Universitas Amikom Purwokerto, Kampus IT dan Bisnis Digital Banyumas, Jawa Tengah.
1.Pertama-tama
Saat ini, COVID-19 telah terbukti menjadi ancaman global bagi kesehatan masyarakat. Sebagai pandemi, melibatkan wilayah yang luas dan banyak orang dan berlangsung lama dengan banyak ketidakpastian. Dalam wabah seperti itu, memahami informasi bahaya menciptakan kesadaran risiko individu dan bersifat profilaksis, seperti membeli bahan habis pakai tambahan, menjaga jarak sosial, membatasi waktu di luar ruangan, dan vaksinasi sukarela. Dapat memfasilitasi pengambilan keputusan (Tan, Li, Wang, Chen, dan Wu, 2004). Pemetaan tradisional, dan baru-baru ini GIS, telah lama dianggap penting dalam pelacakan dan kontrol transmisi (Boulos & Geraghty,). 2020). Peta COVID-19 menunjukkan distribusi infeksi spesifik lokasi geospasial dan merupakan alat yang berguna untuk mengkomunikasikan informasi COVID-19 waktu nyata antara manajer risiko dan masyarakat umum. Beberapa peneliti telah menunjukkan bahwa memperoleh informasi yang berguna dan mengenali risiko merupakan faktor penting dalam persiapan individu untuk pengendalian epidemi (Kiss, Cassell, Recker, dan Simon,). 2010Poletto, Boëlle, dan Collizza, 2016). Namun, penelitian sebelumnya tentang peta penyakit menular terutama ditujukan pada spesialis sebagai kelompok pembaca, seperti staf rumah sakit, manajer risiko, dan pengembang sistem yang divisualisasikan (Alcíbar, 2018Yun, Cohen, Kato, Riu, Larson, 2016). Oleh karena itu, penelitian peta infeksi yang berorientasi publik dan pendekatan penilaian yang sesuai masih belum memadai. Penyelidikan lebih lanjut diperlukan untuk menentukan apakah berbagai peta COVID-19 yang ada memenuhi kebutuhan mendesak komunikasi risiko yang valid.
Peta yang menggambarkan bahaya dan mencerminkan risiko dapat menyoroti fitur geospasial dalam berbagai skenario. Persepsi risiko yang dipersonalisasi adalah peta biasa (Cao, Boruff, dan McNeill, 2016Hervas & Bobrowsky, 2009Kaufman & Ramirez-Andreotta, 2020Leedal, Neal, Beven, Young, dan Bates, 2010Louis dkk. , 2014Thompson, Lindsay, dan Gaillard, 2015). Di area peta bahaya dan risiko, Kostelnick, McDermott, Rowley, dan Bunnyfield (2013) Ikhtisar kerangka kartografi untuk memvisualisasikan bahaya dan risiko diberikan dengan menggunakan contoh pemetaan kenaikan permukaan laut. Masalah umum yang mereka sebutkan adalah bahwa peta bahaya dan risiko, dan geovisualisasi umum, cenderung menjadi pendekatan “universal”. Ini berarti Anda perlu mempertimbangkan pengguna target, jenis bahaya, dan karakteristik risiko Anda dengan lebih hati-hati. Pertimbangan. Dalam studi peringatan kebakaran hutan, Cao et al. (((2016Kami mendefinisikan aspek efektivitas informasi bahaya sebagai pemahaman akurasi, kesadaran risiko, dan daya tarik, dan teks dan peta diuji dan dibandingkan melalui survei online. Thompson dll. (((2015) Kami telah merangkum faktor-faktor utama komunikasi risiko seperti klasifikasi data, skema warna, konten, dan ekspresi penting dari peta bahaya. Selain itu, Fuchs, Spachinger, Dorner, Rochman, dan Serrhini (2009) Mengusulkan model pemetaan bahaya banjir untuk pembaca ahli dan non-ahli menggunakan pelacakan mata dan eksperimen tugas. Dari penelitian di atas, kita dapat mengekstrak tiga aspek utama untuk menunjukkan efektivitas peta bahaya dan peta risiko: kesadaran akan risiko yang dipengaruhi oleh variabel visual, efektivitas pemahaman, dan preferensi pribadi.
Karena COVID-19 adalah penyakit menular baru, informasi yang menggambarkan bahaya ini telah mengubah jumlah infeksi dan distribusi spasial menjadi variabel visual di peta. Berbagai studi kartografi pada variabel visual untuk risiko pengkodean telah diselidiki (Cheong, Kinkeldey, Burfurd, Bleisch, dan Duckham, 2020). Namun, sulit untuk secara intuitif mengenali beberapa elemen (palka, pola, tekstur) pada ukuran yang sesuai. Secara khusus, beberapa unit area kecil di peta (Koo, Chun, dan Griffith, 2018). Transparansi, kabut, tekstur, dan partikel adalah kandidat yang baik untuk mengekspresikan informasi ketidakpastian menggunakan metode statis dan memberikan pembaca rasa ketidakpastian (Bostrom, Anselin, dan Farris,). 2008Cheong dkk. , 2016, 2020). Oleh karena itu, dalam penelitian ini, kami memilih skema warna dan format representasi data sebagai dua faktor utama yang menjadi fokus peta COVID-19. Berdasarkan perspektif dan metode penelitian sebelumnya, penelitian ini menggunakan teknik pelacakan mata dan eksperimen tugas untuk menentukan bagaimana skema warna dan representasi data didasarkan pada kesadaran risiko, pemahaman, dan preferensi pribadi untuk peta COVID-19. Saya. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan desain strategi untuk memfasilitasi komunikasi risiko untuk peta COVID-19, mengoptimalkan efisiensi perolehan informasi dan kecukupan persepsi risiko. Dengan mengukur dan menganalisis secara empiris pola kognitif visual dan sifat perilaku pembaca, penelitian ini meningkatkan metodologi penilaian teoritis dan empiris di bidang peta risiko dan bahaya, terutama untuk masyarakat umum. Implikasi yang dibahas dalam penelitian ini didasarkan pada peta COVID-19, tetapi prinsipnya dapat diterapkan pada desain kartografis pemetaan bahaya dan risiko dalam skenario yang lebih luas.
2 karya terkait
2.1 Skema warna informasi bahaya
Dalam studi awal, warna didefinisikan oleh Bertin sebagai variabel visual utama (1983). Faktor terpenting yang mempengaruhi pembacaan kartografi adalah warna, yang merupakan konsensus kartografi (Cai, Mao, dan Zhou,). tahun 2000; Januari, 2010Ling, Wang, dan Ding, 2017Robinson, 1960). Dalam peta tematik, skema warna mengkodekan data statistik yang kompleks dan mengubahnya menjadi visualisasi (Ling et al., 2017), Mempengaruhi strategi visual dan pola kognitif pembaca (Bostrom et al., 2008), Hal ini tercermin dalam minat membaca, ingatan dan emosi (Elliot & Maier, 2014Nicolson-Cole, Tahun 2005Thompson dkk. , 2015). Gambar yang ditingkatkan warna dapat menyampaikan lebih banyak ancaman kepada pembaca daripada gambar skala abu-abu (Ash, Schumann III, dan Bowser,). 2014). Dengan menggunakan skema warna kontras tinggi yang jelas terpisah dari latar belakang peta bahaya, pembaca dapat lebih mengenali dan memahami informasi bahaya dan risiko (Kaufmann & Ramirez-Andreotta,). 2020). Dari semua warna, merah adalah warna peringatan yang paling umum dan warna yang paling menonjol (Bostrom et al.,,). 2008). Studi tertentu secara empiris menunjukkan bahwa membaca informasi dalam warna dingin atau hangat menghasilkan berbagai kinerja emosional dan tugas, tetapi kesimpulannya tidak konsisten (Bartram,).Patra, dan Stone, 2017Cyr, Kepala, dan Larios, 2010Madden, Hewett, Ross, tahun 2000Thompson dkk. , 2015). Meta dan Zhu (2009) Saya mempelajari efek kognitif dan perilaku dari warna yang berbeda. Ini berarti bahwa merah dan biru dapat mengaktifkan motivasi yang berbeda, dan warna merah (vs. biru) membangkitkan tingkat emosi yang lebih tinggi. Elliott, Meyer, Moller, Friedman, Meinhard (2007) Hasil sebaliknya diperoleh. Mereka menemukan bahwa warna merah (melawan hijau atau kosong) berdampak buruk pada akses informasi karena orang melihat merah sebagai tanda kegagalan dan bahaya dan mengarah pada penghindaran kognitif. Merah banyak digunakan sebagai aposematisme, tetapi Elliott dan Meyer (2014Kemudian, saya meninjau sejumlah artikel empiris dan menyarankan bahwa makna dan efek warna terkait erat dengan konteksnya. Dengan kata lain, warna yang sama dapat memiliki arti yang berlawanan. Kwallek, Lewis, dan Robbins (1988) Kesimpulan serupa ditarik bahwa merah membangkitkan kecemasan. Selain itu, beberapa peneliti menemukan skema warna campuran yang mencakup dua dimensi fitur utama (warna hangat dan dingin, dan cahaya) bermanfaat untuk pencarian visual (misalnya, Shortridge,). 1982). Pendapat ini juga didukung oleh Margie (1990) Dan Breslow, Ratwani, dan Trafton (2009), Yang terakhir menemukan bahwa skema warna-warni bekerja paling baik untuk tugas-tugas identifikasi. Studi sebelumnya menyimpulkan bahwa individu dapat membedakan rona yang lebih berbeda daripada gradasi yang berbeda dari satu rona dalam peta. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa peta COVID-19 warna campuran (dibandingkan dengan warna hangat atau dingin) memiliki sensasi visual yang lebih kaya dan pengalaman membaca yang lebih baik.
Menurut literatur yang dikutip, skema warna yang dapat menyeimbangkan peringatan risiko dan pemahaman akurasi peta COVID-19 perlu dipelajari lebih lanjut. Kami mengusulkan hipotesis berikut.
Hipotesis 1.Skema warna yang berbeda memiliki dampak signifikan pada persepsi risiko, pemahaman, dan kepuasan peta COVID-19.
2.2 Bentuk tampilan data di peta
Format eksternal tampilan data dalam peta bahaya mengklasifikasikan data ke dalam atribut nominal atau kuantitatif, dan peta tematik (Dent, Torguson, dan Hodler, 2008Slocum, McMaster, Kessler, dan Howard, 1999). Peta tematik adalah jenis peta yang dirancang untuk menggambarkan skenario yang menyoroti fitur geografis tertentu dari area tertentu. Mengkodekan level numerik dan memetakannya ke parameter visual tertentu seperti warna, ukuran, bentuk, dan geometri. Parameter ini mempengaruhi pembaca di area persepsi dan kognitif (Dent et al.,. 2008). Dari sudut pandang psikologis, Hegarty dan Just’s (1993) Skema fungsional dan terkait menunjukkan bahwa itu membantu pembaca untuk memahami pembentukan terpadu dan pemecahan masalah, dan mengidentifikasi tiga tahap kepemilikan kognitif tersebut. (2) Interpretasi karakteristik umum. (3) Pemahaman indikasi berdasarkan pengalaman internal. Untuk kartografi, Fairbairn, Andrienko, Andrienko, Buziek, dan Dykes (2001Artinya metode klasifikasi data yang tepat penting untuk penggambaran visualisasi. Cheong dkk. (((2020) Menemukan hubungan antara berbagai representasi kartografis risiko dan pengambilan keputusan pembaca, dan menunjukkan pola simbolisasi grafis yang kurang menguntungkan terkait dengan respons tertunda dan pemilihan rute berisiko rendah. Berdasarkan teori peta kognitif, Hou, Rashid, dan Lee (2017) Membandingkan berbagai jenis peta tematik, kami sampai pada kesimpulan bahwa kunci untuk meningkatkan efektivitas komunikasi dan pengalaman pengguna adalah memastikan efektivitas ekspresi.
Misalnya, simbol subjek (misalnya, tanpa kor, simbol bertahap / proporsional) digunakan dalam peta yang ada untuk memvisualisasikan data kuantitatif yang merangkum potensi dampak bahaya (Kostelnick et al.,. 2013). Pekerjaan awal oleh pembuat bir dan acar (2002) Diusulkan bahwa peta choropleth, yang menggambarkan klasifikasi data statistik menggunakan skema warna dan format representasi, adalah representasi umum epidemiologi. Namun, masih ada kekurangan untuk menerapkan metode Coropless pada peta penyakit. Barrozo, Pérez-Machado, Small, dan Cabral-Miranda (2016Peta Coroples menunjukkan bahwa distribusi seragam dapat menyesatkan pembaca, karena warna memenuhi seluruh area. Demikian pula, Calka, Nowak Da Costa, dan Bielecka (2017) Peta choropleth dalam penilaian risiko bencana alam berarti terdapat cacat pada ketidaksesuaian unit pemetaan yang digunakan untuk analisis dan visualisasi data. Punggungan pendek (1982Menggunakan gambar dengan dimensi visual individu seperti ukuran dan bentuk, itu berspekulasi bahwa peta simbol bertahap akan lebih cocok untuk menunjukkan perbedaan antara tingkat. Sementara itu, Raja, Matahari, Raja, Jiang, Lv (2003) Lihat peta choropleth, yang lebih jelas mengungkapkan karakteristik dan distribusi fenomena tersebut. Pendapat Chen dan Jiang (2001), Lia (2003), saya setuju dengan yang di atas. Singkatnya, sementara peta choropleth memiliki keuntungan mewakili perbedaan dalam jangkauan dan kuantitas distribusi, peta simbol bertahap lebih tepat dan akurat dalam menggambarkan variasi dinamis dan besaran satu unit. Oleh karena itu, diperlukan penyelidikan lebih lanjut untuk menentukan format representasi mana yang paling sesuai untuk peta COVID-19, dan hipotesis yang diajukan sebagai berikut.
Hipotesis 2.Berbagai format penyajian data berdampak signifikan terhadap persepsi risiko, pemahaman, dan kepuasan peta COVID-19.
Dalam peta tematik, format tampilan data dan skema warna memiliki efek gabungan pada representasi visual. Taylor (
Mahasiswa Jurusan Ilmu Komunikasi Universitas Amikom Purwokerto
