خريطة توزيع النقاط

خريطة توزيع النقاط (أو خريطة كثافة النقاط أو ببساطة خريطة النقاط ) هي نوع من الخرائط الموضوعية التي تستخدم رمز النقطة لتصوير التوزيع الجغرافي لعدد كبير من الظواهر المترابطة. تُعد خرائط النقاط نوعًا من تمثيلات الوحدات التي تعتمد على التشتت البصري لإظهار الأنماط المكانية، وخاصةً التباينات في الكثافة. ^{[ 1 ] [ 2 ]} قد تُمثل النقاط المواقع الفعلية للظواهر الفردية، أو تُوضع عشوائيًا في مناطق تجميع لتمثيل عدد من الأفراد. على الرغم من اختلاف هاتين الطريقتين، ونماذجهما الأساسية، اختلافًا كبيرًا، إلا أن التأثير العام واحد.

ظهرت فكرة استخدام النقاط لتمثيل الكثافة النسبية خلال العصر الصناعي في إنجلترا وفرنسا في ثلاثينيات وأربعينيات القرن التاسع عشر، وهي الفترة التي شهدت تطور معظم أنواع الخرائط الموضوعية الحديثة إلى شكلها المتطور نسبيًا. ^{[ 3 ]} وقد ساهم في ذلك ازدياد توافر البيانات الإحصائية وتنامي الوعي بقيمتها في الفهم العلمي. وكما هو الحال مع الأنواع الأخرى، غالبًا ما مرت الابتكارات الأولى لهذه التقنية دون أن يلاحظها أحد، بينما حظيت المنشورات اللاحقة بشهرة أوسع.

يُزعم أن أول خريطة لتوزيع النقاط أنشأها فالنتين سيمان في مقال نُشر عام ١٧٩٧، حلل فيه تفشيًا حديثًا للحمى الصفراء في مدينة نيويورك . ورغم أن العدد القليل نسبيًا لمواقع الحالات لا يتوافق مع الاستخدام المعتاد لهذه التقنية لتصوير التوزيع العام لعدد كبير من الأفراد، إلا أنها تظل جديرة بالذكر باعتبارها ربما أول استخدام للخريطة كأداة تحليلية وتواصلية في العلوم الاجتماعية، والتحليل المكاني، وعلم الأوبئة (مع أن استنتاجاته تبين لاحقًا أنها غير صحيحة). ^{[ ٤ ]}

أُنشئت أقدم خريطة معروفة لكثافة النقاط على مستوى المقاطعات عام 1830 على يد أرماند جوزيف فرير دي مونتيزون (1788-؟؟؟؟)، وهو راهب فرنسيسكاني ومعلم وطابع. ^{[ 5 ]} وهي خريطة بسيطة نسبيًا تُظهر توزيع السكان حسب المقاطعة (المنطقة الإدارية) في فرنسا ، حيث تمثل كل نقطة 10000 فرد. ^{[ 6 ]} ويبدو أن الخريطة رُسمت باستخدام نفس الأسلوب المُتبع على مدى القرنين التاليين والذي لا يزال يُستخدم بواسطة الحاسوب حتى اليوم: حيث يتم توزيع عدد من النقاط، محسوبًا من إجمالي عدد سكان كل مقاطعة، بشكل عشوائي عبر كل مقاطعة. والنتيجة هي عرض مرئي بديهي لكثافة السكان ، حيث تُظهر المستويات السكانية الأعلى داخل الحدود الإدارية نمطًا أكثر تقاربًا وكثافة من النقاط. ونظرًا لأن النقاط متباعدة بانتظام، فمن الواضح أنها لا تُمثل المواقع الفعلية التي يعيش فيها الناس داخل المقاطعة. وهذا مثال على المغالطة البيئية ، حيث تُعمم قيمة معينة لمنطقة ما على جميع المناطق داخل تلك المنطقة لتُظهر تلك القيمة. ^{[ 7 ]}

على الرغم من أن خريطة مونتيزون كانت أول خريطة نقطية منشورة من نوعها، إلا أن ابتكاره لم يُحدث أي تأثير عملي لما يقرب من 30 عامًا، إلى أن أُعيد ابتكار خريطة الكثافة النقطية القائمة على المقاطعات في عام 1859 في خريطة لتوزيع السكان في السويد والنرويج من قِبل ثور ألكسندر فون مينتزر، وهو ضابط في الجيش السويدي . ^{[ 8 ]} ويبدو أن النقاط في خريطته (التي تُمثل كل منها 200 ساكن) قد استندت إلى تعداد عام 1855، ولكنها تُظهر بوضوح تعديلات بناءً على معلومات إضافية حول توزيع السكان. ^{[ 9 ]}

أُعيد ابتكار خريطة المعالم النقطية في منتصف القرن التاسع عشر، حيث شكّل علم الأوبئة محركًا رئيسيًا لها، لا سيما البحث عن سبب الكوليرا، التي لوحظ انتشارها في أنماط جغرافية واضحة. ^{[ 10 ]} ومن بين الخرائط المتنوعة التي أُنشئت بين عامي 1820 و1850، توجد خرائط تُظهر مواقع جميع الحالات في منطقة ما. ومن الأمثلة البارزة خريطة توماس شابتر عام 1849 ، التي وردت في كتابه عن تاريخ تفشي الكوليرا في إكستر بين عامي 1832 و1834 . ^{[ 11 ]} تتميز هذه الخريطة بابتكارها في استخدام رموز نقطية مختلفة لتمثيل الحالات في كل عام من الأعوام الثلاثة. لم يُحدد شابتر سبب تجمعات المرض التي رصدها، إلا أن خريطته كانت مؤثرة؛ فقد استشهد بها جون سنو لاحقًا كمصدر إلهام لعمله.

عندما تفشى وباء كبير في لندن عام ١٨٥٤، جمع الدكتور جون سنو بيانات عن الحالات الفردية، وخاصة مواقعها في سوهو ، مستخدمًا أساليب التحليل المكاني وتتبع المخالطين الناشئة آنذاك ، ليخلص إلى أن المياه الملوثة هي ناقل المرض ، ونجح في إغلاق المصدر. ^{[ ١٢ ]} أظهرت الخريطة المرفقة بتقريره الصادر عام ١٨٥٥ الحالات الفردية، مُرتبة حسب مواقع المنازل، مُبينةً بوضوح تركز المرض حول مضخة شارع برود، بالإضافة إلى وجود فجوات في المواقع التي كانت تحتوي على مصادر مياه أخرى. ^{[ ١٣ ]} تُعتبر الخريطة الآن ثورية؛ ورغم أن دورها في التحقيق نفسه وتأثيرها في حسم الجدل حول سبب المرض غالبًا ما يُبالغ فيه، ^{[ ١٤ ]} إلا أنها تستحق التقدير لبصيرة سنو في أن الخريطة كانت الأداة الأكثر فعالية لتوضيح الأنماط المكانية للمرض.

في السنوات اللاحقة، لم تنتشر خرائط النقاط بنفس قدر انتشار أنواع الخرائط الموضوعية الأخرى ، ربما بسبب الوقت اللازم لإنشائها. وقد اعتُبر الكثير منها إنجازًا جديرًا بالنشر الأكاديمي. ^{[ 15 ]} ظهرت تقنية هجينة في أوائل القرن العشرين لخرائط الكثافة السكانية، باستخدام نقاط تمثيلية في المناطق الريفية مع دوائر متناسبة لتمثيل المدن الكبرى. أصبحت طريقة كثافة النقاط موحدة خلال هذه الفترة، ووُضعت إرشادات تصميمية، ^{[ 16 ]} بحيث أمكن تدريس هذه التقنية في كتب رسم الخرائط في منتصف القرن العشرين. ^{[ 17 ] [ 18 ]}

سهّلت نظم المعلومات الجغرافية إنشاء خرائط كثافة النقاط نسبيًا من خلال أتمتة وضع النقاط الفردية، على الرغم من أن النتائج غالبًا ما تكون أقل دقة من تلك التي تُنشأ يدويًا. ومن التطورات التقنية الهامة توفر مجموعات بيانات ضخمة جدًا، مثل ملايين المنشورات على وسائل التواصل الاجتماعي المُرمّزة جغرافيًا، والابتكارات في كيفية عرضها. وتُظهر الخرائط الناتجة أنماطًا تفصيلية للتوزيعات الجغرافية.

تشمل التطورات الحديثة في خرائط النقاط استخدام تقنيات رسم الخرائط الداسيمترية لوضع النقاط داخل المناطق بدقة أكبر، ^{[ 19 ]} وتغيير مقياس خرائط النقاط لإظهار معدلات مختلفة من النقاط لكل شخص عند مستويات تكبير مختلفة، ^{[ 20 ]} واستخدام الاستيفاء الزمني لتحريك خرائط النقاط بمرور الوقت ^{[ 2 ].}

تم تطوير نوعين مختلفين تمامًا من الخرائط النقطية، مما يؤدي غالبًا إلى بعض الالتباس في المصطلحات. في الواقع، اقترح العديد من رسامي الخرائط عدم تصنيفهما ضمن نوع واحد من الخرائط الموضوعية . على الرغم من استخدامهما تقنيات مختلفة تمامًا، واعتمادهما على مصادر بيانات متباينة، واختلاف دلالات نتائجهما، إلا أن الغرض العام واحد: تصوير التوزيع الجغرافي لظاهرة جماعية (أي عدد كبير من الأفراد).

ميزة نقطة إلى نقطة

تعرض خريطة النقاط الفردية عددًا كبيرًا من الرموز النقطية التي تمثل مواقع حدوث ظاهرة ما. تعرض أنواع عديدة من الخرائط معالم جغرافية كرموز نقطية، مثل المدن؛ وينطبق هذا التصنيف فقط على الخرائط التي تُظهر عددًا كبيرًا من الحالات، كل منها مُصوَّر بشكل مجهول (أي بدون تسمية)، بحيث ينصب التركيز على التوزيع العام بدلًا من الأفراد. لسنوات عديدة، كان هذا النهج جزءًا أساسيًا من مجال رسم خرائط الجريمة ، بالإضافة إلى استخدامه الأصلي في علم الأوبئة . وقد اكتسب شعبية خاصة في عصر البيانات الضخمة ، مثل رسم خرائط ملايين المنشورات على وسائل التواصل الاجتماعي المُوسومة جغرافيًا أو مواقع الهواتف المحمولة، على الرغم من أن هذه الخرائط أثارت مخاوف بشأن الخصوصية. ^{[ 21 ] [ 22 ] [ 23 ]}

تم اقتراح مصطلحات مختلفة لهذه التقنية لتمييزها عن النهج الآخر، مثل خريطة النقاط الاسمية ، وخريطة ميزات النقاط ، وخريطة الدبابيس . ^{[ 24 ] [ 25 ] : 135} وهناك اقتراح آخر يتمثل في استخدام مصطلح خريطة توزيع النقاط حصريًا لهذا النوع (مع الاحتفاظ بكثافة النقاط للنوع الآخر)، على الرغم من أن هذا لا يزيل الالتباس، حيث تهدف كلتا الخريطتين إلى إظهار التوزيع والكثافة.

من واحد إلى كثير (نقطة تمثيلية)

في خريطة النقاط من نوع "واحد إلى متعدد" ، لا تمثل كل نقطة على الخريطة فرداً واحداً، بل تشير إلى وجود فرد واحد أو أكثر مستمد من بيانات إجمالية. تستند هذه البيانات إلى مناطق جغرافية محددة مسبقاً (مثل المقاطعات، والأقاليم، والدول، والمناطق الإحصائية)، حيث جُمعت بيانات الأفراد كمتغيرات إحصائية موجزة، مثل إجمالي عدد السكان. أي أنها نفس نوع مجموعة البيانات المستخدمة في خرائط التوزيع اللوني والعديد من خرائط الرموز النسبية . على عكس خريطة التوزيع اللوني، فإن المتغير الوحيد الصالح المستخدم في خريطة كثافة النقاط هو العدد الإجمالي للأفراد. ^{[ 24 ]} بمجرد اختيار قيمة النقطة (عدد الأفراد الذين تمثلهم كل نقطة)، يمكن حساب عدد النقاط المطلوبة في كل منطقة، ثم تُوزع النقاط عشوائياً في جميع أنحاء المنطقة. يُعطي هذا التوزيع الإجمالي على المساحة انطباعاً بصرياً بكثافة السكان . ^{[ 18 ]}

تُفضّل معظم كتب الخرائط استخدام مصطلح "خريطة كثافة النقاط" أو "خريطة النقاط" فقط للإشارة إلى خرائط النقاط التي تُمثّل شخصًا واحدًا أو أكثر. ^{[ 24 ] [ 26 ] [ 18 ]} وقد أصبح مصطلح "واحد إلى متعدد" إشكاليًا مع تطوير الخرائط التفاعلية التي تستخدم هذه الطريقة، ولكن حيث تُمثّل كل نقطة شخصًا واحدًا، ^{[ 27 ]} على الرغم من أن هذا يُنتقد غالبًا لخلقه وهم معرفة موقع كل فرد. ومن المصطلحات الأخرى المقترحة لتمييز هذه التقنية: " خريطة النقاط التمثيلية" ، و "خريطة النقاط القائمة على المقاطعات" ، و "خريطة النقاط الكوربليثية" ، و "خريطة انتشار النقاط" . ^{[ 28 ]}

يتضمن تصميم أي نوع من أنواع الخرائط النقطية تحقيق التوازن بين تصميم رمز النقطة الفردية (وخاصة حجمها) والمسافة بين النقاط. في الخريطة النقطية أحادية التناظر، تُحدد المسافة بتوزيع الأفراد ومقياس الخريطة، بينما في الخريطة النقطية التمثيلية، تتأثر أيضًا باختيار رسام الخرائط لقيمة النقطة ، أي عدد الأفراد الذين تمثلهم كل نقطة. ومن المعروف منذ زمن طويل أن هذه الخيارات مترابطة، مع وجود عدة اعتبارات متنافسة: ^{[ 18 ] [ 24 ]}

• زيادة حجم رموز النقاط سيقلل المسافة بينها، حتى مع التوزيع الثابت.
• بغض النظر عن حجم النقاط وتوزيعها، عند مستوى معين من الكثافة، تتحد النقاط الفردية لتشكل كتلة صلبة. وبمجرد حدوث ذلك، لا يمكن تمييز أي كثافة أعلى.
• يسهل رؤية الرموز النقطية الأكبر حجماً مقارنة بالرموز الأصغر حجماً، ولكنها تتحد عند كثافات أقل نسبياً.
• تُظهر قيم النقاط الأصغر (أي المزيد من النقاط) تفاصيل أدق بكثير في التوزيع الجغرافي مقارنة بقيم النقاط الكبيرة، وتزيد من احتمالية أن تحتوي أصغر المناطق على عدد قليل من النقاط على الأقل، ولكنها تتجمع أيضًا بكثافات أقل نسبيًا.

يتحقق التوازن الأمثل لهذه العوامل عندما تبدأ النقاط بالتجمع في المناطق الأكثر كثافة، ويكون حجم كل نقطة كافيًا لرؤيتها منفردة، وقيمة النقطة صغيرة بما يكفي بحيث تحتوي حتى المناطق ذات القيم الأدنى على أكثر من نقطة. في عام ١٩٤٩، وضع ج. روس ماكاي مجموعة من الإرشادات لحساب هذا التوازن بين حجم النقطة وقيمتها، بما في ذلك مخطط بياني مبتكر ، أصبح المعيار المعتمد في هذا المجال. ^{[ ١٦ ]} ومنذ ذلك الحين، أدى تحسين التكنولوجيا في توليد النقاط وطباعتها أو عرضها إلى تعديلات في حساب التوازن، والذي أصبح مؤتمتًا في معظم برامج نظم المعلومات الجغرافية. ^{[ ٢٩ ]}

مع ذلك، يفرض هذا النطاق المثالي للكثافات الظاهرية بعض القيود على الظواهر التي يمكن رسم خرائطها. فإذا كان نطاق الكثافات منخفضًا جدًا (على سبيل المثال، نسبة الكثافة بين أقل كثافة وأكثرها كثافة أقل من 1:10 تقريبًا)، ستظهر الخريطة متجانسة جدًا لدرجة تفقد معها فائدتها. أما إذا كان نطاق الكثافات مرتفعًا جدًا (نسبة الكثافة أكثر من 1:1000)، فستظهر مناطق كثيرة متجانسة ما لم يتم تقليل قيمة النقطة إلى درجة تختفي معها. ^{[ 24 ]} وقد ساهمت تحسينات تقنيات التصميم في تخفيف هذا القيد إلى حد ما، مثل استخدام النقاط الشفافة ، التي تُظهر الفرق بين الكثافات التي تتداخل فيها النقاط والكثافات الأعلى التي تتراكم فيها طبقات عديدة من النقاط. ^{[ 27 ]} إلا أن هذا يؤدي إلى جعل النقاط الفردية باهتة جدًا.

قد يظهر تحدٍّ تصميمي آخر مع الخرائط ذات التطابق التام عندما تتواجد نقاط متعددة في الموقع نفسه، مما يُعطي انطباعًا خاطئًا بانخفاض الكثافة (أي تبدو كنقطة واحدة بدلًا من نقاط متعددة). ورغم أن العديد من مستخدمي برامج نظم المعلومات الجغرافية لا يأخذون هذه المشكلة في الحسبان، فقد طُوِّرت عدة خوارزميات آلية للتخفيف منها، وتعتمد عادةً على الحل الذي طُوِّر في الخرائط الأولى لشابتر وسنو، والمتمثل في توزيع النقاط بشكل طفيف بحيث تكون متميزة ولكنها لا تزال تبدو متراصة. ^{[ 30 ]}

من بين المخاوف المتعلقة بكثافة النقاط والتي دُرست باستفاضة، مدى دقة قدرة قارئي الخرائط على تفسير الكثافة الظاهرة. فمنذ ثلاثينيات القرن العشرين، أظهرت دراسات متكررة ميلاً إلى التقليل من تقدير كثافة المنطقة المعروضة كنقاط. ^{[ 31 ]}

من الانتقادات الأخرى أن بيانات المناطق المجمعة تنطوي على مشاكل متأصلة قد تؤدي إلى نفس سوء التفسير الذي قد يحدث مع أنواع أخرى من الخرائط الموضوعية المبنية على هذا النوع من البيانات، مثل الخرائط الكوربليثية ، بما في ذلك المغالطة البيئية ومشكلة الوحدة المساحية القابلة للتعديل . في الواقع، قد تُفاقم تقنية النقاط المشكلة، لأن المظهر التفصيلي للنقاط الفردية يُوحي بوجود بيانات أكثر تفصيلاً من اللون الموحد للكوربليث. علاوة على ذلك، قد يُفسر قارئو الخرائط النقاط بسهولة، خاصة في المناطق قليلة السكان، على أنها مواقع مستوطنات فعلية. ^{[ 24 ]}

كما هو الحال مع الخرائط الكوربليثية، يمكن التخفيف من مشكلة وحدة المساحة القابلة للتعديل باستخدام مناطق صغيرة قدر الإمكان، على الرغم من أن هذا قد يؤدي إلى زيادة مشكلة التباين الشديد في الكثافة المذكورة سابقًا. ومن الحلول الأخرى الشائعة في الخرائط الكوربليثية تقنية التوزيع الداليزمتري . في تطبيق كثافة النقاط، تُدمج معلومات خارجية حول توزيع الظاهرة لضبط موضع النقاط. أبسط هذه الطرق هي الطريقة الثنائية ، حيث تُنشأ طبقة من الأرض معروفة بعدم وجود سكان فيها (في حالة السكان، قد يشمل ذلك معالم مثل المسطحات المائية والأراضي المملوكة للدولة)، وتُستخدم كقناع لاستبعاد النقاط من الرسم عليها، مما يجبرها على التمركز بكثافة أكبر في المنطقة المتبقية. ^{[ 24 ]} تقليديًا، كان يُتبع نهج أكثر دقة عند وضع النقاط يدويًا، حيث تُركز في أجزاء من المنطقة ذات الكثافة الأعلى، مما يؤدي إلى ظهور الكثافة متغيرة تدريجيًا بدلًا من تغيرها فجأة عند حدود المنطقة. ^{[ 18 ]} تم تطوير خوارزميات آلية تحاكي هذه التقنية، باستخدام معلومات إضافية مثل مواقع نقاط المدينة لتغيير توزيع النقاط عبر كل منطقة، على الرغم من أنها لا تُطبق على نطاق واسع في برامج نظم المعلومات الجغرافية. ^{[ 32 ]}

• خريطة النقاط العرقية : خريطة نقاط تفاعلية مفصلة على مستوى المقاطعات توضح العرق والحالة الإسبانية من تعداد عام 2010 بقيمة نقطة 1:1
• خريطة تغريدات OmniSci : خريطة نقطية بنسبة 1:1 لمنشورات تويتر المشفرة جغرافيًا والتي يمكن تصفيتها باستخدام الكلمات المفتاحية