Het sociale weefsel van San Francisco kan worden gelezen door vele lens, elk zijn eigen topografie strop. Ik ben van mening dat via data-visualisatie en toewijzing we veel over onze omgeving leren kunnen. Voor dit project was ik geïnteresseerd in het maken van thematische kaarten van publiek toegankelijke gegevens, die de sociale samenstelling van San Francisco beschrijven. Door te kiezen voor negen sociale factoren in kaart, was mijn doel om het maken van een portret van de stad in een toegankelijke en tastbare vorm.
Om dit te doen, ik eerst de gegevens gecompileerd en creërde toen geografische kaarten. Ik bracht vervolgens deze kaarten in digitale modeling software om .stl bestanden voor afdrukken in 3D te exporteren. Tot slot, ik geconstrueerd een frame voor de driedimensionale kaarten, zodat ze samen kunnen worden weergegeven. Mijn hoop is door het creëren van een driedimensionale weergave van de gegevens, te betrekken de kijker eerst door het onderzoek van de vorm van de kaarten en vervolgens hun eigen correlaties tussen locatie, aangrenzend en relatie met topografie.
De sociale factoren die ik heb gebruikt zijn:
- Residentiële dichtheid
- Geen schuld uitzettingen/Google bushaltes
- Omgevingsgeluid niveaus
- Percentage Race wit
- Voetgangers slachtoffers
- Fietsroutes en paden (huidige en geplande)
- Percentage huis eigenaren
- Rijden naar ziekenhuizen
- Mediane inkomensniveau
