WEBVTT

00:00:07.808 --> 00:00:10.839
تدّعي ماركات معجون الأسنان بأن منتجاتهم
ستقضي على الترسبات

00:00:10.839 --> 00:00:12.910
أكثر من أي منتج صُنع في أي وقتٍ مضى.

00:00:12.910 --> 00:00:16.411
يُخبرك السياسيون بأن خطتهم 
ستُوجد أكبر عدد من الوظائف.

00:00:16.411 --> 00:00:18.951
اعتدنا على سماع هذه الأنواع من المبالغات

00:00:18.951 --> 00:00:20.850
في الإعلان والسياسة

00:00:20.850 --> 00:00:23.131
التي قد لا نوليها اهتمامنا أبدًا.

00:00:23.131 --> 00:00:26.111
ولكن ماذا لو رافق هذا الإدعاء 
رسمًا بيانيًا؟

00:00:26.111 --> 00:00:28.471
بعد كل شيء، لا يعتبر الرسم البياني 
بمثابة رأي.

00:00:28.471 --> 00:00:32.611
إنه يمثّلُ أعدادًا حيادية ثابتة،
ومَنْ يستطيع أن يجادل هذه الرسوم البيانية؟

00:00:32.611 --> 00:00:36.403
حتى الآن، كما تبين، يوجد العديد من الوسائل
التي يمكنُ للرسوم البيانية أن تخدع

00:00:36.403 --> 00:00:38.192
وتتلاعب صراحةً.

00:00:38.192 --> 00:00:40.745
هنا بعض الأمور التي علينا النظر فيها.

00:00:40.745 --> 00:00:45.760
في هذا الإعلان عام 1992، ادعت (شيفروليه)
أنها تصنع الشاحنات الأكثر ثقةً في أمريكا

00:00:45.760 --> 00:00:47.510
مستخدمةً هذه الرسم البياني.

00:00:47.510 --> 00:00:51.963
لم تُظهر فقط أن 98% من كل شاحنات
(شيفروليه) بيعت في السنوات العشر الأخيرة

00:00:51.963 --> 00:00:53.592
وأنها ما زالت في الطرقات،

00:00:53.592 --> 00:00:57.338
لكن بدا وكأنها أفضل مرتين 
من شاحنات (تويوتا).

00:00:57.338 --> 00:01:00.634
هذا هو الأمر، حتى تنظر عن كثب
في الأرقام في الجهة اليسرى

00:01:00.634 --> 00:01:04.982
وترى بأن النسبة لدى (تويوتا) 
هي حوالي 96.5%.

00:01:04.982 --> 00:01:08.823
يتراوح التدرج ما بين 95 و 100% فقط.

00:01:08.823 --> 00:01:12.233
إذا تأرجح من 0 إلى 100، سيبدو هكذا.

00:01:12.233 --> 00:01:16.053
هذه هي إحدى الطرق الأكثر شيوعًا والتي
تُحرّف فيها الرسومات البيانية المُعطيات

00:01:16.053 --> 00:01:18.013
عن طريق تحريف التدرج.

00:01:18.333 --> 00:01:20.804
تكبير جزء صغير من المحور-(واي/ص)

00:01:20.804 --> 00:01:25.163
يبالغُ في الفرق الذي بالكاد يمكنُ اكتشافه 
بين الأشياء التي يجري مقارنتها.

00:01:25.163 --> 00:01:27.984
وإنها مضلله خاصةً 
مع الرسومات البيانية الشريطية

00:01:27.984 --> 00:01:30.603
حيث نفترض الفرق في حجم الأشرطة

00:01:30.603 --> 00:01:31.703
يتناسب مع القيم.

00:01:33.233 --> 00:01:36.125
لكن يمكنُ أن يتم أيضًا تشويه محور (اكس/س)

00:01:36.125 --> 00:01:40.414
عادةً في الرسوم البيانية الخطية التي تعرضُ
تغيير شيء مع مرور الوقت

00:01:40.414 --> 00:01:44.747
يظهرُ هذا الرسم الإرتفاع في البطالة
في أمريكا ما بين 2008 و 2010

00:01:44.747 --> 00:01:47.996
حيتُ يتلاعب محور (اكس/س) بطريقتين:

00:01:47.996 --> 00:01:50.395
أولها، التدريخ غير متناسق

00:01:50.395 --> 00:01:53.416
يضغطُ دورة 15 شهرًا بعد شهر آذار/مارس 2009

00:01:53.416 --> 00:01:56.755
ليبدو أقصر من الأشهر الستة السابقة.

00:01:56.755 --> 00:02:00.106
يعطي استخدام نقاط المعطيات 
الأكثر اتساقاً صورة مختلفة

00:02:00.106 --> 00:02:03.705
مع فقدان الوظائف في نهاية عام 2009.

00:02:03.705 --> 00:02:06.675
وإذا تساءلت لماذا كانت الزيادة
في المقام الأول

00:02:06.675 --> 00:02:10.615
يبدأ الجدول الزمني فورًا 
بعد أكبر انهيار مالي لأمريكا

00:02:10.615 --> 00:02:12.626
منذ الكساد الكبير.

00:02:12.626 --> 00:02:15.219
تُعرفُ هذه التقنيات 
"باختيار الأفضل بين ما هو متوفر."

00:02:15.219 --> 00:02:18.869
يمكن اختيار مدى زمني بعناية
لاستبعاد آثار حدَث رئيسي كبير

00:02:18.869 --> 00:02:20.648
خارجها تمامًا.

00:02:20.648 --> 00:02:24.762
يمكنُ لاختيار نقاط معطيات محددة اخفاء
تغييرات مهمة فيما بينها.

00:02:24.762 --> 00:02:27.356
حتى عندما لا يكون هناك خطأ ما 
في الرسم البياني نفسه

00:02:27.356 --> 00:02:30.937
يمكنُ لاستبعاد معطيات ذات صلة
أن يعطي انطباعًا مضللًا.

00:02:30.937 --> 00:02:34.057
هذا المخطط لعدد مشاهدي (السوبر بول)- 
"كرة القدم الأمريكية" كل عام

00:02:34.057 --> 00:02:37.626
تجعلها تبدو وكأن الحدث ينفجرُ شعبيًا.

00:02:37.626 --> 00:02:40.198
لكنها لا تحسب النمو السكاني.

00:02:40.198 --> 00:02:41.967
بقيت التقديرات ثابتة في الواقع

00:02:41.967 --> 00:02:45.109
لأنه بينما زاد عدد مشجعي
كرة القدم الأمريكية

00:02:45.109 --> 00:02:47.669
لم تزدد حصتهم من إجمالي المشاهدين.

00:02:47.669 --> 00:02:49.888
أخيرًا، لا يمكنُ للرسم البياني 
أن يخبرك الكثير

00:02:49.888 --> 00:02:53.318
إذا لم تكن تعلم الأهمية الكاملة 
لما يجري عرضه.

00:02:53.318 --> 00:02:56.457
يستخدمُ كلٌ من الرسمين البيانين نفس
معطيات درجة حرارة المحيط

00:02:56.457 --> 00:02:59.719
من المراكز الوطنية للمعلومات البيئية.

00:02:59.719 --> 00:03:02.490
لذلك، لماذا تبدو أنها تُعطي عكس الإنطباع؟

00:03:02.490 --> 00:03:05.279
يعرضُ الرسم البياني الأول متوسط
درجة حرارة المحيط السنوية

00:03:05.279 --> 00:03:07.987
من عام 1880 إلى عام 2016،

00:03:07.987 --> 00:03:10.149
مما يجعل التغيير يبدو ضئيلًا.

00:03:10.149 --> 00:03:12.878
لكن في الحقيقة، حتى الارتفاع
بقيمة نصف درجة مئوية

00:03:12.878 --> 00:03:15.619
يمكنُ أن يسبّب خللًا بيئيًا هائلًا.

00:03:15.619 --> 00:03:17.219
لهذا السبب فالرسم البياني الثاني،

00:03:17.219 --> 00:03:19.858
الذي يظهرُ الاختلاف في متوسط
درجات الحرارة كل عام،

00:03:19.858 --> 00:03:21.640
هو أكثر أهمية بكثير.

00:03:22.390 --> 00:03:27.159
عندما يتم استخدامها جيدًا، يمكنها مساعدتنا
في الفهم البديهي لمعطيات معقدة.

00:03:27.159 --> 00:03:31.240
شغلت البرمجيات البصرية مزيدًا من الاستخدام
للرسوم البيانية في كل وسائل الإعلام

00:03:31.240 --> 00:03:34.930
مما جعلتها سهلة الاستخدام
بطريقة متهورة وغير نزيهة.

00:03:34.930 --> 00:03:39.560
لذلك، عندما ترى رسمًا بيانيًا في المستقبل،
لا تتأثر بالخطوط والمنحنيات.

00:03:39.560 --> 00:03:40.882
أنظر في الملصقات المسماة،

00:03:40.882 --> 00:03:42.130
والأرقام،

00:03:42.130 --> 00:03:43.048
والتدرج،

00:03:43.048 --> 00:03:44.360
وفي السياق،

00:03:44.360 --> 00:03:46.780
واسأل ماذا تحاول الصورة أن تقول.

00:03:46.780 --> 00:03:48.840
[النهاية]