怎么用地图来加深对这个世界的理解？
谢邀。 要做到用地图更好地来理解世界，就要清楚地图本质也是数据的一种表现形式。和所有的数据一样，地图同样也会有隐瞒，会有倾向，会有诱导。数据能“骗人”，地图也能“骗人”。既要解读地图上表现了什么，同时也要解读地图上隐藏了什么，后者甚至比前者更重要。 举个例子： 这张地图曾在脸书上盛极一时，一周内转发超过万次。传递的信息很明确：伊斯兰教能够抵御艾滋病的蔓延。“Islam makes everything easy for us” “It's very clear that NIKKAH [Islamic marriage] is the solution of today's world deadliest disease.” “If we follow the guidance of the Holy Quran and the Prophet (SWA) then we shall never be attacked by such deadly diseases."从以上摘录的脸书评论可以看出，相当多的用户认可这条结论。 但事实真的如地图所传达的这样吗？未必。 首先，它刻意隐藏了数据。无论左图还是右图，都存在大量的灰色留白。比如西非象牙海岸等国，尽管有着36.9%比例的穆斯林人口和3%的HIV感染率，无论左图还是右图都应该被标示，但作者为了保证结论“正确”，凡是不利于结论的数据均被隐藏。如果所有的灰色均被填满，那作者刻意营造的相关性将减少很多。 其次，它刻意操纵了标示刻度。两图的标示刻度采用了百分比的相对数值，完全不一致且不等距，为作者刻意为之的结果。比如为什么不把HIV感染率一级标示从2%提升到5%呢？因为一旦提高的5%，中非部分国家将不在此范围，也就不能营造出作者想表达的“浅红”对“浅绿”结论。这也是作者不能用绝对人口数值作为标示刻度的原因，尽管喀麦隆有着500万穆斯林，但其占比只有24%；埃塞俄比亚只有200多万穆斯林，占比却高达36%。肯尼亚有400万，乌干达有450万，而其占比均只有11%。按绝对人口数来看，某些HIV高感染率国家的穆斯林人口更多，如果按照穆斯林人口数进行标示，那么作者营造的相关性显然站不住脚。 最后，也是最根本的原因，作者故意混淆相关性与因果性。这点很容易理解，撒哈拉以南是全球感染艾滋病最高的地区。如果相关等于因果，那我换个东亚佛教人口与HIV比例，是不是就能说明佛教能抵御艾滋病了？再比如我换一个非洲钻石储量占比上去，是不是就能说明钻石有助于艾滋病蔓延了？ 尽管漏洞颇多，但乍一眼看上去还是能迷惑不少人，尤其是在信息传播迅速的社交网络上。这正是前文所说的，一定要读懂地图隐藏了什么。 再举个例子： 这张地图表示美国各州除了基督教分支之外的第二大宗教。我看见第一反应：卧槽美国西部佛教已经这么发达了？？？简直是半壁江山的节奏啊。。。实际上呢？基督教各分支（新教、天主教、摩门教）就占了美国人口的七成以上，再去掉无神论者，图中所包括的几种宗教加起来还不到总人口一成，其中犹太教1.9%，伊斯兰0.9%，佛教和印度教各0.7%。但是从这张地图来看，很有一种佛教已经和犹太教分庭抗礼的架势，实际上佛教徒还不到犹太教徒的一半，只占两个州的印度教实际上却和佛教徒人数相当。 和第一个例子不同，这张地图没有任何数据上的错误，但是却很容易让人得出错误的结论，这就是我说的诱导性。所以，地图背后的数据很有可能比其表面的数据更重要。 例子就说到这里。最后发几张和中国有关的地图给大家分享吧23333。 中国与世界各地气候相仿的地区，与纽约气候最相似的地方是江苏一个叫赣榆的县城。 中国受欢迎程度，大马的数据略意外。 国内水稻与小麦边界。 中国在非投资分布，非常具体。 道教在中国的影响力分布。有点惊讶，一直以为道教主要在北方。 佛教徒在中国的分布，可见藏传佛教的影响力。 穆斯林在国内的分布。可以和楼上两图进行对比。 民间宗教在国内的分布，东北那是出大仙吗？ 基督教在国内分布，暂时不清楚是指的新教还是？ 1983年国内能源情况，很具体。和现在对比变化很大。 六十年代国内农业分布情况，似乎和现在格局差别不大？ 有机会再补充。