9 графиков, которые искажают данные
Скрыть данные с помощью убедительных графиков — легко! Фальсификация, пропаганда — без проблем! Графики несут в себе мощный информационный потенциал, но, также, они могут стать опасным инструментом, способным исказить информацию в нужных целях. Осторожно, возможно вы уже попались!)
Один недавний пример, получивший широкую огласку, связан с искажением данных в политике. В 2017 году президент США Дональд Трамп представил журналистам карту, которая показывала географическое распределение голосов на выборах президента в 2016 году и подтверждала его популярность среди избирателей. Она украшала стены кабинетов Белого дома, карту публиковали СМИ, а писатель Jack Posobiec поставил ее на обложку своей книги «Граждане за Трампа: инсайдерская история о том, как народ вернул себе Америку».
Однако карта была разработана таким образом, чтобы искажать данные. Она создавала впечатление об однозначной поддержке Дональда Трампа и преобладании его партии, хотя это не соответствовало действительности. Такое представление было медиа-манипуляцией: искажение графика служило политическим целям, направленным на пропаганду и формирование определенного образа.
Примеров искажения графиков, связанных с политикой и медиа-манипуляциями, достаточно много. Эта тема популярна среди западных писателей. Но стоит добавить, что это не всегда связано с умышленным искажением, проблемы могут возникать на этапе сбора и анализа данных, а также визуальной подготовки материалов, когда дизайнер решает сделать «красиво».
На простых примерах разберемся, почему такое происходит и как не обманывать себя и других.
(В статье графики и диаграммы используются как синонимичные понятия)
Почему могут врать данные?
- Взята необъективная выборка для исследования. Участники из одной социальной группы, когда исследование этого не предполагает, или малое количество респондентов в выборке. Например, если в исследовании эффективности крема участвует 10 человек и у одного есть результат, это считается как 10%.
- Неверно выбраны показатели. Самый распространенный пример — отличие в среднем значении и медиане. Если считать среднюю зарплату по стране, цифра окажется высокой, для этих целей нужно использовать медиану.
- Не учтены третьи факторы и контекст. Например, сравнение ВВП и уровня загрязнения в развитых и развивающихся странах, потому что будут существенные отличия в промышленности этих стран.
- Преувеличение или преуменьшение выводов. Например «образец является лучшим», а в цифрах разница между лучшим и худшим образцом незначительна и не играет никакой роли.
Альберто Кайро в книге «Графики лгут» советует: «Не верьте любой публикации, в которой нет прямого указания или ссылок на источник данных. Чтобы прочесть график, важно проверить, что именно в нем считают и как это делается».
Искажение данных в графиках
1. Чрезмерный дизайн
Оформление может искажать реальные пропорции диаграмм и усложнять понимание данных. Решение: уберите визуальные эффекты и цвета, которые не несут смысла.
2. Визуальное усечение
Обрезана часть диаграммы, например, столбики в середине. Решение: покажите диаграмму в реальных пропорциях. Если некоторые значения слишком маленькие используйте рядом фрагмент с увеличенным масштабом этой области диаграммы.
3. Связь, которой нет
На одной визуализации не связанные данные. Не экономьте места и не пытайтесь показать все на одном графике. На одном графике могут быть только взаимосвязанные данные, которые нужны для вывода.
4. Схемы, которые ведут к неверным выводам
Здесь использована двойная ось Y, которая искажает реальное представление данных. Решение: используйте одни и те же плоскости для графиков и масштаб. Старайтесь не усложнять график, используйте одну ось Y.
5. Начинать не с начальной точки
Альберто Кайро в книге «Графики лгут» пишет «я советую ставить 0 как начало в случае, если способ визуального кодирования данных — высота или длина. Если используется другой метод, то не обязательно начинать с 0».
В столбиковых диаграммах отсчет начинается с 0.
6. Искажение пропорций между осью абсцисс и ординат
Например, нужно показать на графике рост 30%, это около ⅓. Решение: рисуем график, у которого длина примерно в 3 раза больше высоты.
7. Разные величины (тыс и млн, месяцев и лет и т.д)
На оси Y в первом случае динамика по годам, во втором — по месяцам. Решение: проверяйте все величины на этапе работы с данными.
8. Использование красного и зеленого цвета
Это вносит дополнительный смысл. Решение: оставьте зеленый и красный для отображения минимальных и максимальных значений. Будьте аккуратны, если это фирменные цвета, при необходимости используйте дополнительные обозначения.
9. Неверный масштаб
Пример: на первом рисунке пиктограмма численности Екатеринбурга больше пиктограммы Владимира в 16 раз, но в реальности численность больше в 4 раза. По ошибке увеличена не площадь круга, а его диаметр. При увеличении пиктограммы будет ошибкой увеличивать только ширину, высоту или диаметр. Решение: нужно увеличивать площадь.
Графики помогают показать данные, находить ответы и делать выводы. А также могут искажать эти данные, вводить в заблуждение, влиять на мнения и восприятие событий общественностью. Поэтому важно уметь читать графики и самостоятельно делать выводы.
Литература по теме
- Альберто Кайро «Графики лгут. Как стать информационно грамотным человеком в мире данных?»
- Хафф Дарелл «Как лгать при помощи статистики»
- Джина Желязны «Говори на языке диаграмм»
- Александр Богачев «Графики, которые убеждают всех»
- Коул Нафлик «Данные: визуализируй, расскажи, используй: Сторителлинг в аналитике»
Благодарность редактору — Арине Семчуговой