公園候補エリアへの情報付加
まず、現在の公園の位置と、新しい公園がコミュニティにとって最も有益になるエリアを含む Web マップを開きます。 Map Viewer でマップ分析ツールを使用し、新しい公園の候補エリアに人種と民族のデータを追加します。
- 「Visualize equity goals」Web マップを開きます。
Map Viewer にマップが表示されます。
- 「ArcGIS の組織アカウント」にサイン インします。
注意:
組織アカウントがない場合は、ソフトウェア アクセスのオプションをご参照ください。
- [設定] (明るい背景の) ツールバーで [解析] をクリックします。
ヒント:
[設定] ツールバーにラベルを表示するには、ツールバーの下部にある [展開] をクリックします。
[解析] ウィンドウが表示されます。
- [分析] ウィンドウで [ツール] をクリックします。
- [ツール] ウィンドウの検索バーに「enrich」と入力します。 結果のリストで、[レイヤーへの情報付加] をクリックします。
[レイヤーへの情報付加] ツールを使って、入力フィーチャ レイヤーへさまざまな人口統計データを追加することができます。 郡や国勢調査地区など、形状が独特で、一般的な地理的サイズとは異なるフィーチャ レイヤーには便利なツールです。
- [レイヤーへの情報付加] ツールのウィンドウにある [入力フィーチャ] で [Possible park locations] を選択します。
- [情報付加変数] で [変数] ボタンをクリックします。
[データ ブラウザー] ウィンドウが表示されます。
人種変数と民族変数を選択します。
注意:
米国では、国勢調査局がいくつかの人種カテゴリに関する人口統計データを収集し、さらにヒスパニック系民族のカテゴリを区別しています。 これらのカテゴリは、多様かつ複雑な範囲のユーザーのグループ、経験、文化を捕捉するには限界がありますが、人種と民族の、米国におけるその他の公平性の経験に対する相関関係をより深く理解するための分析に使われる信頼できるデータ ソースとなっています。
- [データ ブラウザー] ウィンドウで [Race] をクリックします。
- [Race Variables] ページで、[Non Hispanic Origin] をクリックします。
- [2024 Race and Hispanic Origin (Esri)] セクションを展開します。 次の変数のチェックボックスをオンにします。
注意:
Business Analyst のデータは定期的に更新されます。 利用可能な最新のデータをご使用ください。
- 2024 White Non-Hispanic Population (Esri)
- 2024 Black/African American Non-Hispanic Population (Esri)
- 2024 American Indian/Alaska Native Non-Hispanic Population (Esri)
- 2024 Asian Non-Hispanic Population (Esri)
- 2024 Pacific Islander Non-Hispanic Population (Esri)
- 2024 Other Race Non-Hispanic Population (Esri)
- 2024 Multiple Races Non-Hispanic Population (Esri)
7 つの変数が選択されました。
- [戻る] ボタンをクリックします。
- [Hispanic Origin] をクリックします。
- [2024 Race and Hispanic Origin (Esri)] セクションを展開し、[2024 Hispanic Population (Esri)] のチェックボックスをオンにします。
これで 8 つの変数が選択されました。
- [データ ブラウザー] ウィンドウ下部で [選択] をクリックします。
8 つの変数が、[レイヤーへの情報付加] ツール ウィンドウに追加されます。
- [レイヤーへの情報付加] ツール ウィンドウで、[出力名] に「Possible park locations race」と入力し、自分の名前またはイニシャルを付加します。
- [クレジットの推定] をクリックします。
このツールを実行するには、2.96 クレジットが必要です。
- [実行] をクリックします。
このツールの実行中に、[履歴] タブで進行状況を確認できます。
[Possible park locations race] レイヤーが [レイヤー] ウィンドウとマップに追加されます。
この見た目は [Possible park locations] レイヤーと変わりません。これはポリゴンが同じ形状だからですが、[Possible park locations race] レイヤーには、選択された人種変数と民族変数に対応するデータが含まれています。
- [レイヤー] ウィンドウの [Possible park locations race] レイヤーで、[オプション] ボタンをクリックして [テーブルの表示] を選択します。
[レイヤーへの情報付加] ツールを使って追加した人種変数と民族変数が含まれたテーブルが表示されます。
続行する前に、マップを保存します。
- [コンテンツ] ツールバーで [保存して開く] をクリックしてから [名前を付けて保存] をクリックします。
- [マップの保存] ウィンドウの [タイトル] に、「Equity goals for park placement」と入力し、自分の名前またはイニシャルを追加します。 [サマリー] の既存のテキストを削除し、「A map to track and visualize equity goals for placing a new park in the Upton neighborhood of Baltimore, Maryland.」と入力します。
- [保存] をクリックします。
人種と民族のデータを公園候補エリアに追加しました。 次に、公園候補エリアと調査回答者の人種および民族の構成を視覚化するチャートを作成します。
調査結果からチャートを作成
このセクションでは、パイ チャート (円グラフ) を作成して、人種と民族のデータを比率として視覚化します。 これにより、カテゴリ間の相対的な割合や、住民や調査回答者の総数に対する各カテゴリの割合を理解しやすくなります。
まず、調査結果のデータを追加します。
- [レイヤー] ウィンドウの [追加] をクリックします。
- [レイヤーの追加] ウィンドウで、[マイ コンテンツ] をクリックして [ArcGIS Online] を選択します。
- 検索バーに「community feedback results owner:Esri_Tutorials」と入力し、Enter キーを押します。
- [Park proposal community feedback (Learn)_results] フィーチャ レイヤーで、[追加] をクリックします。
レイヤーがマップに追加されます。
- 戻る矢印をクリックして、[レイヤー] ウィンドウに戻ります。
ArcGIS Survey123 で生成されたデフォルトのレイヤー名は非常に長いので、名前を変更して、短くします。
- [レイヤー] ウィンドウの [Park proposal community feedback (Tutorials)_results] レイヤーで、[オプション] ボタン → [名前の変更] の順にクリックします。
- [タイトル] に「Feedback results」と入力し、[OK] をクリックします。
レイヤーの名前が変更されます。
次に、[Feedback results] レイヤーからチャートを作成します。
- [レイヤー] ウィンドウで、[Feedback results] レイヤーが選択されていることを確認します。 [設定] ツールバーで、[チャートの構成] をクリックします。
- [チャート] ウィンドウで [チャートの追加] をクリックし、[パイ チャート] を選択します。
- [データ] ウィンドウの [カテゴリ] で、[What race and ethnicity do you identify most with] を選択します。
チャートに、この質問に対する調査の回答が反映されます。
次に、チャートのタイトルを更新します。
- [一般] タブをクリックします。 [チャートのタイトル] に「Survey respondents' race/ethnicity」と入力します。
パイ チャート (円グラフ) が作成されます。
このチャートは、調査回答者の大半が非ヒスパニック系黒人で、次いで非ヒスパニック系白人、ヒスパニック系の順に多いことを示しています。
次に、公園候補エリアの人種と民族の構成を示すパイ チャート (円グラフ) を作成します。
- [レイヤー] をクリックします。 [レイヤー] ウィンドウで [Possible park locations race] レイヤーをクリックして選択します。
- [チャート] ウィンドウで [チャートの追加] をクリックし、[パイ チャート] を選択します。
- [データ] ウィンドウの [スライスのソース] で [フィールド] を選択します。
- [数値フィールドの選択] をクリックし、次のフィールドをオンにします。
- 2024 Non-Hispanic White Pop
- 2024 Non-Hispanic Black Pop
- 2024 Non-Hispanic American Indian Pop
- 2024 Non-Hispanic Asian Pop
- 2024 Non-Hispanic Pacific Islander Pop
- 2024 Non-Hispanic Other Race Pop
- 2024 Non-Hispanic Multiple Race Pop
- 2024 Hispanic Population
- [一般] タブをクリックします。 [チャートのタイトル] に「Possible park area residents' race/ethnicity」と入力します。
2 つ目のパイ チャート (円グラフ) が作成されます。
このチャートは、公園候補エリア住民の大半が非ヒスパニック系黒人で、次いでヒスパニック系、非ヒスパニック系白人の順に多いことを示しています。 どちらのチャートでも、人口が最も多いのは非ヒスパニック系黒人ですが、このコミュニティで非ヒスパニック系黒人が占める割合 (86%) は、調査回答者 (60%) と比較して全体的に高くなっています。 この調査では、ヒスパニック系 (14%) と非ヒスパニック系白人 (20%) が、このコミュニティの住民の割合 (4.5%) と比べてかなり多くなっています。
調査に回答した非ヒスパニック系白人が居住人口に占める割合はわずか 4.4% であることを考えると、このチュートリアルのサンプル データは、非ヒスパニック系白人回答者が過剰に評価されている (20%) ことを示しています。 ヒスパニック系回答者についても同じことが言えます。 非ヒスパニック系黒人回答者は、住民の人口の大半 (86%) を占めていますが、調査では多少、過小に評価されています (60%)。 このデータは、調査のフィードバックを確実に、公園の増設による恩恵を最も享受する住民を代表するものにするという目標を評価する際に役立ちます。 これは必ずしも、調査結果が無効であることを意味しませんが、検討すべき重要な要素ではあります。
- どのような視点が過剰に評価されているでしょうか。
- これらの調査結果に基づいて考えると、どのような視点や経験が欠けているでしょうか。
- これは、調査への参加者を増やすための告知活動にどのような情報を提供するでしょうか。
また、ヒスパニック系人口と非ヒスパニック系白人人口のスライスの色がチャートによって異なっています。 次のセクションでは、スライスの色を変更して、一致させます。
次に、チャートとマップを仕上げ、その後、Web アプリを作成します。
- [コンテンツ] ツールバーにある [保存して開く] をクリックし、[保存] をクリックしてマップを保存します。
先ほど、公園候補エリアと調査回答者の人種および民族の構成を示す 2 つのパイ チャート (円グラフ) を作成しました。
アプリを作成するための Web マップの準備
Web アプリを作成する前に、チャート スタイルを確認し、更新します。 スケッチ レイヤーを作成して、公園候補エリア オプションにラベルを付けます。
先ほど作成した [Possible park areas residents' race/ethnicity] チャートでは、ヒスパニック系人口のスライスが水色で、非ヒスパニック系白人人口のスライスは緑色でした。 しかし、[Survey respondents' race/ethnicity] チャートでは、この 2 つのスライスの色が逆になっています。 スライスの色を変更して、一致させます。
- [コンテンツ] ツールバーで [チャート] をクリックします。
作成したチャートは [チャート] ウィンドウに表示されます。
- [チャート] ウィンドウで [Survey respondents' race/ethnicity] を選択します。 [設定] ツールバーで、[チャートの構成] をクリックします。
- [チャート] ウィンドウのオプション ボタンをクリックし、[編集] をクリックします。
- [スライス] タブをクリックします。 [スライス] で [Non-Hispanic White] に対応するシンボルをクリックします。
- [スライス スタイル] ウィンドウで、[保存済み] の横の追加ボタンをクリックします。
[スライス スタイル] ウィンドウに水色が保存されます。
- [スライス] ウィンドウで [Hispanic] スライスに対応するシンボルをクリックします。
- [スライス スタイル] ウィンドウで、[保存済み] の横の追加ボタンをクリックします。
[スライス スタイル] ウィンドウに緑色が保存されます。
- [保存済み] で、水色をクリックします。
- [スライス] で [Non-Hispanic White] に対応するシンボルをクリックします。 [スライス スタイル] ウィンドウの [保存済み] で、緑色をクリックします。
チャートのスライスの色が更新され、もう 1 つのチャートのカテゴリ スタイルと同じになります。
- チャートを閉じます。
次に、スケッチ レイヤーを作成して、個々の公園候補エリアのオプションにラベルを付けます。
- [コンテンツ] ツールバーの [レイヤー] をクリックします。 [レイヤー] ウィンドウで [追加] ボタンの横にあるドロップダウン矢印をクリックし、[スケッチ レイヤーの作成] をクリックします。
- [スケッチ] ツールバーで [テキスト] ツールをクリックします。
- [スケッチ] ウィンドウで、[コンテンツ] に「Option A」と入力します。
- マップで、中心街の東側にある公園候補エリアをクリックします。
- [スケッチ] ツール ウィンドウで [選択] をクリックし、[Option A] テキストの選択を解除します。
続けて、さらに 2 つのラベルを追加します。
- [スケッチ] ウィンドウで、[コンテンツ] に「Option B」と入力します。[Sandtown-Winchester] 周辺地域をクリックします。
- これまでに学習した手順に従って、Upton 周辺地域に [Option C] ラベルを追加します。
- すべての公園候補エリアが表示されるまで縮小表示します。
- マップを保存します。
これで Web マップの構成が完了し、 Instant Apps アプリを作成する準備が整いました。
チャート ビューアー アプリの作成
チャート ビューアー テンプレートを使用して、Web マップから Instant Apps アプリを作成します。
- [コンテンツ] ツールバーで [アプリの作成] ボタンをクリックし、[Instant Apps] を選択します。
- [チャート ビューアー] テンプレートで [選択] をクリックします。
- [アプリの作成 - チャート ビューアー] ウィンドウで、タイトルに「Equity goals tracking app」と入力します。[アプリの作成] をクリックします。
アプリ構成ウィンドウが表示されます。
- [高速] ウィンドウで、[ステップ 2. チャート] をクリックします。
アプリを開いたときに、各チャートの凡例が自動的に表示されるように設定します。
- [チャート] ウィンドウの [チャートの管理] にある [Survey respondents' race/ethnicity] で、オプションボタンをクリックし、[編集] をクリックします。
- [起動時にチャートの凡例を開く] をオンにし、[完了] をクリックします。
チャートに凡例が表示されます。
- [Possible park locations race] レイヤーを展開します。
- これまでに学習した手順に従って、[Possible park area residents' race/ethnicity] チャートの [起動時にチャートの凡例を開く] をオンにします。
[Possible park area resident's race/ethnicity] チャートを表示するには、チャート ウィンドウで表示するレイヤーを切り替えます。
- アプリ プレビューのチャート ウィンドウで、[レイヤーを切り替えてその他のチャートを表示] をクリックし、[Possible park locations race] レイヤーをクリックします。
チャート ウィンドウには、マップの範囲に基づいてチャートに集計されたデータをフィルターするためのツールが用意されています。
- マップで、[Option C] エリアを拡大します。
- チャート ウィンドウで、[範囲によるフィルター] をクリックします。
チャートが更新され、マップの範囲に基づいて集計されたデータが表示されます。
- チャート ビューアーで、[レイヤーを切り替えてその他のチャートを表示] をクリックし、[Feedback results] をクリックします。
- チャート ビューアーで、[範囲によるフィルター] をクリックします。
チャートが更新され、マップ範囲のデータが表示されます。
ここまでで、アプリを構成し、チャートを開いたときに凡例が表示されるように設定し、範囲によるフィルター ツールを使ってみました。
アプリの仕上げ
Web アプリは通常、他のユーザーと共有するために作成されるので、使用する可能性のあるユーザーがデータを効果的に操作し、理解するために、どのような情報を必要とするかを考慮することが重要です。 ユーザーがアプリの内容や使い方をわかるように、アプリのタイトルと概要テキストを設定します。
- [チャート] ウィンドウで、[次へ] をクリックします。
[概要] ウィンドウが表示されます。
- [アプリ タイトル] で自分の名前またはイニシャルが含まれるテキストを削除します。
- [概要ウィンドウ] をオンにします。
- [概要ウィンドウのコンテンツ] で [編集] ボタンをクリックします。
- [概要ウィンドウのコンテンツ] ウィンドウで、既存のテキストを削除し、以下をコピーして貼り付けます。
The app contains a map with the possible locations for a new park and the location where survey participants live. The charts show pie charts of the race and ethnicity makeup for those who participated in the survey so you can compare with the makeup of the neighborhood.
Instructions:
To view the charts, click the Switch layers button to choose a new layer. Zoom and pan the map and click Filter by extent to update the chart to show data for the map extent.
- テキスト [Instructions:] をハイライトし、太字ボタンをクリックします。
次に、ユーザーに向けて、アプリ内のマップをわかりやすく説明したテキストを追加します。
- 次のテキストをコピーして、最初の段落の下に貼り付けます。
The map shows: Existing parks, in green Area for new parks, in blue Survey participant location, in red
- テキスト [Existing parks, in green] をハイライトし、[フォントの色] をクリックして、[緑] を選択します。
ヒント:
色の名前を表示するには色にカーソルを合わせます。
- 学習した手順を使用して、残りの説明にフォント色を追加します。
- [Areas for new parks, in blue] で [青] を選択します。
- [Survey participant locations, in red] で [赤] を選択します。
[概要ウィンドウのコンテンツ] が設定されました。
- [閉じる] をクリックします。
これでアプリを公開する準備ができました。
- [情報] ウィンドウの下部にある [公開] をクリックします。
- [公開] ウィンドウで、[確認] をクリックします。
- [共有] ウィンドウで、[起動] をクリックします。
アプリが新しいブラウザーで開きます。
- 各グラフを表示する、マップの範囲を調節する、[範囲によるフィルター] ボタンをクリックするなど、アプリでいろいろな操作をして、パイ チャート (円グラフ) のデータを更新してみましょう。
- ブラウザーで、Instant Apps 構成ウィンドウのタブに戻ります。
次に、アプリへのリンクを知っている人なら誰でもこのアプリを閲覧できるように、共有設定します。
- [共有] ウィンドウで [共有設定の変更] をクリックします。
- [共有] ウィンドウで、[すべての人に公開 (パブリック)] をクリックして、[保存] をクリックします。
- [アイテムの共有が正常に更新されました] ウィンドウで、[共有の確認] をクリックします。 [共有の確認] ウィンドウで、[共有の更新] をクリックします。
公平性ワークフローを実施するときには、公平性目標の達成度を評価することが重要です。 このチュートリアルでは、マップ分析ツールとチャートを使用して、調査回答者の人種と民族の構成が、新しい公園の影響を受けるコミュニティとどの程度一致するかという公平性目標に向けた進捗を測定しました。 コミュニティに、新しい公園として優先される場所の選択方法を提供することで、コミュニティ主導の参加と支援のプロセスを実現しました。 この結果から、告知活動の継続方法、調査参加者の募集方法の評価、このような調査の結果をコミュニティへ伝達する方法を知ることができます。
公平性への取り組みにおけるもう 1 つの重要な側面は、コミュニティのエンゲージメントと参加です。 コミュニティと共有された対話形式のアプリで、人種と民族のデータ、および調査回答者のデータを視覚化することで、参加、透明性、コラボレーションの機運を高めることができます。 このような機会を創出することにより、公平性を最も必要としているコミュニティで公平性が促進される可能性があります。
他のチュートリアルについては、チュートリアル ギャラリーをご覧ください。