Una mappa coropletica racconta bene una sola variabile per volta. Ma cosa succede quando la storia dipende dalla relazione tra due variabili - ad esempio prezzo degli immobili e densità di popolazione, oppure reddito medio e tasso di natalità? Fare due mappe separate costringe chi legge a confrontarle mentalmente, area per area. Una mappa bivariata risolve il problema mostrando entrambe le variabili in un'unica mappa, con un'unica palette a doppia entrata.
Questa guida spiega quando ha senso usarla, come si legge, e come costruirne una con Zornade Studio.
Come funziona una mappa bivariata
Ogni variabile viene divisa in tre classi (non quartili: sono terzili, cioè basso/medio/alto in parti uguali), e la combinazione delle due classi determina il colore dell'area secondo una matrice 3×3 di 9 colori. Un'area con variabile A alta e variabile B bassa avrà un colore diverso da un'area con entrambe alte, e la legenda - anch'essa una piccola griglia 3×3 - permette di leggere la combinazione a colpo d'occhio.
Quando ha senso usarla (e quando no)
Usala quando la storia è davvero nella relazione tra le due variabili, non nei valori singoli:
- Prezzo immobiliare e distanza dal centro: aree costose ma periferiche risaltano subito
- Reddito medio e tasso di disoccupazione: individua zone anomale (reddito alto ma disoccupazione alta, o viceversa)
- Densità di popolazione e superficie di verde pubblico: aree dense e povere di verde diventano immediatamente visibili
Non usarla se:
- Le due variabili sono fortemente correlate tra loro (la mappa mostrerebbe quasi sempre le stesse due combinazioni, sprecando la griglia 3×3)
- Il pubblico non ha familiarità con le mappe bivariate: la legenda richiede una spiegazione in più rispetto a una coropletica classica, quindi vale la pena aggiungere una didascalia che spieghi come leggerla
Come costruirla su Zornade Studio
- Dati: carica un file con una colonna area (comune/provincia/regione) e due colonne numeriche, una per ciascuna variabile.
- Struttura: Studio riconosce il livello geografico automaticamente; colleghi le due colonne di valore ai due assi della bivariata.
- Design: scegli Bivariata dal catalogo visualizzazioni, poi seleziona una delle palette predefinite (nella libreria di Studio ce ne sono diverse, tutte a matrice 3×3 nello stile ormai standard nel data journalism: verde-azzurro × rosso, rosa × blu, verde × blu, viola × oro, rosa × verde) e imposta le etichette delle due variabili in legenda.
- Pubblicazione: come per ogni altra mappa, ottieni un embed
<iframe>responsive, oltre a export PNG e CSV.
L'etichetta delle due variabili non è opzionale
A differenza di una coropletica singola, in una bivariata entrambe le etichette e unità di misura vanno impostate esplicitamente: senza sapere cosa rappresentano l'asse orizzontale e quello verticale della legenda, la mappa diventa illeggibile anche se i colori sono tecnicamente corretti.
Domande frequenti
Quante classi ha ciascuna variabile in una mappa bivariata?
Tre (terzili: basso, medio, alto), non quartili. La combinazione delle due classi produce una matrice di 9 colori.
Posso scegliere quale palette di colori usare?
Sì, Zornade Studio offre diverse palette bivariate predefinite (matrici 3×3), selezionabili dal pannello Design.
La mappa bivariata sostituisce due mappe coropletiche separate?
Non sempre. Ha senso quando la storia è nella relazione tra le due variabili; se invece devi mostrare due fenomeni indipendenti, spesso sono più chiare due coropletiche separate.
Serve spiegare come si legge a chi guarda la mappa?
Sì, è consigliato: la legenda a griglia 3×3 non è immediatamente intuitiva per chi non l'ha mai vista, quindi una breve didascalia aiuta.
In sintesi
Una mappa bivariata è lo strumento giusto quando la domanda che stai ponendo è "cosa succede quando queste due cose sono vere insieme", non "quanto vale questa cosa". Se la tua storia è invece su una singola variabile, la mappa coropletica resta la scelta più semplice e leggibile. Se non sei sicuro di quale tipo di mappa fa per te, parti dalla guida generale alle mappe tematiche.