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时间:7年前 (2018-02-27)来源:怀孕期阅读量: 422
普利策中心:全球生育地图
普利策中心:全球不育地图
作品以地图形式呈现数据。鼠标移到哪个国家,就会显示该国的总体生育率、原发不孕和继发不孕的比率,以及避孕工具使用的比例、每千名儿童的死亡率和人均GDP数据,可以一窥当地生活水平、避孕情况和生育率之间的关系。作品根据生育率或不育率的高低来标注国家地区的颜色深浅:撒哈拉以南的非洲几国(尼日尔、乍得、尼日利亚、马里等)以及中东的阿富汗是生育率最高的地区,而位于位于东欧的乌克兰、白俄罗斯、拉脱维亚,中东的也门和非洲的摩洛哥、喀麦隆和中非共和国则是不育率较高的国家。中国平均每个家庭有1.63个孩子,和经济水平较高的欧洲各国、以及加拿大、澳大利亚和巴西等地区位于同一水平。原发不孕率低于俄罗斯、美国、加拿大和印度等国,处于世界较低水平。(未获取继发不孕率数据)
近年来,15到64岁的工作适龄人口持续缩减。根据中国政府的统计,15岁到59岁之间的人口减少尤其明显。从2013年到2014年,该数字缩水370万,总数为9.158亿,此趋势预计还会持续。
伴随着适龄工作人口的缩减和老龄人口的增长,受供养人口的比例不断下降,老龄人口的抚养比则逐年上升。
联合国的数据表明,目前中国的性别比为106名男性比100名女性,高于世界平均水平,也几乎高于其他单个国家。
中国为啥需要全面放开二胎?《华盛顿邮报》用一张图形象地解析了原因。根据Max Roser在Our World in Data上的统计,中国总人口从建国后到2010年期间不断上涨。20世纪50年代,中国的生育率一直走高。在三年自然灾害出现短暂下降后,在60年代到70年代每千人的生育率远超死亡率。
中国早在20世纪60年代初期就提倡晚婚,政府在1971年开始倡导计划生育,于1982年将计划生育定为基本国策,此后中国的生育率明显降低。目前,生育率和死亡率之间的差距缩小,上世纪生育高峰出生的人口逐渐成为老龄人群,而能够供养他们的年轻工作人口越来越少,可见放开二胎的紧迫性。
他们分别绘制出了计划生育政策继续实施、2016年女性均生育二胎、2050年女性基本上能生育二胎三种情况下总人口的预计变化趋势。第一种情况中,中国总人口会在2030年达到14.2亿的高峰,随即下降。第二种情况,人口高峰会延迟五年,大概为14.6亿。2050年接近二胎的预期则较为现实,在此情况下,中国2030年会出现14.3亿的人口高峰。第三种预期和目前计划生育政策的预期之间相差2300万的人口,仅比目前水平高了两个百分点。
Walker首先推荐的就是世界银行的公开数据目录,为数据新闻人提供海量可读的数据、图表和API,可以通过Python,R,Ruby和Stata的数据语言读取。文章推荐了WDI扩展包——可方便用户用R语言快速读取世界银行数据组,和rCharts扩展包——可用于制作动态十足的D3可视化效果。
同时,为了将数据可视化,他选择了NVD3数据库——一个D3制图数据库,适合R语言用户用rCharts读取。以下则是清理数据、同时用rCharts制作交互式图表的代码:
之后他在控制台键入tfrPLot,一张基本的国家生育率图就显露眼前:
呈现全部国家数据的效果
这张图大致能体现数据,但是信息杂乱,可读性不强。此时NVD3和rCharts就成了数据图可视化的关键:你可以点击图例圆点来显示或隐蔽数据线。如果你双击国家名称,图表将只显示该国家的数据线。也就是说这张图就像一个互动式应用一样,用户可以随心所欲地控制它的呈现方式。
点选几个国家数据的效果
而且,rCharts还能包含好几种选择,指定你想呈现的图表类型。具体做法,请点击“阅读原文”,参考:Visualizing fertility trends in Europe,看看作者是怎么做的吧。
3.在R的控制台键入tfrPlot制作图表即可。小提示:在RStudio的阅览窗口不太容易显示NVD3的图表,所以最好另外打开浏览器查看。
深度君还推荐一种显示世界各个国家和地区生育率逐年变化的动态图,也是参考世界银行数据制成,图表和做法详情请参考:World Bank data visualization: lower fertility, longer lives,还可以点击Google Public Data Explorer获取数据哦。(点击“阅读原文”可获取相应链接)
生育图的案例和做法到手了,不妨试试自己上手制作、创新可视化效果吧。
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