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I implemented this interactive visualization for a university course about geovisualization. It allows the user to visually compare two variables (either the outcome of a vote or a socio-demographic factor, per district). Two maps are used to show the geographical distribution of the variables, and quartiles are computed to distribute the values into four classes.

A scatterplot allows the user to contrast the two chosen variables and explore possible associations. Both views (map and scatterplot) are linked, so the user always knows which district he or she is dealing with.

On top of that, the user has the possibility to draw a rectangle around the points in the scatterplot and thus select a set of districts ("brushing"). After this, the corresponding districts are highlighted in the map. This helps, for instance, to quickly identify regions where certain variables have high or low values, etc.

In order to better compare differences between subsequent variables, a linear, visual transition of half a second is used. This helps to mitigate the problem of change blindness.

Crafted with D3.js, color palettes by Cynthia Brewer.

Erläuterungen

Der Abstimmungsexplorer ermöglicht die visuelle Untersuchung auf Korrelation von zwei Variablen. Dafür stehen Abstimmungsdaten aus der Schweiz auf Bezirksebene sowie einige Bevölkerungsdaten als erklärende Variablen zur Verfügung. Pro Karte kann ein Datensatz ausgewählt werden. Es kann dies eine Abstimmung und eine erklärende Variable sein; natürlich können aber auch zwei Abstimmungen verglichen werden. In den Karten wird automatisch der jeweilige Datensatz in vier Klassen visualisiert, der Scatterplot rechts oben ermöglicht eine visuelle Beurteilung hinsichtlich Korrelation. Die x-Achse stellt die Variable der unteren Karte dar, die y-Achse jene der oberen Karte. Die Grösse der Punkte verdeutlicht die Einwohnerzahl des jeweiligen Bezirks. Fährt man mit dem Mauszeiger über die Karten oder über den Scatterplot, sind zusätzliche Informationen sichtbar. Zudem können im Scatterplot durch Drücken & Ziehen des Mauszeigers mehrere Bezirke gleichzeitig ausgewählt werden, diese werden dann in den Karten entsprechend hervorgehoben.

Anmerkungen / Hinweise

• Klassen: Für Bevölkerungsdaten werden vier Quantile verwendet; bei Abstimmungsdaten werden die Daten zuerst bei einem Wert von 0.5 gesplittet, dann je in zwei 50%-Quantile aufgeteilt (so dass Werte > 0.5 immer im blauen, Werte < 0.5 immer im orangen Farbbereich zu liegen kommen).
• Variierende Wertebereiche: Gewisse Variablen (z.B. Personen unter 20 Jahren) haben naturgemäss eine kleine Bandbreite (z.B. von 16-27%), während andere eine grössere haben (z.B. Ferien-Initiative). Im Scatterplot werden aus Gründen der Darstellbarkeit jedoch beide Variablen auf die gleiche Achsenlänge skaliert - dies ist bei der Einschätzung angeblicher Korrelationen zu beachten.
• Korrelation & Kausalität: Eine Korrelation bedeutet noch keinen ursächlichen, kausalen Zusammenhang. Der Abstimmungsexplorer versteht sich eher als ein Instrument für die Bildung von Thesen, welche dann weiter erforscht werden müssen. Daneben besteht immer die Gefahr einer Scheinkorrelation, d.h. eine angebliche Korrelation zwischen zwei Variablen wird in Wirklichkeit durch weitere, nicht untersuchte Variablen verursacht.
• Ökologischer Fehlschluss: Aus aggregierten Daten, wie sie im Abstimmungsexplorer verwendet werden, darf nicht auf individuelles Verhalten geschlossen werden. Beispiel: Ein hoher Anteil an Personen über 65 Jahren in einem Bezirk und ein hoher Anteil an Ja-Stimmen im selben Bezirk bedeutet nicht, dass die Über-65-jährigen «Ja» gestimmt haben. Dies müsste (zum Beispiel mit einer Befragung) weiter erforscht werden.
• MAUP (modifiable areal unit problem): Eine Quelle von Unsicherheit bei aggregierten Daten, wie sie im Abstimmungsexplorer verwendet werden, sind Effekte der Raumeinteilung. Eine andere Einteilung (grössere oder kleinere Aggregierung, oder unterschiedliche räumliche Grenzziehung), führt zu anderen Korrelationswerten.

Optimiert für moderne, standardgetreue Browser (letzte Versionen von Firefox, Chrome, Safari).
Impressum:
Urs Mändli (Konzept, Datenverarbeitung), Timo Grossenbacher (Konzept, Implementation), Michael Jenni (Konzept)
Quellen:
Geodaten (Bezirke und Seen): Bundesamt für Landestopographie der Schweiz swisstopo, 2011.
Abstimmungsdaten: Bundesamt für Statistik der Schweiz. http://www.bfs.admin.ch/bfs/portal/de/index/themen/17/03.html (Zugriff April 2013).
Sozialdaten: Bundesamt für Statistik der Schweiz. Interaktive Statistikdatenbank STAT-TAB: http://www.pxweb.bfs.admin.ch/dialog/statfile.asp?lang=1 (Zugriff April 2013).