Egy cég azt állítja, hogy a fogkrémük több lepedéket távolít el,
mint bármelyik másik gyártóé.
Egy politikus azt állítja, hogy ő fogja a legtöbb munkahelyet teremteni.
Annyira hozzászoktunk az ilyen túlzásokhoz
a reklámokban és a politikában,
hogy már fel sem tűnnek.
De mi van akkor, ha az állítást egy grafikon is alátámasztja?
Hiszen egy grafikon nem valaki véleménye,
hanem a tényeket ábrázolja, amelyekkel nehéz vitatkozni.
Mégis, mint kiderül, egy grafikon rengeteg módon lehet félrevezető
vagy akár nyíltan manipulatív.
Íme pár dolog, amelyre érdemes figyelni.
1992-ben a Chevy azt állította, az ő autóik a legmegbízhatóbbak Amerikában,
ezzel a grafikonnal alátámasztva.
Ez nem csak azt mutatja, hogy az utóbbi tíz évben eladott autóik 98%-át
még mindig használják,
de úgy is tűnik, mintha az autóik kétszer megbízhatóbbak lennének a Toyotáknál.
Egészen addig, amíg meg nem nézzük a bal oldali számokat közelebbről,
és észre nem vesszük, hogy a Toyotához tartozó érték körülbelül 96,5%.
A grafikon csak a 95 és 100% közti tartományt mutatja.
Ha 0-tól 100-ig mutatná, így nézne ki:
Ez az adatok megtévesztő ábrázolásának leggyakoribb módja,
amit a skála eltorzításával érnek el.
Az y tengely egy kis részére ráközelítve
felnagyítható egy alig észrevehető különbség az ábrázolt adatok között.
Ez oszlopdiagramoknál még félrevezetőbb,
mert feltételezzük, hogy az oszlopok mérete
arányos az értékükkel.
A skála akár az x tengely mentén is el lehet torzítva,
amit az egy idő alatt történő változást mutató vonaldiagramokkal szoktak csinálni.
Az amerikai munkanélküliség 2008 és 2010 közötti növekedését mutató táblázat
kétféleképpen manipulálja az x tengelyt.
Először is, a skála következetlen,
mivel összehúzza a 2009 márciusát követő 15 hónapos időszakot,
hogy rövidebbnek tűnjön, mint az előző 6 hónap.
Az adatokat következetesen használva más kép tárul elénk,
s azt látjuk, hogy a munkanélküliség 2009 végére csökkenni kezd.
És válaszul a kérdésre, hogy miért növekedett egyáltalán:
az idővonal a legnagyobb pénzügyi összeomlás után indul, amelyet az USA
a nagy gazdasági világválság óta átélt.
Ezeket a technikákat az adatok kimazsolázásának hívjuk.
Egy időszak akár úgy is kiválasztható, hogy egy jelentős esemény hatása
pont kimaradjon belőle.
Egyes adatpontok kiválogatása fontos változásokat is elrejthet.
Még ha nincs is semmi gond magával a grafikonnal,
a kontextus hiánya félrevezető lehet.
Ez a grafikon, amely a Super Bowl éves nézettségét mutatja,
olyan hatást kelt, mintha az esemény nézettsége meredeken nőne.
De a grafikon nem számol a népesség növekedésével.
Valójában a nézettség állandó maradt,
mert ugyan a futballrajongók száma nőtt,
a műsort nézők aránya nem.
Végezetül, egy grafikon nem mond sokat,
ha nem ismerjük az ábrázolt dolgok jelentőségét.
Mindkét itt mutatott grafikon ugyanazon adatokat dolgozza fel
az amerikai NCEI archívumából.
De akkor mért keltenek teljesen különböző hatást?
Az első ábra 1880-tól 2016-ig mutatja az adatokat
az óceánok évi átlaghőmérsékletéről,
amitől a változás jelentéktelennek tűnik.
De valójában a hőmérséklet akár fél foknyi emelkedése is
óriási ökológiai zavart kelthet.
Ezért sokkal látványosabb
a második grafikon, amely az óceán
évi átlaghőmérsékletének változását mutatja be.
Helyesen használva a grafikonok sokat segítenek összetett dolgok megértésében.
Viszont a fejlettebb szoftverek széles körben való elterjedésével
sokkal egyszerűbbé vált gondatlan vagy tisztességtelen módon használni őket.
Ha legközelebb látsz egy grafikont, ne hagyd, hogy befolyásoljanak a görbék.
Nézd meg a jelmagyarázatot,
a számokat,
az adatsorokat,
és a kontextust,
és tedd fel a kérdést, hogy miről is szól valójában az ábra.