Rethinking the usage and experience of clustering markers in web mapping

Abstract

Although the notion of ‘too many markers’ have been mentioned in several research, in practice, displaying hundreds of Points of Interests (POI) on a web map in two dimensions with an acceptable usability remains a real challenge. Web practitioners often make an excessive use of clustering aggregation to overcome performance bottlenecks without successfully resolving issues of perceived performance. This paper tries to bring a broad awareness by identifying sample issues which describe a general reality of clustering, and provide a pragmatic survey of potential technologies optimisations. At the end, we discuss the usage of technologies and the lack of documented client-server workflows, along with the need to enlarge our vision of the various clutter reduction methods.

La géovisualisation de données massives sur le Web : entre avancées technologiques et évolutions cartographiques

“…L'affichage de milliers de points sous la forme de marqueurs pose le problème du chevauchement des données qui limite leur identification et de manière générale diminue les capacités cognitives d'interprétation (Ježek et al, 2017). Se pose en plus la problématique des performances de rendu graphique qui induit de repenser les modes de représentation pour minimiser la taille des données transmises et ainsi fluidifier l'affichage (Fürhoff, 2019 ;Netek et al, 2019).…”

“…Très populaire auprès des informaticiens et des développeurs Web, le regroupement spatial de marqueurs sous forme de clusters, tient une place importante dans la visualisation de données spatiales sur le Web (Fürhoff, 2019). Cette approche basée sur l'analyse des distances et des densités d'un ensemble de points permet de rendre plus lisible une carte saturée de points par leur regroupement en grappes homogènes et l'affichage de leur nombre (Meier, 2016).…”

“…29 Au niveau du rendu graphique, la tendance est à la complexification des formes de représentation des clusters (figure 5). Dans une optique de gain en efficacité, l'ajout de variables visuelles (taille, forme, couleur) aux clusters permet d'aider les utilisateurs à identifier, classer et comparer les entités sur la carte (Meier, 2016 ;Fürhoff, 2019). La forme la plus classique consiste à introduire une nouvelle entité visuelle au sein de la carte qui différencie les clusters (le plus souvent des cercles) des marqueurs uniques et qui sont agrémentés d'une étiquette indiquant le nombre de marqueurs agrégés.…”