新聞 地圖 資訊新媒體菜鳥的QGIS心得 - 聯合報
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因為地圖要呈現台灣各鄉鎮市區的老年人口佔比,因此在教學文第18步,就要選擇到對應的欄位。
另外QGIS雖然能夠自動依照等距(equal interval)、分位數( ...
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新聞✖地圖✖資訊新媒體菜鳥的QGIS心得
【聯合報新媒體研究報告】
文/新媒體中心黃信璁、視覺設計中心許瑋琳
連續兩年,紐約時報在年度互動敘事的回顧時,都將「地圖」獨立成一個文類,顯示新聞地圖在數位說故事上的重要。
2016年的華文新媒體圈,也開始有包括林辰峰、MimiChen、DataMan等,多位華文新媒體工作者分享地理資訊系統(GeographicInformaitonSystem,GIS)與資訊圖表結合的經驗。
2016年10月的H/HTaipei第一次小聚,更有超過30位媒體人,共同討論地圖在新聞上的運用,更在MimiChen的帶領下,一起學習操作製作地圖的軟體QGIS。
新聞地圖很重要也很好用,但什麼新聞適合用地圖呈現?什麼時候不是?對人文背景出身的新聞工作者,在不會任何程式語言,有沒有現成的資料是可以直接運用的?簡單來說,這是一份寫給新媒體菜鳥的QGIS教學文。
什麼時候適合用地圖說新聞?
首先,地圖是資料視覺化的一種,你可以參考DataMan列出的「資料視覺化的20個小訣竅」。
其次,從新聞產製流程思考,製圖所耗的功大於製表、文字,因此從成本考量,文字能講清楚的,就不要製表,表格能可以讓讀者明瞭,就沒做圖的必要。
舉例來說,鎖定台灣為主要市場的媒體,處理縣市層級的資料,就不太需要以地圖呈現。
譬如想知道哪一個縣市撫養比最高、三明治族最辛苦,與其費功畫一張圖,不如列出各縣市的數值,資訊反而更一目了然。
那到底什麼時候適合用地圖?以下將用《陪南蘇丹哭泣她們生下強暴犯的孩子》內的地圖當例子。
・TA不熟悉的地方
地圖是呈現地理資訊最好的工具,一張清楚的地圖,能讓讀者馬上對陌生國度有初步的認識與想像。
上圖同時也清楚呈現,難民逃往鄰國的狀況,並藉著圓圈的大小,強調難民數量上的差異。
・呈現的資料有地緣關係
有地緣關係的資料是使用新聞地圖最佳時機。
地圖底層先畫上石油管線與開採區後,疊上軍事衝突的資料,就能發現除了南蘇丹首都朱巴外,許多衝突也集中在北方的兩個產油州。
台灣的現成資料又該上哪找?
南蘇丹專題的地圖,很大一部分資料是從聯合國難民署、ACLED等國際組織取得,那台灣公開的統計資料又該上哪找?以下分享幾個好用的連結。
TGOS地理資訊圖資雲服務平台
TGOS是內政部推出的地理資訊整合服務,縣市、鄉鎮市區、村里等圖層都十分完整,也彙整了不少政府統計資料。
該站有個「TGPS圖台」的功能,可直接將站內已有的資料,直接在地圖上進行套疊,可以在找資料的前期,就預覽該資料是否有地理空間上的意義。
・政府資料開放平台
可說是政府統計資料最完整的平台,內容包山包海,從地方到中央,從出生到死亡,各種資料都有,因此過濾起來也比較費功。
・社會經濟資料服務平台
顧名思義,這個平台上只有社會經濟類的資料,但因為新聞報導經常處理人與社會等問題,所以也還夠用。
加上這個平台進階搜尋功能完整,可依照「縣市別」、「鄉鎮市區別」、「村里別」等不同空間統計單元選擇資料,是找起資料非常順手的平台。
資料、地圖、新聞如何結合?
一張搭配新聞的地圖究竟該如何產生?下面將用本月初的新聞〈新北移工城市老少混居〉,分享我們如何結合資料、地圖與新聞,與一步步的操作。
以下大多是操作QGIS時的螢幕結圖,建議使用電腦瀏覽,最好是邊看邊做喔。
Step0先熟悉QGIS的基本操作
首先你得先安裝免費的地圖製作軟體QGIS,另外網路上已有中文化的QGIS教學資源,不用把教學全部看完,只需先跟著製作地圖、屬性的操作、匯入工作表或CSV檔、資料表連接這4篇教學做一遍,就能稍微上手。
Step1從新聞中發現地圖的空間
「新北城鄉差距大,人口最多的板橋區逾五十五萬人,現代化程度高,但平溪僅四千多人,人口最少,也是全市最老的地區,全區百分之廿七點九二是六十五歲以上長者,等於每三人就有一人是老人。
」
〈新北移工城市老少混居〉的這段話引起我的興趣,城鄉差距是否也反應在安養院這類老人福利機構上?因此我想知道「北北基地區,老化嚴重的區域是否有足夠的老人福利機構」,這句話就是這張圖的核心問題。
Step2找資料&整理資料
要回答核心問題,需要知道兩種數據,一是各區域的老化指標,我以各區的老年人口佔比當指標;二是北北基的老人福利機構位置。
我到社會經濟資料服務平台以「人口」做關鍵字,並將搜尋範圍縮小至「鄉鎮市區別」,於是就找到「105年12月行政區五歲年齡組人口統計_鄉鎮市區」這筆資料。
壓縮檔內的SHP.zip檔可以直接丟進QGIS繪圖,但該檔案內並沒有老年人口佔比,因此要用壓縮檔內的csv檔稍微加工一下(如上圖)。
先用Excel等試算表,加總各區65歲以上人口與總人口,相除就能得到老年人口佔比。
存檔後,關掉Excel再重開該檔案,把不會用到的數值刪掉,你就會得到像這樣乾淨的檔案。
(如果不關掉重開,剛剛加總、佔比的欄位都還是用Excel的函數顯示,刪掉後面欄位的數值,加總、佔比的欄位也會被改掉)
又在政府資料開放平台找到「全國老人福利機構名冊」,我想把名冊內的老人福利機構標在地圖上,但QGIS看不懂地址,要先把地址轉換成座標。
網路上有許多地址-座標轉換的服務,我選用環保署的地理資訊系統,因為該系統能進行批次轉換,你只需把名冊內的地址複製下來,重貼在新的Excel內存成csv檔(以基隆市為例)後,再上傳到環保署的系統,就能一次轉換完一個縣市的地址(環保署上傳檔案有5KB限制,新北的資料較多,需分成兩次轉換)。
把純地址傳給環保署後,該網頁會自動回吐一個轉換好座標的csv檔,但點開後通常會發現,政府彙整的資料中,經常因為查無地址、地址有誤而無法轉換,這時候就只能拜託Google大神,或直接打去機構問。
最後把整理好的北北基老年福利機構座標與必要資料彙整成同一份CSV檔,就能準備把資料丟進QGIS了。
Step3打開QGIS開始畫地圖
因為環保署地理資訊系統是將地址轉換成TWD97-121座標資料,因此將「105年12月行政區五歲年齡組人口統計_鄉鎮市區」壓縮檔內的SHP.zip檔丟進QGIS時,也請選擇TWD97/TM2zone121的投影(如上圖)。
接著請參考資料表連接這篇教學文,將Step2整理過的人口資料與地圖連結(join)起來,連結的方式是利用兩邊共同都有各鄉鎮市區的TOWN_ID。
請注意,資料表連接教學文內的第8步,提到要製做一個.csvt檔,用來指定csv檔的資料型態。
實際作法是,打開電腦內建的記事本,依序輸入”String”,”String”,”String”,"Integer","Integer","Real",然後儲存,存檔檔名需與csv檔一樣,並在檔名後直接打上.csvt。
(如下圖)
補充說明一下,資料表連接這篇教學文內只有提到”String”(字串)和"Integer"(整數)兩種資料格式,但因為老年人口佔比是有小數點下的資料,因此要用”real”(實數)才行。
把兩份資料連結後,繼續按照資料表連接教學文操作。
因為地圖要呈現台灣各鄉鎮市區的老年人口佔比,因此在教學文第18步,就要選擇到對應的欄位。
另外QGIS雖然能夠自動依照等距(equalinterval)、分位數(quantile)、標準差(standarddeviation)等自動產生對數字的級距,但因為老年人口佔比有人口學上意義,所以在這次不自動產生,而是以0.01為級距手動設定(如下圖)。
有了老年人口佔比圖後,再依匯入工作表或CSV檔教學,匯入Step2整理好、有座標的北北基老人福利機構csv檔,就完成初步地圖了。
Step4增加視覺重點
至此,地圖內容已經大致完成,接下來就是讓地圖更易讀,更能一眼看出「北北基的老化區域與老人福利設施不均的現象」。
因此我先把地圖上新北市、台北市、基隆市的範圍分別描出來,讓讀者更容易辨認。
作法是在現有的地圖上,再疊上一層縣市界圖,界圖的地圖檔可在TGOS地理資訊圖資雲服務平台,也可直接點這個連結下載。
把下載的zip檔丟進去QGIS時,剛剛畫的老年地圖會被整個蓋掉,因此要先把縣市界圖調成透明無填滿,同時把界線調粗(如下圖)。
最後再參考製作地圖的這部份教學文,加入比例尺,就能匯出成pdf或svg檔。
Step5AI做最後美化
雖然QGIS有圖層功能,也能進行基本的繪圖,但如果有AdobeIllustrator等專業繪圖軟體做最後修飾,能讓地圖變得更美觀、易懂。
譬如下圖就透過繪圖軟體,調淡了北北基以外區域的顏色,並美化比例尺、加上圖例,並標出老化嚴重的區域,讓整張圖更一目了然。
另外,為了讓不同載具的使用者都能看清楚地圖資訊,也建議用繪圖軟體進行字體、地圖配置的調整。
如果大家有興趣,可以用手機和電腦來看看這份研究報告,地圖的部分會有些不一樣喔!
地圖只是工具故事本質才是重點
地圖在數位敘事的使用日趨頻繁,但這篇心得從什麼時候適用地圖談起,認為故事內容還是新媒體敘事的本質,地圖與圖表、影音等素材都一樣,是幫助讀者更容易瞭解故事的工具。
因此上面的地圖還不能算是新聞地圖,甚至可能是過於片段的資訊。
為什麼平溪、雙溪、坪林、貢寮等新北市的「偏鄉」,沒有老人福利機構?是政府面對老化的眼光不夠遠?還是這些區域不適合機構式的老人福利,而要改用其他方式照顧老人?偏鄉的老人福利又該怎麼做?這些問題都不是地圖可以回答,也才是真正「跑新聞」的價值所在。
聯合報新媒體中心/數位製作黃信璁批著新媒體的皮,其實非常老派古板,說穿了只是被數位海嘯逼著往前跑的新聞人。
聯合報新媒體中心、視覺設計中心/數位製作人許瑋琳從紙本跨到數位的世界,持續探索新聞與設計的可能性。
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