WEBVTT

00:00:07.808 --> 00:00:10.839
מותג משחת שיניים טוען
שהמוצר שלהם ישמיד יותר פלאק

00:00:10.839 --> 00:00:12.910
מכל מוצר אחר אי פעם.

00:00:12.910 --> 00:00:16.411
פוליטיקאי אומר לכם שהתוכנית שלו
תיצור הכי הרבה משרות.

00:00:16.411 --> 00:00:18.951
אנחנו כל כך רגילים לשמוע את ההגזמות האלו

00:00:18.951 --> 00:00:20.850
בפרסום ובפוליטיקה

00:00:20.850 --> 00:00:23.131
שאולי זה בכלל לא מזיז לנו.

00:00:23.131 --> 00:00:26.111
אבל מה אם הטענה מלווה בגרף?

00:00:26.111 --> 00:00:28.471
אחרי הכל, גרף הוא לא דעה.

00:00:28.471 --> 00:00:32.611
הוא מייצג מספרים קרים וקשים,
ומי יכול להתווכח עם אלו?

00:00:32.611 --> 00:00:36.403
ועדיין, מסתבר,
שיש הרבה דרכים בהן גרף יכול להטעות

00:00:36.403 --> 00:00:38.192
ואפילו להונות.

00:00:38.192 --> 00:00:40.745
הנה כמה דברים מהם כדאי להיזהר.

00:00:40.745 --> 00:00:45.760
בפרסומת הזו מ 1992, שברולט טענו
שהם מייצרים את הטנדרים הכי אמינים באמריקה

00:00:45.760 --> 00:00:47.510
כשהם מציגים את הגרף הזה.

00:00:47.510 --> 00:00:51.963
לא רק שהוא מראה ש 98% מהטנדרים של שברולט
שנמכרו בעשר שנים האחרונות

00:00:51.963 --> 00:00:53.592
נמצאים עדיין על הכביש,

00:00:53.592 --> 00:00:57.338
אלא שנראה כאילו הם פי שניים
יותר אמינים מטנדרים של טויוטה.

00:00:57.338 --> 00:01:00.634
עד שאתם מביטים מקרוב
במספרים משמאל

00:01:00.634 --> 00:01:05.472
ורואים שהמספרים של טויוטה הם 96.5%.

00:01:05.472 --> 00:01:09.313
קנה המידה נע רק בין 95% ל 100%.

00:01:09.313 --> 00:01:12.963
אם הוא היה בין 0 ל 100%, זה היה נראה כך.

00:01:12.963 --> 00:01:16.243
זו אחת הדרכים הכי נפוצות
בה גרפים מציגים מידע בצורה מוטה,

00:01:16.243 --> 00:01:18.333
על ידי עיוות קנה המידה.

00:01:18.333 --> 00:01:20.804
התמקדות בחלק קטן של ציר ה Y

00:01:20.804 --> 00:01:25.703
מגזים הבדל כמעט בלתי מובחן
בהשוואה בין דברים שונים.

00:01:25.703 --> 00:01:27.974
וזה בעיקר מטעה עם גרף עמודות

00:01:27.974 --> 00:01:31.023
מאחר ואנחנו מניחים שההבדל בגודל העמודות

00:01:31.023 --> 00:01:33.233
הוא יחסי לערכים.

00:01:33.233 --> 00:01:36.125
אבל קנה המידה יכול גם 
להיות מעוות לאורך ציר ה X,

00:01:36.125 --> 00:01:40.414
בדרך כלל בגרפי קווים שמראים
משהו המשתנה לאורך זמן.

00:01:40.414 --> 00:01:44.747
הגרף הזה שמראה את העליה באבטלה
בארצות הברית מ 2008 ל 2010

00:01:44.747 --> 00:01:47.996
מעוות את ציר ה X בשתי דרכים.

00:01:47.996 --> 00:01:50.395
ראשית, קנה המידה אינו עקבי,

00:01:50.395 --> 00:01:53.416
משום שהוא דוחס תקופה של 15 חודשים
אחרי מרץ 2009

00:01:53.416 --> 00:01:56.755
על מנת שיראו קצרים יותר 
מששת החודשים שקדמו להם.

00:01:56.755 --> 00:02:00.106
שימוש בנקודות נתונים יותר עקביות
נותן תמונה אחרת

00:02:00.106 --> 00:02:03.705
עם פחות אבטלה לקראת סוף 2009.

00:02:03.705 --> 00:02:06.675
ואם אתם תוהים למה מלכתחילה 
היה גידול באבטלה,

00:02:06.675 --> 00:02:10.615
טווח הזמן החל מיד לאחר ההתמוטטות
הכלכלית הגדולה ביותר של ארצות הברית

00:02:10.615 --> 00:02:12.626
מאז השפל הגדול.

00:02:12.626 --> 00:02:15.219
השיטות האלו ידועות בשם קטיף דובדבנים.

00:02:15.219 --> 00:02:18.869
טווח זמן יכול להבחר בכוונה כך שלא יכלול
את ההשפעה של ארועים עיקריים

00:02:18.869 --> 00:02:20.648
ממש מחוצה לו.

00:02:20.648 --> 00:02:24.762
ובחירת נקודות נתונים מסויימות
יכולה להסתיר שינויים חשובים שקרו בינהן.

00:02:24.762 --> 00:02:27.356
אפילו כשאין שום דבר שגוי בגרף עצמו,

00:02:27.356 --> 00:02:30.937
השמטת נתונים רלוונטים
יכול לתת רושם מוטעה.

00:02:30.937 --> 00:02:33.997
הגרף הזה של מספר האנשים 
הצופים בסופר בול כל שנה

00:02:33.997 --> 00:02:37.626
גורם לזה להראות
כאילו הפופולריות של הארוע נמצאת בשיאה.

00:02:37.626 --> 00:02:40.198
אבל הוא לא מתחשב בגידול באוכלוסיה.

00:02:40.198 --> 00:02:41.967
הרייטינג למעשה נשאר יציב

00:02:41.967 --> 00:02:45.109
בגלל שבעוד מספר אוהדי הפוטבול עלה,

00:02:45.109 --> 00:02:47.959
האחוז שלהם מהאוכלוסיה נותר זהה.

00:02:47.959 --> 00:02:49.888
לבסוף, גרף לא יאמר לכם הרבה

00:02:49.888 --> 00:02:53.318
אם אינכם יודעים
את מלוא המשמעות של מה שמוצג.

00:02:53.318 --> 00:02:56.457
שני הגרפים הבאים משתמשים
באותם נתונים על טמפרטורת האוקיינוס

00:02:56.457 --> 00:02:59.719
מהמרכזים הלאומיים למידע סביבתי.

00:02:59.719 --> 00:03:02.490
אז למה נראה שהם מגיעים למסקנות מנוגדות?

00:03:02.490 --> 00:03:05.279
הגרף הראשון משרטט את הממוצע השנתי
של טמפרטורת האוקיינוס

00:03:05.279 --> 00:03:07.987
מ 1880 עד 2016,

00:03:07.987 --> 00:03:10.149
וגורם לשינויים להראות לא משמעותיים.

00:03:10.149 --> 00:03:12.878
אבל למעשה, עליה של אפילו חצי מעלת צלזיוס

00:03:12.878 --> 00:03:15.799
יכולה לגרום להפרעה אקולוגית מסיבית.

00:03:15.799 --> 00:03:17.219
לכן הגרף השני,

00:03:17.219 --> 00:03:19.858
שמראה את שינוי הטמפרטורה הממוצע כל שנה,

00:03:19.858 --> 00:03:22.390
הוא הרבה יותר משמעותי.

00:03:22.390 --> 00:03:27.379
כשמשתמשים בהם היטב, גרפים יכולים לעזור לנו
להבין אינטואיטיבית מידע מורכב.

00:03:27.379 --> 00:03:31.180
אבל בעוד תוכנות גרפיות איפשרו
שימוש רב יותר בגרפים בכל המדיות,

00:03:31.180 --> 00:03:35.900
הן גם איפשרו שימוש בהם
בדרכים שקריות וחסרות אחריות.

00:03:35.900 --> 00:03:39.560
אז בפעם הבאה שאתם רואים גרף,
אל תושפעו מהקוים והעקומות.

00:03:39.560 --> 00:03:40.882
הביטו בתוויות,

00:03:40.882 --> 00:03:42.130
במספרים,

00:03:42.130 --> 00:03:43.048
בקנה המידה,

00:03:43.048 --> 00:03:44.360
ובהקשר,

00:03:44.360 --> 00:03:46.780
ושאלו מה התמונה מנסה לספר.