カルトグラム（Cartogram） - Visualizing.JPよりトグラム（Cartogram） - Visualizing.JPより
カルトグラム（Cartogram）は、地理的な地図上で各地域の形状や面積を、人口やGDPなどの統計量に比例させて変形した地図です。
地理的位置関係を保ちながら、数値の大きさを視覚的に表現することで、地理的分布と数量的比較を同時に把握できるようにします。
単なる地図の派生ではなく、地理情報と統計データを融合したデータビジュアライゼーションの一形式です。
カルトグラムは地理空間データ（GeoJSON、Shapefileなど）を入力とし、各地域単位に統計データを対応づけます。
変形アルゴリズムには大きく分けて以下の二種類があります。
連続型カルトグラム 地図を連続的に変形して密度を均一化する。距離の歪みが小さい。 Gastner–Newman法（2004）
非連続型カルトグラム 地域をバブルや矩形として独立に再配置する。隣接関係は保たれない。 Dorling法（1996）
カルトグラムの主な目的は、「地理的分布の偏りを数量的に見せる」ことです。
特に、人口や経済活動が一部の地域に集中している状況を、通常の地図では見えにくい形で補正して可視化することができます。
地理的正確性よりも数量的強調を重視します。
ユースケース
国や州ごとの人口・GDP比較
選挙結果の票数比率表示（例：アメリカの大統領選）
感染症や災害の影響分布可視化
教育・福祉・資源の地域格差の分析
特徴
形の歪みを伴うが、数量差の理解が直感的。
比較対象が多い場合に有効。
見慣れない地形変形により、初見では認識が難しい場合もある。
地理的文脈を重視する場合には不向き。
チャートの見方
各地域の形状や面積が、基準となる統計量（人口・経済など）に比例しています。
したがって、「地図上で大きく見える地域＝値が大きい地域」です。
形状が極端に変形している場合でも、位置関係（隣接・大陸配置など）を頼りに地理的対応を推測します。
カルトグラムは、地図という空間的メタファーを保持しながら、数量の偏りを強調して可視化できる強力な手法です。
地理的正確性と視覚的理解のバランスを取る必要がありますが、社会的格差や分布の偏りを「見える化」する手段として非常に有用です。
距離カルトグラム (Distance Cartogram)
https://www.plan.civil.tohoku.ac.jp/inoue/research/cartogram/distance_cartogram.html
