發表於2024-11-09
地圖在社會科學領域是一種被忽視瞭的分析工具,其原因在於地圖的使用不夠有效和方便。因此,本書旨在解決地圖在社會科學領域的傳統難題,介紹瞭基於計算機的地理信息係統(GIS)軟件,以及適用於GIS軟件的地理數據資源。本書為社會科學領域地圖分析和製圖以及地理數據庫運用的入門讀者提供瞭清晰易懂的指南,是一本十分實用的學習GIS方法的定量研究方法工具書。
地圖在社會科學領域是一種被忽視瞭的分析工具,其原因在於地圖的使用不夠有效和方便。因此,本書旨在解決地圖在社會科學領域的傳統難題,介紹瞭基於計算機的地理信息係統(GIS)軟件,以及適用於GIS軟件的地理數據資源。作者介紹瞭多種地圖類型(包括UBC地圖、密度地圖、等值地圖等),並解釋瞭大量有趣且專業的匯總統計術語及算法,有助於讀者利用地圖進行建模。
G.戴維·加森,是北卡羅來納州立大學的政治科學與公共管理學教授。他是由杜剋大學齣版社發行的《社會科學計算機評論》的編輯,同時也是眾多書籍和專著的作者和編輯,涉及研究方法、公共管理,以及美國政治,其中包括《社會科學與計算機進展》和《公共雇員關係的計算機係統》。他建立瞭National Collegiate Software,現在是威廉?鮑恩的閤作齣版商。他也是北卡羅來納州立大學人文與社會科學學院負責規劃和管理的副院長,在此職位上他監管著四個計算機實驗室,分彆屬於經濟學、社會科學,人文學,以及外語學。他畢業於普林斯頓大學和哈佛大學。
羅伯特·S.比格斯,是負責北卡羅萊納文德爾鎮社區規劃與發展項目的主任。他於1992年獲北卡羅來納州立大學公共管理課程碩士學位。
序
第1章 導論
第1節 術語
第2節 分析製圖和地理數據在社會和政策科學領域的案例
第2章 地理數據
第1節 地理信息係統
第2節 不同地理圖層的融閤
第3節 普通數據源
第3章 地圖
第1節 數字化地圖
第2節 圖形文件格式,轉換
第4章 分析製圖
第1節 地圖類型
第2節 緩衝區
第3節 疊加
第4節 地圖建模
第5節 匯總統計
第5章 展示
第1節 輸齣
第2節 顯示
第3節 圖形失真
第6章 結論
附錄
注釋
參考文獻
譯名對照錶
在社會科學領域,地圖是一個被忽視瞭的分析工具。鑒於地理在人類行為中的影響,這種忽視顯得難以解釋。究其根源,這看起來很大程度上在於難以有效和方便地使用地圖。例如,假設政治學傢簡?懷特(Jane White)想要研究1988年美國總統大選中關於民主黨選票的選舉地理學。那麼她是應該根據選票百分比在州(區、縣?)層級進行暈渲(shading)的等值區域圖(choropleth map)嗎?如果是的話,那她到哪裏去獲得地圖?應該使用哪一種暈渲方法?以及設置多少精度的暈渲效果呢?當她檢查已完成的地圖後,會發現在這個國傢的地區與投票之間的關係嗎?她如何量化這種關係呢?其他非地理因素能否也被添加進來以檢驗這種關係呢?當根據先前的選舉構建類似的地圖時,我們能夠觀察到隨著時間發生怎樣的變化呢?
要想迴答上述問題,懷特教授必須以某種方式收集、存儲、展示並且分析這些選舉的地理數據。因為在過去,該項工作涉及高強度的手工作業,導緻瞭現代的定量政治科傢選擇迴避它。幸運的是,這本由加森(Garson)和比格斯(Biggs)完成的專著展示瞭這些傳統的睏難是如何被解決的。當代的分析人員可以獲得很多價格閤理,基於計算機的地理信息係統(GIS)軟件,並將其與許多易於獲取的地理數據資源相結閤。例如,美國人口普查局(U.S. Bureau of the Census)建立瞭拓撲集成地理編碼與參考(Topologically Integrated Geographic Encoding and Referencing ,TIGER)文件,其中包含瞭第一張數字化的美國街區地圖。Tiger可以添加到GIS軟件包,如Safari (由Geographic Data Technology)。一旦研究人員選擇瞭閤適的數據集和軟件,就可以直接轉嚮分析製圖瞭。
作者迴顧瞭多種類型的地圖——僅舉幾個例子:UBC、密度(dasymetric)、街區(block)、等值(isarithmic)——並解釋瞭大量有趣的、不常見的匯總統計,如地理均值(geographic means)、區位熵(location quotients)和空間相關(areal correspondence)。對統計的理解將引導我們利用地圖進行建模,其中將會用到多變量迴歸技術(multivariate regression),正如GIS軟件與標準的統計軟件(如SAS)結閤一樣。
GIS與分析製圖的潛在應用超齣瞭常規的社會科學領域。分析製圖已經廣泛應用於政府部門,規劃人員與政策製定者將其用於學校、再分區、稅務、自然災害,以及犯罪等問題。例如,應用在華盛頓州塔科馬市的犯罪分析製圖係統(Crime Analysis Mapping System),使得犯罪數據與人口普查數據能夠以精妙的方式展示在地圖上。正如加森和比格斯在這本亟需的導論中清晰描述的那樣,在傳統的數據分析嚮地理驅動分析的轉變過程中,我們將受益匪淺。
邁剋爾?S.劉易斯-貝剋
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