-Newman.  Tamén se implementa un algoritmo alternativo, Carto3F, como un programa independente para uso non comercial en plataformas Windows. Este programa tamén ofrece unha optimización do algoritmo orixinal de follas de goma Dougenik. O paquete CRAN recmap proporciona unha implementación dun algoritmo de cartograma rectangular.

### Algoritmos 
[miniatura| **Cartograma** (probabelmente Gastner-Newman) que mostra a estimación [Unión Europea|do gasto neto total da Unión Europea en euros para todo o período 2007-2013, *per cápita*, baseado no Eurostat 2007 pop. estimacións (Luxemburgo non se mostra).As cores indican os **Contribuidores netos** (os maiores, representados en vermello)&nbsp;&nbsp;&nbsp;De 0 a 500 euros por habitante**Destinatarios netos**]]
Algoritmo segundo ano (*Year*), autor (*Author*), nome do algoritmo en inglés (*Algorithm*) e tipo en inglés (*Type*), forma de preservación (*Shape preservation*) e topoloxía de preservación (*Topology preservation*):

## Véxase tamén 
* Comunicación visual
* Mapa
* Mapa coroplético  
* Mapa de contorna
* Mapa temático
* Mapamundi
* Visualización dos datos

## Notas 
## Véxase tamén 
### Bibliografía 
* Campbell, John. *Uso de mapa e Análise*. Nova York: McGraw-Monte, 2001.
* Dorling, Daniel. "Área cartograms: O seu uso e creación." "Conceptos e Técnicas en serie de Xeografía Moderna ningún. 59." Norwich: Universidade de Do leste Anglia, 1996.
* Gastner, Michael T. E Mark E. J. Newman, "Diffusion-método baseado para producir mapas que igualan densidade." *Acta da Academia Nacional de Ciencias* 2004; 101:  7499–7504.
* 
* Hennig, Benjamin D. "Rediscovering O Mundo: Transformacións de Mapa de Espazo Humano e Físico." Berlín, Heidelberg: Springer, 2013.
* Casa, Donald H. E Christopher Kocmoud, "Continuo Cartogram Construción." *Acta da Conferencia de IEEE en Visualización 1998*
* Paull, John & Hennig, Benjamin (2016) *Atlas de Organics: Catro Mapas do Mundo de Revista de Agricultura Orgánica.* Organics. 3(1): 25–32.
* Tobler, Waldo. "Trinta e cinco anos de Computador Cartograms." *Anais da Asociación de Xeógrafos Americanos*. 94 (2004): 58–73.
* Vescovo, Victor. *"Atlas de Estatística Mundial".* Dallas: Caladan Prensa, 2005.

### Ligazóns externas 
* Cartogram Central  
* Worldmapper Colección de cartogramas mundiais [https://worldmapper.org/ ]
* Anuncios clasificados no sitioweb Leboncoin 
* Cartogramas do Brasil
* Tilegrams - Ferramenta interactiva para construír cartogramas hexagonais [https://worldmapper.org/ ]