Estou tentando criar um mapa em R que transmita a forma da geometria subjacente (ou seja, os limites físicos)e a importância relativa do objeto em termos de um valor associado.

Para concretização, gostaria de focar em reproduzir (uma versão do) mapa a seguir * (oformas, nem tanto ocores já que não consigo encontrar os dados da pesquisa):

Também não quero me preocupar em fazer com que o Alasca e o Havaí apareçam abaixo dos EUA, e não em seus locais geodésicos corretos.

Estou apenas na medida em que os dados são mesclados com os pesos, feitos, por exemplo, da seguinte maneira:

1. Obtenha polígonos

library(maptools)
library(data.table) #not strictly necessary but I prefer it
#US states downloaded (500k resolution) from:
#https://www.census.gov/geo/maps-data/data/cbf/cbf_state.html
us.states<-
  readShapePoly("~/Desktop/cb_2014_us_state_5m.shp")

setDT(us.states@data)

#for getting rid of territories, AK, HI
states<-sprintf("%02d",1:59)
ak.hi<-c("02","15")

us.states.contig<-
  us.states[us.states@data$STATEFP %in% 
              setdiff(states,ak.hi),]

#Unadorned plot
plot(us.states.contig)
text(coordinates(us.states.contig),
     us.states.contig@data[,paste0(STUSPS)],
     cex=.7)

2. Adicionar dados do Colégio Eleitoral

#scraped from government page
library(rvest) #only necessary to scrape table
electoral.college.url<-
  paste0("http://www.archives.gov/federal-register/",
         "electoral-college/allocation.html")

electoral.college.dt<-
  (html(electoral.college.url) %>%
     html_nodes("table"))[[5]] %>% 
  html_table()
setDT(electoral.college.dt)
setnames(electoral.college.dt,c("State","Votes"))

#merge into geodata
us.states.contig@data<-
  copy(us.states.contig@data)[
    electoral.college.dt,electoral.votes:=i.Votes,
    on=c(NAME="State")]

#plot, coloring each state by size
states.ranked<-
  us.states.contig@data[,rank(electoral.votes,
                              ties.method="first")]
cols<-colorRampPalette(c("red","blue"))(51)[states.ranked]

plot(us.states.contig,col=cols)

Tudo está bem - com uma olhada neste mapa, podemos dizer quais estados têm alta e baixa representação no colégio eleitoral. Mas e se (como em nosso mapa de destino) quisermos representar outra variável com a cor do estado?

3. Adicione os resultados das eleições de 2012

#scrape again
#2012 Election Results by State
election.wiki<-
  paste0("https://en.wikipedia.org/wiki/",
         "United_States_presidential_election,_2012")

results<-
  html(election.wiki) %>%
  html_node(xpath='//*[@id="mw-content-text"]/div[22]/table') %>%
  html_table()
#eliminate second header row, delete final row,
#  keep only the important columns
results.trim<-results[2:(nrow(results)-1),c(1,4,21)]
colnames(results.trim)<-c("name","pct","abbr")
results.dt<-setDT(results.trim)
#data idiosyncrasies, see Wiki page
results.dt<-results.dt[!grepl("–",abbr)|grepl("a",abbr)]
results.dt[grepl("–",abbr),abbr:=gsub("–.*","",abbr)]
results.dt[,"pct":=as.numeric(gsub("%","",pct))]

#merge
us.states.contig@data<-
  copy(us.states.contig@data
       )[results.dt,vote.pct:=i.pct,
         on=c(STUSPS="abbr")]

pcts<-us.states.contig@data[,vote.pct]
cols<-c("red","blue")[(pcts>=50)+1L]
tx.col<-c("white","black")[(cols=="red")+1L]
plot(us.states.contig,col=cols)
text(coordinates(us.states.contig),
     us.states.contig@data[,paste0(STUSPS)],
     col=tx.col)

Este último gráfico está no cerne da questão. O primeiro gráfico apresentado é muito superior no sentido de que podemos perceber, a partir da porcentagem de vermelho vs. azul do mapa, se os republicanos ou democratas venceram; este último mapa é enganoso, porque os estados mais republicanos também são os mais escassamente povoados.

Existe alguma maneira de criar uma versão distorcida deste mapa que transmita a importância relativa de cada estado no colégio eleitoral? Não consegui encontrar ajuda on-line, talvez principalmente porque não sei se existe um nome padrão para esse tipo de gráfico.

* Este mapa foi encontradoaqui; Já vi mapas semelhantes a tamanhos distorcidos antes, por ex. noO economista. Parece que é baseado no trabalho deDr. Sam Wang no Consórcio Eleitoral de Princeton e foi produzido porDrew Thaler.