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二変数コロプレス・マップ(Bivariate Choropleth Map)

二変数コロプレス・マップ(Bivariate Choropleth Map)は、2つの異なる変数を同時に1枚の地図上で表現する主題地図です。

目次
  1. 01別名
  2. 02歴史的経緯
  3. 03データ構造
  4. 04目的
  5. 05ユースケース
  6. 06特徴
  7. 07チャートの見方
  8. 08デザイン上の注意点
  9. 09応用例
  10. 10代替例
  11. 11まとめ
  12. 12参考・出典

二変数コロプレス・マップ(Bivariate Choropleth Map)は、2つの異なる変数を同時に1枚の地図上で表現する主題地図です。通常のコロプレス・マップが1つの変数を色の濃淡で表すのに対し、二変数コロプレスでは2つの色軸を組み合わせて混色を生成し、各地域における2つの変数の組み合わせ的特徴を視覚化します。例えば「所得水準」を赤系、「教育水準」を青系で表現すると、両方が高い地域は紫色に、両方が低い地域は薄い色になります。

別名

なし

歴史的経緯

二変数コロプレス・マップの概念は、20世紀後半の多変量地図学(Multivariate Cartography)の発展とともに注目されました。1970年代にはアメリカ国勢調査局が複数の社会経済指標を1枚の地図で表現する試みを行い、2色の組み合わせによる地域分類の手法が研究されました。

GIS技術が普及した1990年代以降、統計データの地理的相関を1枚で把握するための手法として定着しました。2015年にはJoshua Stevensが公開した作成チュートリアルが広く共有され、デザイナーやデータアナリストにとっても身近な手法となりました。近年では、ArcGIS Pro、QGIS、R、D3.jsなどのツールで比較的容易に作成できるようになっています。

データ構造

二変数コロプレス・マップは、同一の地理的単位に対して2つの変数を持つデータで構成されます。

データ要素説明具体例
地理的単位地図上の区画都道府県、市区町村、国勢調査区
変数A1つ目の属性値平均所得、高齢化率、人口密度
変数B2つ目の属性値教育水準、医療施設密度、犯罪率
分類階級各変数の階級区分(通常3段階)低・中・高の3分類

2つの変数をそれぞれ3段階に分類した場合、3x3=9通りの組み合わせが生まれ、9色のカラーマトリクスで表現されます。

目的

二変数コロプレス・マップの目的は、2つの変数の空間的な関係性やパターンを1枚の地図で同時に把握することです。2枚の単変量コロプレスマップを並べて比較するよりも、変数間の相関や乖離を直感的に読み取ることができます。特に、「両方の値が高い地域」「一方だけが高い地域」「両方が低い地域」といった組み合わせパターンの地理的分布を明らかにすることに優れています。

ユースケース

  • 社会経済分析: 所得水準と教育水準の地域格差を同時に把握し、政策立案に活用します。
  • 公衆衛生: 高齢化率と医療施設密度の関係を地図上で可視化し、医療アクセスの課題地域を特定します。
  • 都市研究: 住宅価格と犯罪率の関係を分析し、都市環境の特性を地理的に理解します。
  • 環境統計: 森林率とCO2排出量の関係を可視化し、環境保全と産業活動のバランスを検討します。
  • 選挙分析: 投票率と特定政党の支持率の関係を地域ごとに表現します。

特徴

観点内容
表現対象2つの変数の組み合わせパターンの地理的分布
主な入力同一地理単位に紐づく2つの数値変数
表現方法2色軸の混色によるカラーマトリクス(通常3x3または4x4)
長所2つの変数の相関・乖離を1枚の地図で直感的に把握できる
短所凡例の読み取りに慣れが必要で、3変数以上には拡張しにくい
主な利用ツールArcGIS Pro、QGIS、R(ggplot2, tmap)、D3.js

チャートの見方

二変数コロプレス・マップを読む際には、以下のポイントに注目してください。

  1. 二次元凡例(Bivariate Legend)を確認します: 正方形のカラーマトリクスで表示される凡例を最初に確認してください。縦軸と横軸がそれぞれどの変数に対応しているかを把握します。
  2. 色相のブレンドを読み取ります: 例えば赤と青の2軸の場合、紫色は両方の値が高いことを、薄い色は両方が低いことを意味します。純粋な赤は変数Aのみが高く、純粋な青は変数Bのみが高いことを示します。
  3. 地理的パターンを探します: 同色の地域が集中している箇所、異なる色が隣接している箇所に注目し、空間的なクラスタリングや対照を読み取ります。
  4. 個別の値ではなくパターンに注目します: この地図は精密な数値比較よりも、全体的な空間パターンの把握に適しています。

デザイン上の注意点

  • 2色の選定は、補色関係(例: 青と赤、青とオレンジ)を基本とし、混色が自然に見えるようにしてください。
  • 色の段階数は通常3x3(9色)が推奨されます。4x4(16色)以上になると読み取りが困難になります。
  • 凡例は地図の近くに大きく配置し、各軸の変数名と方向(高・低)を明示してください。
  • 色覚多様性に配慮し、ColorBrewerのBivariateスキームなどの検証済みパレットを使用してください。
  • 地図のタイトルや注記で、2つの変数が何であるかを明確に説明してください。

応用例

  • アメリカの選挙分析では、投票率と特定政党支持率を組み合わせた二変数コロプレスが頻繁に使用されています。
  • 公衆衛生の分野では、糖尿病有病率と肥満率の地理的関係を1枚の地図で示す研究が行われています。
  • 都市計画では、住宅価格と公共交通アクセス度の組み合わせから、住環境の総合評価を行う事例があります。
  • 環境分野では、生物多様性指標と土地利用変化率を組み合わせた保全優先地域の特定に活用されています。

代替例

手法特徴適する状況
2枚の単変量コロプレス(Small Multiples)各変数を個別の地図で表示する各変数を正確に読み取りたい場合
ドットマップとコロプレスの重ね合わせ面と点で2つの変数を表現する異なる表現方法で変数を区別したい場合
散布図+地図の連携散布図で相関を確認し、地図で空間性を確認するインタラクティブな分析環境がある場合
多変量シンボルマップ各地域にグリフやチャートを配置する3変数以上を同時に表現したい場合

まとめ

二変数コロプレス・マップは、2つの変数の関係性を地理的文脈の中で直感的に理解できる強力な可視化手法です。社会科学・公衆衛生・都市研究・環境分野など幅広い領域で活用されています。ただし、凡例の読み取りには慣れが必要であり、色の選定と凡例のデザインが成否を大きく左右します。読者がスムーズにパターンを読み取れるよう、凡例の明確化と適切なカラースキームの選定が重要です。

参考・出典

1
2
3
- [Multivariate map - Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Multivariate_map)
- [Joshua Stevens: Bivariate Choropleth Maps: A How-to Guide](https://www.joshuastevens.net/cartography/make-a-bivariate-choropleth-map/)
- [Axis Maps: Bivariate Choropleth](https://www.axismaps.com/guide/bivariate-choropleth)
矢崎裕一 データ可視化の実務家
プロフィール

この記事は CC BY-NC-SA 4.0 で公開しています。