מותג משחת שיניים טוען שהמוצר שלהם ישמיד יותר פלאק
מכל מוצר אחר אי פעם.
פוליטיקאי אומר לכם שהתוכנית שלו תיצור הכי הרבה משרות.
אנחנו כל כך רגילים לשמוע את ההגזמות האלו
בפרסום ובפוליטיקה
שאולי זה בכלל לא מזיז לנו.
אבל מה אם הטענה מלווה בגרף?
אחרי הכל, גרף הוא לא דעה.
הוא מייצג מספרים קרים וקשים, ומי יכול להתווכח עם אלו?
ועדיין, מסתבר, שיש הרבה דרכים בהן גרף יכול להטעות
ואפילו להונות.
הנה כמה דברים מהם כדאי להיזהר.
בפרסומת הזו מ 1992, שברולט טענו שהם מייצרים את הטנדרים הכי אמינים באמריקה
כשהם מציגים את הגרף הזה.
לא רק שהוא מראה ש 98% מהטנדרים של שברולט שנמכרו בעשר שנים האחרונות
נמצאים עדיין על הכביש,
אלא שנראה כאילו הם פי שניים יותר אמינים מטנדרים של טויוטה.
עד שאתם מביטים מקרוב במספרים משמאל
ורואים שהמספרים של טויוטה הם 96.5%.
קנה המידה נע רק בין 95% ל 100%.
אם הוא היה בין 0 ל 100%, זה היה נראה כך.
זו אחת הדרכים הכי נפוצות בה גרפים מציגים מידע בצורה מוטה,
על ידי עיוות קנה המידה.
התמקדות בחלק קטן של ציר ה Y
מגזים הבדל כמעט בלתי מובחן בהשוואה בין דברים שונים.
וזה בעיקר מטעה עם גרף עמודות
מאחר ואנחנו מניחים שההבדל בגודל העמודות
הוא יחסי לערכים.
אבל קנה המידה יכול גם להיות מעוות לאורך ציר ה X,
בדרך כלל בגרפי קווים שמראים משהו המשתנה לאורך זמן.
הגרף הזה שמראה את העליה באבטלה בארצות הברית מ 2008 ל 2010
מעוות את ציר ה X בשתי דרכים.
ראשית, קנה המידה אינו עקבי,
משום שהוא דוחס תקופה של 15 חודשים אחרי מרץ 2009
על מנת שיראו קצרים יותר מששת החודשים שקדמו להם.
שימוש בנקודות נתונים יותר עקביות נותן תמונה אחרת
עם פחות אבטלה לקראת סוף 2009.
ואם אתם תוהים למה מלכתחילה היה גידול באבטלה,
טווח הזמן החל מיד לאחר ההתמוטטות הכלכלית הגדולה ביותר של ארצות הברית
מאז השפל הגדול.
השיטות האלו ידועות בשם קטיף דובדבנים.
טווח זמן יכול להבחר בכוונה כך שלא יכלול את ההשפעה של ארועים עיקריים
ממש מחוצה לו.
ובחירת נקודות נתונים מסויימות יכולה להסתיר שינויים חשובים שקרו בינהן.
אפילו כשאין שום דבר שגוי בגרף עצמו,
השמטת נתונים רלוונטים יכול לתת רושם מוטעה.
הגרף הזה של מספר האנשים הצופים בסופר בול כל שנה
גורם לזה להראות כאילו הפופולריות של הארוע נמצאת בשיאה.
אבל הוא לא מתחשב בגידול באוכלוסיה.
הרייטינג למעשה נשאר יציב
בגלל שבעוד מספר אוהדי הפוטבול עלה,
האחוז שלהם מהאוכלוסיה נותר זהה.
לבסוף, גרף לא יאמר לכם הרבה
אם אינכם יודעים את מלוא המשמעות של מה שמוצג.
שני הגרפים הבאים משתמשים באותם נתונים על טמפרטורת האוקיינוס
מהמרכזים הלאומיים למידע סביבתי.
אז למה נראה שהם מגיעים למסקנות מנוגדות?
הגרף הראשון משרטט את הממוצע השנתי של טמפרטורת האוקיינוס
מ 1880 עד 2016,
וגורם לשינויים להראות לא משמעותיים.
אבל למעשה, עליה של אפילו חצי מעלת צלזיוס
יכולה לגרום להפרעה אקולוגית מסיבית.
לכן הגרף השני,
שמראה את שינוי הטמפרטורה הממוצע כל שנה,
הוא הרבה יותר משמעותי.
כשמשתמשים בהם היטב, גרפים יכולים לעזור לנו להבין אינטואיטיבית מידע מורכב.
אבל בעוד תוכנות גרפיות איפשרו שימוש רב יותר בגרפים בכל המדיות,
הן גם איפשרו שימוש בהם בדרכים שקריות וחסרות אחריות.
אז בפעם הבאה שאתם רואים גרף, אל תושפעו מהקוים והעקומות.
הביטו בתוויות,
במספרים,
בקנה המידה,
ובהקשר,
ושאלו מה התמונה מנסה לספר.