कार्टोग्राम क्या है: परिभाषा, प्रकार, उदाहरण और इसे कैसे बनाएं

कार्टोग्राम वह मैप है जो जानबूझकर गलत दिखता है। देश फूलते हैं, सिकुड़ते हैं, अनजानी आकृतियों में ढल जाते हैं, और यही बिगाड़ डेटा है। अगर आपने ऐसा दुनिया का मैप देखा है जिसमें भारत और चीन फैलकर तस्वीर का एक तिहाई हिस्सा घेर लेते हैं, या ऐसा चुनावी मैप जिसमें एक घना शहर पूरे ग्रामीण राज्य पर भारी पड़ता है, तो आप कार्टोग्राम देख चुके हैं।

यह गाइड बताती है कि कार्टोग्राम क्या है, असल में मिलने वाले इसके चार प्रकार कौन से हैं, कोरोप्लेथ मैप से इसकी तुलना कैसी है, और सीमा डेटा से इसे कैसे बनाएं।

कार्टोग्राम क्या है

कार्टोग्राम एक थीमैटिक मैप है, जिसमें हर इलाके का क्षेत्रफल उसके असली आकार के बजाय किसी डेटा मान के अनुपात में होता है।

मैप की बाकी हर चीज़ जानी-पहचानी रहती है। इलाके अपने पड़ोसी, अपनी मोटी-मोटी जगह और अक्सर अपनी रंग योजना बनाए रखते हैं। संख्या सिर्फ़ क्षेत्रफल से दिखाई जाती है। यूरोप की आबादी के कार्टोग्राम में नीदरलैंड्स फ़िनलैंड से बड़ा दिखता है, क्योंकि यहाँ वेरिएबल वर्ग किलोमीटर नहीं, लोग हैं।

क्षेत्रफल से मान दिखाने वाले मैप 1870 के दशक से हैं, जब फ़्रांसीसी सांख्यिकीविद Émile Levasseur ने यूरोप के देशों को वर्गों के रूप में बनाया, जिनका आकार किसी आँकड़े के हिसाब से था। जुड़े हुए कार्टोग्राम को कंप्यूटरों ने व्यावहारिक बनाया: Michael Gastner और Mark Newman का 2004 में छपा डिफ़्यूज़न एल्गोरिदम आज भी दुनिया के ज़्यादातर कार्टोग्राम के पीछे का तरीका है।

कार्टोग्राम की ज़रूरत क्यों है: एरिया बायस

किसी भी राष्ट्रीय चुनाव का कोरोप्लेथ मैप खोलें। मैप का ज़्यादातर हिस्सा उस पार्टी के रंग में होता है जो ग्रामीण सीटें जीतती है, क्योंकि ग्रामीण सीटें बहुत बड़ी होती हैं और शहर छोटे। हर सीट पर रंग सही है, फिर भी पूरी तस्वीर गलत असर छोड़ती है।

इस कमी का एक नाम है: एरिया बायस। कोरोप्लेथ मैप मान को रंग में दिखाता है, पर आँख पहले क्षेत्रफल देखती है। बड़े इलाकों को उनकी संख्या के हिसाब से जितना ध्यान मिलना चाहिए, उससे ज़्यादा मिल जाता है।

कार्टोग्राम वेरिएबल को उसी चीज़ में डाल देता है जिसे आँख पहले देखती है, यानी क्षेत्रफल। हर सीट को पड़े वोटों के हिसाब से छोटा-बड़ा करें, तो तस्वीर नतीजे से मेल खाने लगती है।

यही गड़बड़ चुनावों के बाहर भी खूब दिखती है:

आबादी के मैप, जिनमें साइबेरिया, सहारा और ऑस्ट्रेलिया का अंदरूनी इलाका छाए रहते हैं
इलाके के हिसाब से बिक्री, जहाँ तीन प्रांत संभालने वाला सेल्स प्रतिनिधि राजधानी संभालने वाले से दस गुना अहम दिखता है
बीमारी का बोझ, जहाँ कम आबादी और कम मामलों वाले इलाके फ़्रेम का बड़ा हिस्सा भर देते हैं
देशों के हिसाब से इंटरनेट यूज़र, जहाँ क्षेत्रफल और इंटरनेट की पहुँच का लगभग कोई संबंध नहीं

कार्टोग्राम के प्रकार

चार परिवार, मोटे तौर पर उसी क्रम में जिसमें वे आपको सबसे ज़्यादा मिलेंगे।

जुड़े हुए कार्टोग्राम हर इलाके को उसके पड़ोसियों से जोड़े रखते हैं और आकृतियों को तब तक खींचते हैं जब तक क्षेत्रफल डेटा से मेल न खा जाए। Worldmapper के मुड़े-तुड़े दुनिया के मैप इसी तरह के हैं। ये टोपोलॉजी बनाए रखते हैं, जिससे देखने वाले को दिशा समझने में मदद मिलती है। पर आकृतियाँ बहुत बिगड़ जाती हैं, और छोटे इलाके पतली पट्टियों में बदल सकते हैं।

बिना जुड़े कार्टोग्राम हर इलाके को उसके अपने केंद्र के चारों ओर सिकोड़ते हैं। मूल आकृति बनी रहती है और पड़ोसियों के बीच खाली जगह बन जाती है। यह तरीका Judy Olson ने 1976 में शुरू किया था। आकृतियाँ पहचान में आती हैं और गणना आसान है। कीमत है खाली जगह, जिसे कुछ लोग गायब डेटा समझ लेते हैं।

Dorling कार्टोग्राम हर इलाके की जगह मान के हिसाब से आकार वाला वृत्त रखते हैं, फिर वृत्तों को तब तक थोड़ा-थोड़ा धकेलते हैं जब तक वे एक-दूसरे पर न चढ़ें। इनका नाम Danny Dorling के नाम पर है, जिन्होंने 1990 के दशक में इन्हें लोकप्रिय बनाया। आकृति पूरी तरह चली जाती है, इसलिए मैप एक डायग्राम की तरह पढ़ा जाता है, और यह बहुत बड़े अंतर भी आसानी से संभाल लेता है। जब आपके मानों में सैकड़ों या हज़ारों गुना का अंतर हो, तब इसका इस्तेमाल करें।

ग्रिड और मोज़ेक कार्टोग्राम हर इलाके को एक नियमित ग्रिड पर एक टाइल या टाइलों का एक समूह देते हैं। अमेरिकी न्यूज़रूम चुनाव की रात इन्हीं पर भरोसा करते हैं, जहाँ हर राज्य को एक हेक्सागन मिलता है, या हर इलेक्टोरल वोट पर एक हेक्सागन। इन्हें एक नज़र में पढ़ना सबसे आसान है, पर ये भूगोल से सबसे ज़्यादा दूर होते हैं। इनका लेआउट हाथ से बनाया जाता है, इसलिए ये सिर्फ़ जाने-पहचाने इलाकों के समूहों के लिए ही मिलते हैं।

Demers कार्टोग्राम भी Dorling जैसा ही है, बस वृत्तों की जगह वर्ग होते हैं। जब इलाकों को और पास-पास रखना हो और कम जगह बर्बाद करनी हो, तब यह काम आता है।

असली उदाहरण: यूरोप में ट्रैफ़िक निगरानी कैमरे

यही तरीका अब उस डेटा पर आज़माते हैं जो हम ख़ुद जुटाते हैं। MapAtlas Camera Index स्पीड कैमरों, रेड लाइट कैमरों, औसत गति जाँचने वाले कैमरों और बदलती गति सीमा वाले कैमरों का रिकॉर्ड है, जो ड्राइवरों की रिपोर्ट से बना है। यह 2024-05-21 के स्नैपशॉट से CC BY 4.0 लाइसेंस के तहत प्रकाशित है। नीचे का चित्र इंडेक्स के 40 यूरोपीय देशों को दो बार दिखाता है: एक बार क्षेत्रफल के हिसाब से आकार वाले वृत्तों से, और एक बार दर्ज कैमरों की संख्या के हिसाब से।

MapAtlas Camera Index, स्नैपशॉट 2024-05-21, CC BY 4.0। वृत्त का क्षेत्रफल मान के अनुपात में है, यानी त्रिज्या मान के वर्गमूल के हिसाब से। हर वृत्त देश के सेंट्रॉइड से शुरू होता है और तब तक खिसकाया जाता है जब तक वृत्त एक-दूसरे पर चढ़ना बंद न कर दें। रूस और तुर्की को छोड़ दिया गया है, क्योंकि उनके सेंट्रॉइड यूरोप के फ़्रेम से बाहर पड़ते हैं। जिन देशों का इंडेक्स में कोई कैमरा नहीं, वे नहीं दिखाए गए हैं।

वही देश, वही जगहें, वही वृत्त वाला तरीका, बस एक वेरिएबल बदला। बायाँ पैनल यूरोप को वैसे दिखाता है जैसा भूगोल उसे बनाता है, जहाँ यूक्रेन, फ़्रांस, स्पेन और स्वीडन छाए हैं। दायाँ पैनल पूरे महाद्वीप का क्रम ही बदल देता है।

देश	इंडेक्स में कैमरे	क्षेत्रफल (km²)	हर 10,000 km² पर कैमरे
इटली	10,707	302,073	354.5
यूनाइटेड किंगडम	5,806	242,495	239.4
जर्मनी	4,714	357,588	131.8
फ़्रांस	3,853	551,695	69.8
बेल्जियम	2,701	30,528	884.8
स्वीडन	2,455	450,295	54.5
स्पेन	2,104	505,990	41.6
ऑस्ट्रिया	1,457	83,879	173.7
फ़िनलैंड	1,089	338,455	32.2
पोलैंड	875	312,696	28.0

इटली में 302,073 km² पर 10,707 कैमरे हैं। फ़्रेम का सबसे बड़ा देश यूक्रेन है, 603,550 km² का, और उसमें 348 कैमरे हैं। कोरोप्लेथ पर दोनों को दर के हिसाब से रंगा जाता, फिर भी यूक्रेन तस्वीर में इटली से दोगुनी जगह घेरता। कार्टोग्राम पर इटली मैप का सबसे बड़ा वृत्त है, जो संख्या से मेल खाता है।

बेल्जियम वह उदाहरण है जो इस फ़ॉर्मेट की मेहनत को सही साबित करता है। 30,528 km² के साथ यह बाएँ पैनल में बस एक बिंदु है, और दाएँ पैनल में पाँचवाँ सबसे बड़ा वृत्त। यहाँ हर 10,000 km² पर 884.8 कैमरे हैं। बहुत छोटे देशों (माइक्रोस्टेट) को छोड़ दें, तो इंडेक्स में किसी भी देश में निगरानी इससे घनी नहीं है।

तरीका भी तस्वीर जितना ही मायने रखता है। इंडेक्स दुनिया के 106 इलाकों को कवर करता है और उसमें कुल 106,646 कैमरे हैं, जिनमें से 42,762 इन 40 देशों में हैं। इंडेक्स ड्राइवरों की रिपोर्ट से बनता है। इसलिए जिस देश में कम कैमरे दर्ज हैं, वहाँ या तो निगरानी कम है या रिपोर्टिंग कम, और सिर्फ़ इस डेटा से दोनों को अलग नहीं किया जा सकता। दाएँ पैनल को रिपोर्ट की गई निगरानी की घनता के रूप में पढ़ें, और कम कैमरों वाले देशों को जवाब नहीं, सवाल मानें। जहाँ इंडेक्स की तुलना OpenStreetMap से की जा सकती है, वहाँ दस में से चार यूरोपीय देशों में आँकड़े 10 प्रतिशत के भीतर मेल खाते हैं। इसका ब्योरा ट्रैफ़िक निगरानी कैमरों वाले लेख में है।

कार्टोग्राम और कोरोप्लेथ मैप की तुलना

दोनों को अक्सर एक-दूसरे के मुकाबले में रखा जाता है। असल में दोनों एक ही डेटा को अलग-अलग तरीके से दिखाते हैं।

कोरोप्लेथ मैप असली भूगोल बनाए रखता है और मान को रंग में दिखाता है। दिशा समझने के लिए यह सटीक है और हर किसी को जाना-पहचाना लगता है, पर इसमें एरिया बायस की समस्या रहती है। दरें यह अच्छे से दिखाता है: हर एक लाख लोगों पर मामले, फ़ाइबर कनेक्शन वाले घरों का प्रतिशत, प्रति वर्ग मीटर औसत कीमत।

कार्टोग्राम भूगोल को बिगाड़ता है और मान को क्षेत्रफल में दिखाता है। यह कुल संख्या सही-सही दिखाता है, पर पहली बार में इसे पढ़ना मुश्किल है, और इसके साथ एक कैप्शन चाहिए जो बताए कि आकारों का मतलब क्या है। गिनतियाँ यह अच्छे से दिखाता है: लोगों की संख्या, कुल कमाई, जीती गई सीटें।

काम की कसौटी यह है कि आपकी संख्या दर है या गिनती। दरें कोरोप्लेथ पर ठीक बैठती हैं। गिनतियाँ, खासकर वे जिनमें सैकड़ों या हज़ारों गुना का अंतर हो, कार्टोग्राम पर।

आपको एक ही चुनना ज़रूरी नहीं। काम में अक्सर कार्टोग्राम का लेआउट और कोरोप्लेथ का रंग साथ इस्तेमाल होता है: क्षेत्रफल बताता है कितने लोग, रंग बताता है उन्होंने किसे वोट दिया। दो वेरिएबल, एक मैप। ऐसे मैप के लिए ध्यान से बनाया गया मैप लेजेंड चाहिए, क्योंकि अब देखने वाले को दो चीज़ें एक साथ समझनी होती हैं।

कार्टोग्राम के उदाहरण

ये इस्तेमाल बार-बार दिखते हैं, और इनमें से कोई भी सादे कोरोप्लेथ पर ठीक से काम नहीं करता:

देशों के हिसाब से दुनिया की आबादी। सबसे मशहूर उदाहरण। नाइजीरिया, बांग्लादेश और इंडोनेशिया फूल जाते हैं; कनाडा, रूस और ऑस्ट्रेलिया सिकुड़ जाते हैं।
सीटों के हिसाब से चुनाव नतीजे। क्षेत्रफल वोट या सीटें बन जाता है, इसलिए मैप संसद की तस्वीर से मेल खाता है।
GDP या व्यापार का प्रवाह। वित्तीय केंद्र छा जाते हैं, और यही दिखाना है।
देशों के हिसाब से कार्बन उत्सर्जन, अक्सर आबादी के दूसरे कार्टोग्राम के साथ, ताकि दोनों का अंतर दिखे।
अस्पतालों की क्षमता या मामलों की गिनती, जहाँ प्रति व्यक्ति वाला कोरोप्लेथ यह छिपा देता है कि बोझ कुछ ही जगहों पर कितना टिका है।
इलाके के हिसाब से दुकानों की मौजूदगी। हर इलाके में दुकानों की संख्या या कमाई, जो सेल्स इलाके बाँटने की योजना में काम आती है, जहाँ कोरोप्लेथ खाली इलाकों को ज़रूरत से ज़्यादा अहम दिखाता है।

पढ़ाई में कार्टोग्राम

भूगोल की पढ़ाई में कार्टोग्राम थीमैटिक मैप वाले हिस्से में आते हैं, कोरोप्लेथ, डॉट डेंसिटी, आइसोलाइन और प्रपोर्शनल सिंबल मैप के साथ। परीक्षा में जो परिभाषा चाहिए, वह छोटी है: कार्टोग्राम वह मैप है जिसमें इलाकों का आकार ज़मीन के क्षेत्रफल के बजाय किसी आँकड़े के हिसाब से होता है, अक्सर आबादी के।

ज़्यादातर अंक दो बातों से मिलते हैं। पहली, क्षेत्रफल वेरिएबल को दिखाता है। दूसरी, बिगाड़ कोई कमी नहीं, बल्कि खूबी है, क्योंकि इससे एक छोटे घने देश की तुलना एक बड़े खाली देश से की जा सकती है, और ज़मीन का क्षेत्रफल संख्या पर हावी नहीं होता। पूरा परिवार देखना हो, तो थीमैटिक मैप गाइड बताती है कि हर प्रकार कहाँ फ़िट होता है।

कार्टोग्राम कैसे बनाएं

तीन चीज़ें चाहिए, वही जो किसी भी थीमैटिक मैप में लगती हैं:

इलाकों के सीमा पॉलीगॉन, हर एक पर एक स्थिर ID के साथ: देशों के लिए ISO 3166, EU के इलाकों के लिए NUTS, लोकल काम के लिए देश के पिन कोड।
हर इलाके का एक संख्यात्मक मान, उन्हीं ID से जुड़ा। क्षेत्रफल से दिखाने का मतलब तभी बनता है जब यह गिनती हो।
एक एल्गोरिदम, जो पॉलीगॉन का आकार बदले या उनकी जगह छोटी-बड़ी आकृतियाँ रखे।

जुड़े हुए कार्टोग्राम के लिए अपना कोड न लिखें। ये एल्गोरिदम बारीक हैं, इसलिए पहले से बना और परखा हुआ टूल इस्तेमाल करें। go-cart.io 2018 में छपा तेज़ फ़्लो-आधारित तरीका चलाता है, जबकि QGIS और R वाले विकल्प 1985 का Dougenik rubber-sheet तरीका इस्तेमाल करते हैं:

QGIS Cartogram3 प्लगइन के साथ, डेस्कटॉप पर काम के लिए
R का cartogram पैकेज, जो जुड़े हुए, बिना जुड़े और Dorling, तीनों कार्टोग्राम कुछ लाइनों में बना देता है
go-cart.io, एक ब्राउज़र टूल जो GeoJSON फ़ाइल और मान वाला कॉलम लेता है
npm पर cartogram-chart, अगर नतीजा किसी वेब ऐप में दिखाना हो

Dorling कार्टोग्राम अकेला ऐसा प्रकार है जिसे ख़ुद बनाना फ़ायदेमंद है, क्योंकि इसका गणित बस एक सेंट्रॉइड और एक वर्गमूल है। त्रिज्या मान के वर्गमूल के हिसाब से बढ़ती है, ताकि वृत्त का क्षेत्रफल मान के अनुपात में रहे:

import centroid from '@turf/centroid';

const MAX_RADIUS_PX = 48;
const maxValue = Math.max(...Object.values(valuesByRegion));

const circles = regions.features.map((feature) => {
  const value = valuesByRegion[feature.properties.id] ?? 0;
  return {
    type: 'Feature',
    geometry: centroid(feature).geometry,
    properties: {
      id: feature.properties.id,
      value,
      radius: MAX_RADIUS_PX * Math.sqrt(value / maxValue),
    },
  };
});

map.addSource('cartogram', { type: 'geojson', data: { type: 'FeatureCollection', features: circles } });

map.addLayer({
  id: 'cartogram-circles',
  type: 'circle',
  source: 'cartogram',
  paint: {
    'circle-radius': ['get', 'radius'],
    'circle-color': '#0958a8',
    'circle-stroke-color': '#ffffff',
    'circle-stroke-width': 1,
    'circle-opacity': 0.85,
  },
});

इससे एक-दूसरे पर चढ़े हुए वृत्त बनते हैं। इसे असली Dorling कार्टोग्राम बनाने के लिए एक कदम और चाहिए: वृत्तों पर बार-बार लूप चलाएं, और एक-दूसरे पर चढ़ी हर जोड़ी को उनके केंद्रों को जोड़ने वाली रेखा पर तब तक अलग धकेलें जब तक ओवरलैप खत्म न हो जाए। कुछ सौ इलाकों के लिए आम तौर पर बीस-तीस बार दोहराना काफ़ी है, और वृत्त अपनी असली जगह के पास ही रहते हैं।

वर्गमूल से स्केल करना ज़रूरी है। अगर त्रिज्या को सीधे मान से बढ़ाएंगे, तो दस गुना आबादी वाला इलाका सौ गुना बड़ा दिखेगा।

किन गलतियों से बचें

पहचान में न आने वाली आकृतियाँ। बहुत ज़्यादा बिगाड़ से देखने वाले उलझ जाते हैं। खुलकर लेबल लगाएं, बगल में असली भूगोल वाला जाना-पहचाना मैप रखें, या असली भूगोल से कार्टोग्राम तक बदलाव का एनिमेशन दिखाएं।

क्षेत्रफल पर दरें। बेरोज़गारी दर का कार्टोग्राम लगभग बेमतलब है, क्योंकि तब क्षेत्रफल एक प्रतिशत दिखाता है। गिनती क्षेत्रफल पर रखें और दरें रंग पर।

शून्य या लगभग शून्य मान। जिन इलाकों का मान शून्य है, वे गायब हो जाते हैं। पहले से तय करें कि उन्हें हटाना है, एक न्यूनतम आकार में दिखाना है, या नोट में बताना है।

लेजेंड न होना। क्षेत्रफल का अंदाज़ा रंग से ज़्यादा मुश्किल है, इसलिए देखने वाले को एक ऐसा वृत्त या वर्ग दें जिस पर उसका मान लिखा हो। इसके बिना मैप बस सजावट है।

छोटे-छोटे मैप की ग्रिड। कई छोटे मैप एक साथ दिखाने के लिए कार्टोग्राम ठीक नहीं हैं। हर मैप अलग तरह से बिगड़ता है, इसलिए देखने वाले को हर बार आकृति नए सिरे से समझनी पड़ती है।

MapAtlas यहाँ कैसे काम आता है

कार्टोग्राम के लिए स्थिर ID वाली साफ़ सीमा ज्योमेट्री चाहिए, और काम का सबसे धीमा हिस्सा यही है। Dynamic Maps API देश, क्षेत्र और पिन कोड की सीमाएं वेक्टर टाइल के रूप में देता है, जो ISO 3166, NUTS और देशों के पिन कोड सिस्टम से जुड़ी होती हैं। इसलिए आपके मानों को ज्योमेट्री से जोड़ना डेटा साफ़ करने का प्रोजेक्ट नहीं, बस एक लुकअप रह जाता है। सीमाएं EU में होस्ट होती हैं और उन पर वर्ज़न दर्ज होता है। यह तब काम आता है जब कोई मैप महीनों बाद भी हूबहू दोबारा बनाना हो।

मानों के लिए GeoEnrich API उन्हीं ID पर हर इलाके का कुल डेटा देता है, इसलिए एक ही डेटासेट कार्टोग्राम और उसके बगल की टेबल, दोनों को चलाता है। अगर आपका डेटा गिनती नहीं बल्कि दर है, तो कोरोप्लेथ मैप गाइड से शुरू करें। पूरा परिवार आपस में कैसे जुड़ता है, यह थीमैटिक मैप गाइड में है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

कार्टोग्राम क्या होता है?

कार्टोग्राम एक थीमैटिक मैप है, जो हर इलाके का आकार उसकी ज़मीन के क्षेत्रफल के बजाय किसी डेटा मान के हिसाब से बदल देता है। आबादी के कार्टोग्राम में घनी आबादी वाले देश बड़े और लगभग खाली देश छोटे दिखते हैं। इस तरह देखने वाला ज़मीन की नहीं, असली मात्रा की तुलना करता है। भूगोल को जानबूझकर बिगाड़ा जाता है, और यही बिगाड़ असली संदेश है।

कार्टोग्राम और कोरोप्लेथ मैप में क्या अंतर है?

कोरोप्लेथ मैप असली भूगोल रखता है और मान को रंग से दिखाता है। कार्टोग्राम मान को क्षेत्रफल से दिखाता है, इसलिए रंग किसी और जानकारी के लिए खाली रहता है। कोरोप्लेथ मैप में एरिया बायस होता है: बड़े और कम आबादी वाले इलाके तस्वीर पर छा जाते हैं, भले ही वहाँ कम लोग रहते हों। कार्टोग्राम इलाकों को मान के हिसाब से छोटा-बड़ा करके यह बायस हटा देता है, पर बदले में आकृतियाँ पहचानना मुश्किल हो जाता है। कई छपे हुए मैप दोनों को साथ इस्तेमाल करते हैं: कार्टोग्राम का आकार और कोरोप्लेथ का रंग।

कार्टोग्राम कैसे बनाएं?

आपको तीन चीज़ें चाहिए: इलाकों की सीमाएं पॉलीगॉन के रूप में, उन्हीं ID से जुड़ा हर इलाके का एक संख्यात्मक मान, और एक एल्गोरिदम जो पॉलीगॉन का आकार बदले। जुड़े हुए कार्टोग्राम के लिए दो आम तरीके हैं। पहला Gastner-Newman डिफ़्यूज़न एल्गोरिदम है, जो वेब पर go-cart.io में मिलता है। दूसरा Dougenik rubber-sheet एल्गोरिदम है, जो QGIS में Cartogram3 प्लगइन और R में cartogram पैकेज से मिलता है। Dorling कार्टोग्राम के लिए भारी एल्गोरिदम की ज़रूरत नहीं: हर इलाके का सेंट्रॉइड लें, मान के वर्गमूल के हिसाब से वृत्त की त्रिज्या तय करें, और एक-दूसरे पर चढ़े वृत्तों को धकेलकर अलग करें।

आँकड़ों में कार्टोग्राम किस काम आता है?

कार्टोग्राम तब काम आता है जब कोई आँकड़ा जगह के हिसाब से असमान रूप से फैला हो और क्षेत्रफल देखने वाले को गलत तस्वीर दे। आम इस्तेमाल हैं: इलाके के बजाय सीटों के हिसाब से चुनाव नतीजे, देशों के हिसाब से दुनिया की आबादी, GDP, बीमारी का बोझ, कार्बन उत्सर्जन और इंटरनेट यूज़र। आसान नियम: अगर कोरोप्लेथ देखकर पहला एहसास यह हो कि बड़े खाली इलाके ज़रूरत से ज़्यादा ध्यान खींच रहे हैं, तो वही डेटा कार्टोग्राम पर बेहतर दिखेगा।

कार्टोग्राम का इस्तेमाल कब करें?

तब, जब वेरिएबल का कुल योग उसकी जगह से ज़्यादा मायने रखता हो, जब इलाकों के क्षेत्रफल में बहुत बड़ा फ़र्क हो, और जब देखने वाले मैप पर कुछ सेकंड से ज़्यादा समय देंगे। तब इससे बचें, जब रास्ता ढूँढना हो, जब आकृतियों का पहचान में आना ज़रूरी हो, जब इलाके पहले से लगभग एक जैसे आकार के हों, या जब मैप डैशबोर्ड पर एक नज़र में पढ़ा जाना हो।

Dorling कार्टोग्राम क्या है?

Dorling कार्टोग्राम हर इलाके की जगह मान के हिसाब से आकार वाला एक वृत्त रखता है, फिर वृत्तों को तब तक धकेलता है जब तक वे एक-दूसरे पर चढ़ना बंद न कर दें। इसका नाम Danny Dorling से आया है, जिन्होंने 1990 के दशक में इसे लोकप्रिय बनाया। इसमें आकृति पूरी तरह चली जाती है, इसलिए मैप एक डायग्राम की तरह पढ़ा जाता है, और यह बहुत बड़े अंतर वाले मान भी आसानी से संभाल लेता है। Demers कार्टोग्राम भी Dorling जैसा ही है, बस वृत्तों की जगह वर्ग होते हैं। जब इलाकों को और पास-पास रखना हो, तब यह काम आता है।