這個地圖是Audubon鳥類和氣候變化報告中的一部分，預測了季節變化的區域，黃色代表該地區處于夏季，藍色代表冬季。

地圖具有神奇的能力，可以給我們展示不能直接看到的東西，例如Curiosity在火星上的路徑，北達科他州地下水力壓裂井的混亂，加州未接種疫苗兒童的簇狀分布。對于記者來說，地圖既是一個強大的數據可視化工具，也是一個強大的報告工具。

“地圖是信息密度最大的數據通信方式，”洛杉磯時報的數據可視化主管Len De Groot說。因為人們在日常生活中就使用地圖，所以能直觀理解地圖。Len De Groot認為“因為人們已經理解基本的地圖，你可以用地圖做很多事情，不像散點圖那么難以被理解。”

地圖也可以揭示不那么顯而易見的關系和故事。在21世紀中期，當時De Groot在南佛羅里達的一個團隊，制作聯邦應急管理局在幾個颶風，包括2004年弗朗西斯颶風襲擊后的花費。“我們開始時沒有任何計劃，只是制作錢花在哪里的標準事項，”他說。“讓我們驚訝的是來自邁阿密的一個郵編，我們發現這個地區損傷很少，但是支出卻在上升。”于是我們通過報紙開展大規模的調查，發現了大面積的欺詐，這使得我們得到了普利策獎提名,并最終讓聯邦應急管理局改變了政策。

對地圖感興趣的記者非常幸運，由于（大部分）免費和開源軟件的增加，地圖比以往任何時候都更容易制作，任何一個擁有電腦的人可以在不到一個小時的時間制作不錯的地圖。然而，做出很好的地圖并不是那么容易，它需要更多的思考，并愿意學習一些技術技能。這里有一些要記住的注意事項，以及一些如何開始的建議。

是否要地圖

國家地理的高級圖形編輯Virginia Mason認為，給定的數據集可以制作地圖，不意味你應該制作地圖。關鍵問題是，地理位置對你要講述的故事是否很重要。例如，一個即將被講述的故事涉及到農業部的一個挑選狼來保護農場動的物計劃。圖形數據團隊擁有每個州多少動物被殺的數據，所以他們第一個念頭就想到地圖，用陰影來表示死亡動物的數量。但他們很快就改變了主意。“真正重要的不是在美國的地方,而是地方的名字。”梅森說。所以他們決定創建一個圖表，一眼就知道看到哪些州打死的狼最多。

如果是在地圖上顯示同樣的數據，讀者將必須瀏覽地圖，然后用不同州的顏色或者陰影來做比較。這是不是我們的大腦特別擅長的，一個自學成才的地圖制作者和BuzzFeed新聞的記Peter 。很多感知科學家在研究，我們的大腦善于區分哪些視覺特性。Aldhous說，已經發現的例子有：相比區分區域、顏色、或者飽和度，我們的大腦在擅長比較線條的長度。所以,如果要比較的數字是點，條形圖是一個可靠的選擇。(想要更好的了解使用感知科學做出更好的信息圖，請翻閱Alberto Cairo的書——《功能藝術（The Functional Art）》）。

國家地理圖形的梅森和她的同事們，制作了一張地圖，或者一系列地圖，為了另一個保護區故事——2013年對非洲獅子的專題。地圖顯示了獅子的歷史分布，涵蓋了非洲的大片，以及現在他們生存的分散的小區域。她說，在這種情況下，地理位置很重要——現在獅子幾乎全部生存在野生動物園或者其他野生動物保護區。而且，大多數讀者不像了解美國50個州那樣熟悉非洲地理。“如果你做一個野生動物保護區獅子數量的圖表，人們不會知道這些保護區在哪里，”梅森說。

國家地理2014年出版了這張地圖，顯示了獅子的歷史分布，涵蓋了非洲的大片，以及現在他們生存的分散的小區域。

你的觀點是什么？

賓夕法尼亞州立大學的制圖學教授安東尼·羅賓遜說，一旦你決定了你想要的是地圖，下一個問題則是你想要通過你的地圖傳達什么觀點。然后你需要花一些時間思考如何設計地圖，讓地圖的每一部分來強調你的觀點，并且其他信息沒有丟失。（羅賓遜還在MOOC上開了制圖課，已經有超過100000的人選擇了這門課——它是一個很好的導論課程，但后續的課程還尚未安排)。

“我看到一個共同的地方是衛星或類似選舉地圖的航拍圖像，”羅賓遜說。如果地圖上的點是誰投票給誰,那么地表覆蓋是無關緊要的，通常可以用中立的白色或灰色背景。

羅賓遜說，另外一個陷阱是太多雜亂。地圖軟件可以設置每一條小路、河流和知名城市，你要抵抗想包括所有這些的沖動，即使你必須違背軟件的默認設置或使用Adobe Illustrator等類似的程序手動刪除一些特征。

下面這幅來自紐約時報的地圖，是一個很好的有強烈視覺層次結構地圖的例子。

這幅紐約時報的地圖把海洋和陸地細節弱化到了最小，記錄了難民的逃難運動。

紅線顯示的是世界各地的難民的逃難運動，白色的海洋和灰色陸地只是足以提供參考的可見。“我們使用的是一張衛星圖像，但我們拿走了所有的顏色，這樣紅色箭頭可以凸顯出來，”地圖制圖者和圖形編輯蒂姆•華萊士說。這個地圖還演示了如何做一個可以揭示新故事的地圖——對比最近媒體關注難民在絕望中試圖穿越地中海和安達曼海域，地圖顯示了非洲驚人的移民數量。

選擇合適的投影

2003年，《經濟學人》出版了一張地圖和一篇文章說明來自北朝鮮導彈攻擊的威脅。他們使用一個標準的墨卡托投影和同心圓來暗示存在潛在傷害的地區。不對！墨卡托投影嚴重扭曲了兩極附近的距離，所以真正達到這些區域的來自平壤的導彈距離將大非常多。很快，雜志出版了修正版，和校正后的地圖。（點擊這里查看兩個版本)。

選擇錯誤的投影是菜鳥級別的錯誤。問題很簡單：地球是圓的，而地圖是平的。投影是根據數學公式強制把圓的地球映射到平面的地圖上。每一種投影都是扭曲的面積、形狀、方向和距離的組合，都有其優點和缺點。墨卡托，是為16世紀航海圖而設計，很擅長保持方向。等積方位投影，保留了相對于中心點的距離，應該也是北朝鮮地圖的一個不錯的選擇。如果保留區面積很重要，比如描繪氣候變化對鳥類棲息地的影響，Albers圓錐等面積投影是一個不錯的選擇。

規范化你的等值線圖

當我第一次在2013年一個制圖會議上見到安東尼·羅賓遜，他身上別了一個別針寫著:“規范化你的等值線圖”。我當時不知道這是什么意思，后來才發現它是非常重要的建議。

等值線地圖到處可見。使用顏色或陰影來映射變量——從選舉結果到作物產量到癌癥發病率的任何變量。但是如果你不小心，很容易產生誤導或無意義的地圖。以癌癥變量為例，如果你把美國不同地區的癌癥病例映射到地圖上，你可能會看到東海沿岸和南加州都是深色大斑點，中西部只有幾個小氣泡。這是因為人多分布在東海沿岸和南加州。你也許制作了一幅人口地圖，更有趣的是,癌癥病例數在每100000居民時高于或低于正常例數。標準化（在這種情況下，通過人口)）允許讀者進行有意義的比較。在其他情況下，您可能需要通過面積來標準化，比如空氣污染來源的地圖可能需要標準化來顯示每平方米工廠或汽車的數量。

顏色也很重要

沒有什么比一個像你經常在天氣圖中看到的彩虹顏色方案，讓專業地圖制作者更沮喪的了。羅賓遜說，“這就像在各種食物上放培根的趨勢”。“太沒有道理了”。彩虹調色板乍看也許還挺好看的，但是很難是制作地圖的好選擇。特別是像溫度這樣的連續變量，將是非常糟糕的選擇。如果紅色比藍色代表更溫暖，那為什么紫色（紅色和藍色的混合）比藍色的冷？為什么2攝氏度的溫差有時對應一個從淺綠到深綠的微妙變化，有時又突然從綠色變成黃色？更直觀的配色方案會用深色調的單一顏色來代表更高的值。

羅賓遜在賓夕法尼亞州立大學的同事辛迪·布魯爾，用她職業生涯的大部分時間應用感知科學到制圖中的顏色研究。她的這個網站,Color Brewer，對于初學者來說是一個很好的資源。它迫使你去思考你地圖中的數據，對于異常值——低于或高于的地區，如平均降雨量，Color Brewer可能建議用從從棕色到綠色，中間用中性白色的配色方案。對于不同類別的數據，如不同地區的主要入侵物種在，該網站將建議使用很容易分辨的不同顏色組合。它也建議你限制使用不超過12個分類——更多的類別會使讀者很難區分這些顏色。Color Brewer同樣提供可以讓色盲人可以識別，或在紙上和屏幕上顯示效果都很好的顏色方案讓您選擇。

在最近的一個Katrina 颶風年度報告中，BuzzFeed新聞的科學報道員Peter Aldhous使用來自一個NOAA電腦模型（左圖）的風暴潮數據，并試圖“使它看起來不像油漆工廠的入侵之旅”。右圖是他的溫和但更具直觀可讀版本。

準備開始

僅僅幾年前，開始使用數字地圖，就意味著要深入到各種被自然資源管理、城市規劃者,以及其他專家者使用的復雜地理信息系統（GIS）。如今使用數字地圖要容易得多了，CartoDB就是一個很好的選擇。這個在線地圖制作工具允許你上傳數據，簡單的點擊式操作就可以生成交互式地圖。如果要制作更復雜的地圖，或定制你想要的地圖，你需要學習一些編程。你不會一夜之間成為一個專家,但你可以迅速撿起足夠有用的知識，特別是如果你利用CartoDB為記者設計的在線課程。使用價格不同決定了你能上傳的數據有多少——免費版本允許你上傳足夠使用的50MB。

在我自己第一次努力制作地圖時，我用了一個更簡單的選擇：ArcGIS on line ，來自是微軟的GIS地圖軟件Esri。記者可以請求通過Esri的媒體關系團隊免費獲取。單擊式界面可以輕松獲取到人口普查數據和其他公共數據庫，并包括幾個可以將照片和文字組合成“故事地圖”的模板，如我曾做過的一個佛羅里達野生動物滅絕的故事。免費版提供的個性化和數據分析比CartoDB少，但它是對于討厭代碼者是一個很好的選擇。調查記者和編輯最近發布了一個有的視頻集介紹一些地圖制作和數據可視化工具。

CartoDB、Esri和一些其他的地圖制作軟件經常在記者發布會開相關講座，使用這些軟件的記者也會開一些講座。和De Groot曾在加州大學伯克利分校新聞學院的騎士數字媒體中心開過一個地圖制作講座。Aldhous也曾在IRE的年會上教記者們制作地圖，在IRE這個組織，他培養了制作地圖和數字新聞的廣泛興趣。“他們談論很多關于數據框架思維，你不僅僅為了這個故事我要采訪誰，你還要考慮怎樣使用數據來找到一個故事或者用數據帶入故事背景”他說。“地圖是很重要的一部分。