1
34
KARTOGRAFISCH TIJDSCHRIFT
I997-XXIII-4
Onzekerheidsmaat
fuzziness ambiguity credibility boundary
certainty
statische weergave-omgeving
Achromatische grijswaarden
apart
gecombineerd
Kleur
grijswaarde a
grijswaarde b
verzadiging
Grootte -
interactieve weergave-omgeving
Achromatische grijswaarden
apart
gecombineerd
Kleur
grijswaarde a
grijswaarde b
verzadiging
Grootte -
mogelijkheden voor het identificeren van de kerngebieden
creeren door middel van een interactieve geanimeerde (bewe
gende) presentatie - bijv. te realiseren door de dispersiewaar-
den (dispersiewaarden beschrijven de mate van overlap tussen
verschillende klassen, en bepalen daarmee de 'fuzziness' tus
sen de klassen) met een slidebar te manipuleren [Hootsmans,
1996]. Dat wordt 00k op de door Hootsmans geprogram-
meerde Website (http://kartoserver.frw.ruu.nl/'html/staff/
hootsmans!hootsmans. html) gedemonstreerd.
Afhankelijkheid van kwaliteitseisen van kaartge-
bruiksstappen
Wat we, ondanks al deze onderzoeksresultaten van kartogra-
fen, nog steeds missen, is een concordantie tussen alle soorten
van gebruik van de ruimtelijke gegevens en specifieke metho-
den van visualisatie van hun gegevenskwaliteit. We weten nog
niet welke van de methoden van visualisatie van de kwaliteit
van gegevens het beste is om ons te helpen bij specifieke vor-
men van kaartgebruik. Op onderdelen wordt hier wel aan ge
werkt, zoals door Van der Wel, die kwaliteitsvisualisaties aan
bodembedekkingsclassificaties op basis van satellietbeelden
verbindt [Gorte e.a., 1996; Van der Wel e.a., 1996].
Deze preoccupatie met de visualisatie van metagegevens is
maar een onderdeel van een algemener probleem. Niet al-
leen in onze beperkte kartografische omgeving maar 00k in
het veel grotere geo-informatie-bereik gaat het er niet alleen
om de gebruiker de juiste informatie te verschaffen, maar
evengoed om ervoor te zorgen dat de gebruiker de juiste in-
druk krijgt van die informatie. Dat is even belangrijk als de
eerste opgave, maar er lijken maar weinig experts in de geo-
informatie-voorziening te zijn die zieh dat voldoende reali
seren. Dit besef kan gemodelleerd worden door aan het
model van de geo-informatie-produetielijn uit figuur 2 het
een en ander toe te voegen (figuur 5).
De vraag of de informatie juist is zou niet alleen bepaald
moeten worden op grond van de objectieve kwaliteitsindi-
Figuur 4. Eisen
aan grafische varia-
belen voor verschil
lende soorten van
maten voor de on-
zekerheid [Hoots
mans, 1996].
Figuur j. Gewijzig-
de geo-infiormatie-
productielijn
waarbij rekening
wordt gehouden
met de visualisatie-
eisen die verschil
lende soorten ruim
telijke beslissingen
stellen).
caties die in figuur 2 zijn aangegeven,
maar 00k door de aard van de taak die
met de gegevens moet worden uitge-
voerd. Deze taak eist specifieke visuali-
satiemethoden, en het soort gebruik
dat men van het hieruit resulterende
beeld wil maken bepaalt de nuttigheid
van informatie met een specifieke ob
jectieve kwaliteit. De vraag kan bij-
voorbeeld zijn welke invloed het heeft
als de gegevens voor een bepaalde toe-
passing niet voor 99% correct zijn, of
hoe belangrijk het is voor die toepas-
sing dat meer dan een derde van de
waardepunten volgens de kaart op
meer dan 5 m van hun feitelijke positie
in het terrein verwijderd is.
Het gaat dus om de nuttigheid of wen-
selijkheid van bepaalde kwaliteitsstan-
daarden bij verschillende soorten van
kaartgebruik; om ze na te gaan moet
men alle soorten van gebruik van gevi-
sualiseerde ruimtelijke informatie on-
derzoeken. Wat doen mensen nou fei-
telijk wanneer ze op basis van kaarten
beslissingen nemen? Wanneer ze de si-
tuatie op een speeifiek punt willen
kennen, dan stellen ze andere eisen aan
de visualisatie van de kwaliteit dan
wanneer ze globale trends uit de kaart
willen aflezen. Wanneer ze kaarten met
verschillende attributen willen vergelij-
ken worden er andere eisen aan de
weergave van de onzekerheid gesteld
dan wanneer de kaarten voor orienta-
tie worden benut.
We hebben hierboven al gezien dat er
objectieve maten zijn ontwikkeld om
de gegevenskwaliteit aan te geven zoals
de waarschijnlijkheid ('probability') en
de mogelijkheid ('possibility'). Wan
neer we als definitie voor het begrip
'gegevenskwaliteit' de omschrijving
'geschiktheid voor gebruik' (fitness for
use) aanhouden, dan zijn deze kwali-
vraag
Geo-informatie-productielijn
gegevens gegevens
verzamelenNerwerken
gegevens
analyse
gevisualiseerde
produeten
objectieve
kwaliteits-
maten
objectieve
kwaliteits-
maten
"antwoord
t
nuttigheids-
maten
visualisatie
eisen
t
ruimtelijke
beslissings-
taken
geschiktheids-
maat
