正如大数据和地理标记的位置已被证明可以优化自然灾害的准备一样

这项相同的技术也使我们能够深入了解社区，确定影响特定地区生活质量的各种因素，制图可以描绘出为什么一个社区的犯罪率不断上升，而邻家社区的犯罪率却是全国的，或者为什么某个地区缺乏互联网连接会导致教育水平低下，大数据和地图可以更好地定位和衡量这些社会公平指标，从而帮助我们直观地看到差异的早期触发因素。就是这样：

高犯罪率

位置数据可通过提供有关犯罪位置的基本信息来帮助改善地方政府的决策，以改善公共工程和法规，警方已经在使用预测性犯罪绘图，它将过去关于犯罪类型，犯罪地点以及日期和时间的数据结合在一起，以生成热点地图，以识别有可能发生犯罪的地区，该算法先前用于预测地震，为警察提供了保护该区域的位置和时间窗口，使用地理编码API进行了类似的项目以绘制暴力地图，该地图揭示了地理格局，这将有助于更明智的决定。

数据收集和地理参考地图还有助于确定部署地点和时间以减少犯罪

在许多城市犯罪往往往往是将较发达，富裕的社区或贫民区与贫困地区区分开来，借助执法标准和数据驱动的警务工具（例如卡利使用的工具），政府可以更好地可视化高犯罪率严重的地方，并致力于实施降低犯罪率的社会计划，通过公开这一点，例如大数据还可以绘制出哪些街道将从更好的照明或安全的公共交通路线中受益。

受教育的机会

人口普查数据可以通过绘制可用机会的数量来显示较富裕的城市或街区相对于一个的较贫困地区（通常是农村地区）所具有的优势，通常所有人都无法平等获得的这种机会之一就是教育，部分地区的详细数据图显示，儿童在哪里长大以及他们可以立即获得什么机会，对他们成年后的成长至关重要，这项研究能够追踪在贫困社区中仍然存在的问题，包括学校教育现在可以将其用作帮助这些特定地区的儿童摆脱贫困的数据。

教育途径推出了社区地图绘制工具

地图确定了低收入社区青年面临的障碍，包括受教育程度收集数据的想法是，使教育工作者可以依靠它来创建“引人入胜的教学材料和课程表”，这对于从拥有更多现成的学校或教育课程中将获得的领域中也是宝贵的见解。

健康因素经济和社会不平等与不平等的卫生服务和成果密不可分

制图和大数据可以帮助追踪主要城市基本医疗保健的情况，对某些社区的卫生而言，开放获取视觉数据和地图绘制工具是政府做出明智的决策，响应和干预措施的方法，映射医疗保险差距的工具的增加，引起了围绕医疗保健不平等这一主题的更多讨论，这些地图（例如“ 映射医疗保险差异”工具）探索了按年龄，种族和种族衡量的健康结果；可视化，州或县一级的健康结果指标；比较两个地理位置之间以及同一地理区域内的种族和族裔群体之间的差异。

低收入社区的人们和有色人种更有可能住在有毒污染源或受污染地点附近

地图显示了这些健康因素如何共同构成脆弱的社区，因此制定环境政策的立法者可以使用此公共卫生数据来重点确保所有社区平等地获得清洁空气和清洁水，因此制图和大数据有助于发现不平等的早期根本原因，它有助于人们理解，社会和经济之间存在差异，而且可以在邻近社区看到这种差异，对这三个社会公平指标（教育，健康和犯罪）的直观洞察通常可以帮助回答一个城镇为何在社会和经济上发展而另一城镇却在恶化的原因，映射带来的清晰度将使政府和社会各方面具备必要的事实，从而开始积极弥合贫富差距。