KARTOGRAFISCH TIJDSCHRIFT
2003-XXIX-2
Figuur 1. Basisweer-
gave van de SOM op
basis van sociaal-eco-
nomische kenmerken
van gemeenten in
Overijssel.
gen elkaar activeren om ce leren van dezelfde invoer. Dit effect
zal een ordening in die buurt creeren en een globale ordening
binnen een lange leerperiode. Het resultaat van een algemeen
aanpassingsproces is dat een aantal eenheden uit de buurt van
de winnaar tot een ruimtelijke clustering van gelijkaardige in-
voerpatronen in nabijgelegen delen van de som leidt. Figuur 1
toont een soM-netwerk dat is georganiseerd op basis van ge-
lijksoortige kenmerken binnen de sociaal-economische gege-
vens van gemeenten in Overijssel.
Op SOM gebaseerde visualisatietechnieken
De hoofddoelen bij het verwerven van kennis door middel van
het soM-algoritme zijn ontdekken, beslissen, problemen oplos-
sen en uitleggen. Visualisatie wordt gebruikt ter ondersteuning
van het uitvoeren van deze cognitieve activiteiten.
Figuur 2.
Een 'unified distance
matrix' van de data
van Overijssel.
matieruimtes [Fabrikant, 2001]. De mees-
te toepassingen bevinden zieh buiten de
gis en kartografische diseiplines. 'Spatia-
lization' gebruikt metaforen als nabij
gelijksoortig (near similar), ver verschil-
lend (far different) [MacEachren et ah,
1999]Ook voor geografische data wordt
gebruik gemaakt van nieuwe visuele re-
presentaties met nadruk op interactie en
dynamiek in een poging om te beant-
woorden aan de toenemende behoeften
van gebruikers. Kartografische onder-
zoeksinspanningen met betrekking tot
visualisatie zijn uitgebreid in de richting
van activiteiten van andere diseiplines die
informatiegegevens bestuderen. Deze er-
kenning kwam tot uiting in de oprich-
ting van een Visualisatiecommissie bin
nen de ica in 1995, later omgevormd tot
de Commissie voor Visualisatie en Vir-
tuele Omgevingen. Het onderzoeksdoel
binnen deze commissie is het hoofd bie-
den aan de toename in ruimtelijke data
door het ontwikkelen van theorie en me-
thoden die de opbouw van kennis ver-
eenvoudigen door middel van visuele ex-
ploratie en analyse van ruimtelijke data,
inclusief het benadrukken van visuele
hulpmiddelen die nodig zijn om kennis
uit datasets te vergaren, syntheses te ma-
ken en de informatie te gebruiken
[MacEachren Kraak, 2001]. Geovisua-
lisatie (visualisatie toegepast op ruimtelij
ke data) kan worden beschouwd als de
kerndiseipline voor het begrijpen van in-
gewikkelde fenomenen, processen, struc-
turen en relaties binnen complexe ruim
telijke datasets. Het omvat gegevens-
exploratie en het beantwoorden van
vragen, het genereren van hypothesen,
'Spatialization' en geovisualisatie
Visualisatie is door Card [1999] gedefinieerd als het gebruik van
computer-ondersteunde, interactieve visuele voorstellingen van
data om cognitieve activiteiten te ondersteunen. De definitie
suggereert zes manieren waarop visualisatie behulpzaam kan
zijn: door het vergroten van de geheugen- en de verwerkingsca-
paciteit van gebruikers, het vergemakkelijken van het zoeken
naar informatie, ondersteuning bij het ontdekken van patro-
nen, het toelaten van perceptuele bei'nvloeding, het gebruik van
perceptuele aandachtsmechanismen en het coderen van infor
matie in een manipuleerbaar medium. Computerondersteunde
visualisatie is ontstaan vanuit het domein van de computer-
wetenschappen met afgeleide velden als wetenschappelijke visu
alisatie en informatievisualisatie. Informatievisualisatie draagt
bij aan het beter begrijpen van een complex systeem, aan het
ontdekken van informatie die anders misschien gemist zou
worden. Dit leidt tot het nemen van betere beslissingen. Infor
matievisualisatie rieht zieh op het grafisch representeren van
complexe, abstracte gegevensdomeinen om kennis te kunnen
extraheren uit zeer grote niet-ruimtelijke gegevensbestanden. In
de representatie wordt vaak gebruik gemaakt van geografische
metaforen om interacties tussen mens en Computer te struetu-
reren. Er wordt naar verwezen als 'spatializations' ofwel infor-
GRÜssen^en HasseiftmbtDelden Nieuwleus&rertsluis DlepenheiBathmen
Staphorst
IJsselmuiden
DenHam
Vriezenveen
Raaite
Tubbergen
GramsbergöWijhe
Wierden Dsselham
Dalfsen Brederwiede
Holten
Markelo
Denekamp
HaaksbergeBorr
Hardenberg Hellendoor
Steenwijk
DeventerZwolle Hengel
Ge|Temuicn
Rijssen
ibtDeldqn
[athmei
taphors
StBdDeld«
Heino
Gramsbergen
Holten]
larkelol
izenvean
'ierden
iisselhai
BriderwieJe
iksbergfen
Borne
Hardenber
»eventerZwolle
lengelo
Jmelo
6
