07.04.2011

And then there was Cartagr.am (bloom blog)

Geht leider nicht um Kartogramme aber doch um Karten, konkret um die Visualisierung von Instagram-Fotos. Interessant, dass da eine weitere JavaScript-Kartographie-Bibliothek auftaucht:

"Technology: Cartagr.am was written using ModestMap.js for the tile mapping and SimpleGeo for the location services and the labels are the Acetate labels from FortiusOne and Stamen."


Leider ist die Doku noch nicht allzu ausgebaut. Es hat aber einige Beispiele:
Beispiele




greatcircle


hurricane

05.04.2011

US-Census-Daten aufgrund von Länge/Breite oder ZIP-Code

Wenn wir noch eine Volkszählung hätten, wäre eine solche API eine Möglichkeit, sie für die Verwendung von Mashups anzubieten (infochimps.com hat übrigens noch eine ganze Reihe weiterer APIs).

Geographic: latitude, longitude, city, area code, zip code, metro code, region code, country code

Ethnic: percent hispanic, percent asian, percent pacific, percent white, percent black, percent native

Age: percent under 5, percent under 18, percent over 65

Population:  total, people per household, households, housing units

Demographic: percent female, percent semi permanent, percent bs graduate, percent below poverty, work travel time – in minutes, percent hs graduate, percent non english, percent foreign

Economic: household income – median, per capita income, housing unit value, percent homeownership


Beispiel
Mit dem Input (in diesem Beispiel mit der ZIP-Code)
http://api.infochimps.com/web/an/census/combined?zip=78701&apikey=api_test-W1cipwpcdu9Cbd9pmm8D4Cjc469

ergibt sich folgender Ouput:
{"household_income":35757.0,"percent_hispanic":0.15,"percent_semi_permanent":0.27,"percent_asian":0.04,"percent_under_18":0.04,"zip":78701,"percent_bs_graduate":0.14,"per_capita_income":37485,"percent_below_poverty":0.3,"work_travel_time":6.67,"housing_unit_value":212900,"percent_homeownership":0.38,"housing_units":2002,"people_per_household":1.54,"percent_dual_race":0.05,"percent_pacific":0.01,"percent_white":0.73,"population":3780,"percent_hs_graduate":0.14,"percent_non_english":0.26,"percent_foreign":0.12,"percent_black":0.1,"percent_over_65":0.12,"households":1707,"percent_under_5":0.02,"percent_native":0.02,"percent_female":0.37}