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Maps and Atlases #5

So etwas in der Art hatte ich mir vor gut einem Jahr auch als Masterarbeits- Thema vorstellen können. Seinerzeit hatte ich die Überlegung, die Tatorte und Verdächtigenwohnorte der amerikanischen Krimiserie „Law & Order“ geografisch zu erfassen und mit der wirklichen Kriminalitätsrate und –statistik zu vergleichen.
Stimmen die Orte, sind die prozentualen Verteilungen der Tatorte in der Serie realistisch zur Wirklichkeit. Zwei von mehreren Fragestellungen, die mir durch den Kopf spukten. Die Sertie „Law & Order“ bot sich hierfür an, weil dort die Handlungen über Straßennamen New Yorks verortet waren. So ist sie eine der wenigen Krimiserien, deren Tatorte man theoretisch in New York abfahren könnte.
Dass diese Thematik dann doch nicht masterarbeitsrelevant wurde, lag an der zeitlichen Umsetzung. Ich hätte Unmengen von Serien und Staffeln innerhalb kürzester Zeit gucken müssen, alleine ein Ding der Unmöglichkeit.
Nun habe ich heute diese Webseite entdeckt und fühlte mich an mein Vorhaben erinnert. „The Geography of Detective Fiction“ hat genau das umgesetzt, was ich damals machen wollte. Allerdings nicht für „Law & Order“ und New York, sondern für ganz USA und Bücherkrimis. Welcher Krimi spielt wo, fertig ist die räumliche Verteilung der Monks und Rizzolis in einer Kartenabbildung.
While there are clear and persistent regional patterns in murder, a reader of mystery novels, unfamiliar with the actual statistics, would get a markedly different picture. To illustrate this discrepancy, I have mapped murder-mystery fiction using the fascinating database at StopYoureKillingMe website. The different categories on the map reflect the number of detective mystery series (though not individual novels) set in each state. While the database lists books, some of these series, such as Tess Gerritsen’s Jane Rizzoli stories, based in Boston, or Lee Goldberg’s Adrian Monk series, based in San Francisco, may be more familiar as television shows. Note also that I have ignored the number of individual mystery novels in each series: while some writers are obviously more productive than others or have written for a longer period, we could expect that the average number of cases those fictional detectives investigate per year would be roughly the same for the various authors.
Neben dieser Abbildung bietet die Webseite noch weitere Darstellungsmöglichkeiten, u. a. eine Darstellung der „Dichte von Detektiven“ pro Bundesstaat.

Gefunden bei: geocurrents 


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Maps and Atlases #4

Aus gegebenem Anlass (#silvester, #neujahr) präsentierte Twitter dieser Tage eine Übersicht getippter Neujahrestweets. Nach dem klicken des Play Buttons werden die Tweets entlang der Zeitzonen dargestellt und ihre Tweet-Häufigkeit in einem Diagramm abgebildet.
Gefunden bei: twitter gifthub

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Maps and Atlases #3

This beautiful data visualization tool gives the first comprehensive, high-resolution look at deforestation around the world. It is based on 654,178 Landsat satellite images from the U.S. Geological Survey that were analyzed by a team of academic, government and Google researchers.
The map is published in the journal Science today, along with analysis of global land-use changes down to 30-meter resolution. 
Gefunden bei: Wired.com

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Maps and Atlases #2




The data behind this map is based on every geocoded tweet in the United States from June 2012 - April 2013 containing one of the 'hate words'. This equated to over 150,000 tweets and was drawn from the DOLLY project based at the University of Kentucky. Because algorithmic sentiment analysis would automatically classify any tweet containing 'hate words' as "negative," this project relied upon the HSU students to read the entirety of tweet and classify it as positive, neutral or negative based on a predefined rubric. Only those tweets that were identified by human readers as negative were used in this analysis.
To produce the map all tweets containing each 'hate word' were aggregated to the county level and normalized by the total twitter traffic in each county. Counties were reduced to their centroids and assigned a weight derived from this normalization process. This was used to generate a heat map that demonstrates the variability in the frequency of hateful tweets relative to all tweets over space. Where there is a larger proportion of negative tweets referencing a particular 'hate word' the region appears red on the map, where the proportion is moderate, the word was used less (although still more than the national average) and appears a pale blue on the map. Areas without shading indicate places that have a lower proportion of negative tweets relative to the national average.
The numbers that appear in the map during a mouse hover indicate the total number of hateful tweets and number of unique users sending them in each county.
Read more about the research and methods behind this project at www.FloatingSheep.org.
Gefunden bei Monica Stephens.


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Maps and Atlases #1


Die Schweiz (shoe whites) für englischsprachige Menschen. Gefunden via Dee_Dee_ bei Twitter.

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