Banksy, São Paulo e a Bela Vista

world_mapRecentemente vi essa visualização dos dados de densidade populacional do mundo, com uma perspectiva estética à la Banksy. No mapa é possível interagir com a visualização a partir do slider na parte superior da página, selecionando quais níveis de densidade populacional que serão destacadas.

Resolvi reproduzir a abordagem e solução estética para visualizar os dados de densidade populacional do Censo 2010 da cidade de São Paulo (basta clicar na imagem para acessar o mapa interativo – ou aqui). Infelizmente, não cheguei no ponto de automatizar totalmente o processo (mais por preguiça que por dificuldade), mas cheguei bem próximo disso; a ideia é tornar automática a criação dessa visualização para qualquer município do Brasil.

density_01100

A lógica por trás dessa maneira de disponibilizar a informação é similar a de um projetor de cinema. O mapa consiste em uma única e comprida imagem com todas as visualizações possíveis para todos os níveis de densidade demográfica passíveis de seleção. Ao escolher um valor no slider acima do mapa, a programação por trás do mapa “corta” a figura no ponto exato correspondente ao nível selecionado (para ver a imagem inteira, basta clicar aqui); esse solução técnica permite que a visualização seja bastante rápida e eficiente.

O mapa por sua vez, consegue criar a identidade visual do município de São Paulo sem tem que utilizar qualquer divisão territorial; a dificuldade que um paulistano possa vir a enfrentar ao tentar identificar as zonas mais densas pode ser atribuída ao pouco conhecimento que temos do nosso entorno (fiquei, inutilmente, comparando mapas de bairros e distritos tentando ver se adivinhava quais eram as áreas mais densas ou chegar a uma conclusáo – como, por exemplo, que a Bela Vista é um dos distritos mais densos da cidade). Dá para tentar comparar olhando outros mapas da cidade, como esse.

A visualização foi feita utilizando os dados do Censo 2010 do IBGE e o R. Como de costume, deixo um formulário abaixo para aqueles que quiserem mais informações sobre a análise acima.

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Ilhas e eleições (Shiny + R + QGIS)

Faz algum tempo que conheci o pacote Shiny e estava cogitando se produzia algo com ele. Para quem não conhece, o Shiny é uma estrutura desenvolvida pelo RStudio que torna muito fácil a criação de aplicações na web com o R. As notícias recentes sobre separatismo, as mensagens nas redes sociais e a sensação de falta alguma noção de perspectiva sobre o quão grande e heterogêneo é o país (em todos os aspectos) me levaram a criar esse aplicativo no R.

A ideia é a seguinte: imagine um jogo de tabuleiro com o mapa dos municípios brasileiros cuja regra de movimentação é

Dado um município inicial, só é possível se movimentar para um município vizinho caso a diferença da votação no segundo turno de 2014 entre o próximo município e o primeiro seja de até X %.

A pergunta desse jogo é: quão longe você iria uma vez escolhido o município inicial e o valor de X? A resposta para São Paulo (SP) e 8% é a imagem abaixo:

sp_8
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Mapas, eleições e polêmicas (R + ScapeToad + GIS)

Não é de hoje que tenho levantado o problema com representações cartográficas dos resultados eleitorais que utilizam alguma escala de cor considerando apenas a variável binária V ∈ {0;1} (vitória ou derrota); tratei do tema aqui e aqui. Com o recente, e apertado, resultado da eleição presidencial o tema voltou a ficar em voga, com ranço de separatismo e falsas percepções sobre uma suposta divisão territorial dos votos no país.

É importante lembrar que os mapas eleitorais evoluíram muito nos últimos tempos e o simplismo em analisar geograficamente os resultados não pode ser atribuído à falta de informação disponível. Para elencar alguns, o globo.com mostra o resultado eleitoral em cada município e o estadao (Os sete mitos das eleições 2014) elenca alguns dos mitos criados durante e após a eleição, trazendo dados e visualizações que ajudam a refutá-los. Essas fontes já são suficientes para descaracterizar qualquer análise simplista sobre a divisão dos votos no Brasil; além dessas vale citar a imagem do blog do Thomas Conti, que tem circulado bastante pelas redes sociais, e esse outro mapa (não sei a fonte) como boas referências contra a visão do país dividido.

Acho que o conjunto de informação é suficientemente grande para evitar percepções distorcidas da realidade; na verdade, essas percepções só se justificam por algum conceito prévio, enraizado e provavelmente equivocado sobre a estrutura política do país. A esta altura da discussão já deveria estar claro que nenhum representante se elege com apenas uma determinada região ou classe social, muito embora tais agregações sirvam para analisar a disputa e entender como a vitória ocorreu. Para contribuir com o tema, deixo abaixo uma visualização (clique na imagem para acessar o mapa) que mistura a ideia de cartograma (representação em que os polígonos são distorcidos para representar uma de suas características – no caso, o número total de votos válidos) com Dot Density Map:

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Distribuição dos votos para presidente em São Paulo – 2010/2014 (R + Mapbox + Dimple.js)

O período eleitoral é sempre um momento frutífero para coleta de dados e visualizações interessantes. Primeiro, porque o assunto desperta curiosidade de quase todo mundo e pelo fato que os determinantes dos fenômenos eleitorais são extremamente complexos. Segundo, pelo fato do TSE disponibilizar os dados de uma maneira bem estruturada e de fácil acesso; o Repositório de Dados Eleitorais reúne as principais estatísticas das últimas eleições tão organizada que é possível automatizar toda a coleta de dados (fiz a automatização no R, mas vou deixar o código para um post mais adiante).

Oportunamente, a disponibilidade dos dados eleitorais coincidiu com um projeto pessoal de produzir um mapa semelhante a esse: Poverty and Race in America, Then and Now. Trata-se de um Dot Density Map que retrata a distribuição espacial de pessoas que vivem abaixo da linha da pobreza e a raça declarada. A parte interessante do mapa é que ele permite comparar épocas distintas arrastando a barra que divide o mapa entre dois momentos.

É uma maneira bastante elegante de disponibilizar informações georreferenciadas e temporais, mas que não necessariamente traz grandes insights sobre os dados visualizados. Feita essa ressalva, utilizei os dados eleitorais e a solução estética para retratar a distribuição de votos no primeiro turno das eleições presidenciais de 2010 e 2014 no município de São Paulo (clique na imagem para acessar o mapa completo):

Eleição presidencial 2010/2014 (SP)

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Paulinho ou Fernandinho?

A Copa do Mundo atrapalhou um pouco as publicações, mas nada como aproveitar o evento para retornar com uma análise bastante simples do último jogo do Brasil. Uma rápida busca no Google revela a importância da discussão sobre o meio-campo da seleção, mais especificamente se devemos manter o Paulinho para os próximos jogos ou se o Fernandinho deve ser o titular.

Passes realizados e percentual de acerto

Passes realizados e percentual de acerto | Brasil vs Camarões – Copa 2014 (o círculo indica o final do passe)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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Eleições (SP) + Mapas + R (ggmap)

A distribuição geográfica dos votos de São Paulo é pauta comum dos mais diversos jornais, mobilizando a equipe de infográficos e análise de dados. Por um lado, dados eleitorais são atrativos naturais de análises estatíticas, potencializados pela sua disponibilização organizada e de fácil acesso. Por outro, existe uma fixação por parte das análises em revelar a existência de um correlação entre a distribuição geográfica dos votos com a divisão heterogênea de fatores socioeconômicos em um determinado lugar. No caso de São Paulo, a análise visual dos dados eleitorais invariavelmente resulta em alguma afirmação pouco elaborada de que a periferia vota de determinada maneira em oposição ao centro (aqui, aqui e aqui). Continuar lendo

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