WEBVTT

00:00:07.488 --> 00:00:10.839
Uma marca de pasta de dente afirma 
que seu produto combate mais placas

00:00:10.839 --> 00:00:12.910
do que qualquer outro produto já criado.

00:00:12.910 --> 00:00:16.141
Um político nos diz que vai criar
mais empregos do que todo mundo.

00:00:16.321 --> 00:00:18.951
Estamos tão acostumados
a ouvir esse tipo de exagero

00:00:18.951 --> 00:00:22.660
das propagandas e dos políticos
que nem nos abalamos mais.

00:00:23.051 --> 00:00:25.891
Mas e se isso tudo vier
acompanhado de um gráfico?

00:00:25.931 --> 00:00:28.471
Afinal, um gráfico
não é apenas uma opinião.

00:00:28.471 --> 00:00:32.611
Ele representa números frios,
precisos, e quem pode refutá-los?

00:00:32.611 --> 00:00:36.343
No entanto, como sói acontecer, há muitas
formas de os gráficos serem enganosos

00:00:36.343 --> 00:00:38.072
e completamente manipulados.

00:00:38.072 --> 00:00:40.425
Assim, temos de ficar
atentos a algumas coisas.

00:00:40.485 --> 00:00:45.400
Neste anúncio de 92, a Chevy afirma fazer
as caminhonetes mais confiáveis dos EUA,

00:00:45.410 --> 00:00:47.290
e usa este gráfico para provar isso.

00:00:47.400 --> 00:00:50.613
Ele não só mostra que 98%
de todas as caminhonetes Chevy

00:00:50.613 --> 00:00:53.592
vendidas nos últimos dez anos
ainda estão rodando,

00:00:53.592 --> 00:00:57.218
mas parece que elas são duas vezes
mais confiáveis do que as da Toyota.

00:00:57.338 --> 00:01:00.634
Isto é, até olharmos com atenção
os números da esquerda

00:01:00.634 --> 00:01:05.132
e percebermos que o número
para a Toyota é cerca de 96,5%.

00:01:05.222 --> 00:01:09.033
A escala vai apenas de 95 a 100%.

00:01:09.233 --> 00:01:12.493
Se ela fosse de 0 a 100, ela seria assim.

00:01:12.703 --> 00:01:16.243
Essa é uma das formas mais comuns
de usar mau os gráficos:

00:01:16.243 --> 00:01:18.013
distorcer a escala.

00:01:18.053 --> 00:01:20.804
Observando atentamente
uma pequena parte do eixo y,

00:01:20.804 --> 00:01:25.433
pode-se ver uma diferença difícil de ser
detectada entre as coisas comparadas.

00:01:25.493 --> 00:01:27.974
E é especialmente enganoso
com gráficos de barras,

00:01:27.974 --> 00:01:30.673
uma vez que supomos que a diferença
no tamanho das barras

00:01:30.673 --> 00:01:32.653
seja proporcional aos valores.

00:01:32.893 --> 00:01:36.125
Mas a escala também pode ser
distorcida ao longo do eixo x,

00:01:36.125 --> 00:01:39.744
normalmente em gráficos de linha
indicando mudanças ao longo do tempo.

00:01:40.154 --> 00:01:44.747
Esta tabela, que mostra o aumento
do desemprego nos EUA de 2008 a 2010,

00:01:44.747 --> 00:01:47.696
manipula o eixo x de duas formas.

00:01:47.856 --> 00:01:50.395
Primeiro, a escala é inconsistente,

00:01:50.395 --> 00:01:53.416
comprimindo um período
de 15 meses após março de 2009

00:01:53.416 --> 00:01:56.645
para parecer menor
do que nos 6 meses anteriores.

00:01:56.755 --> 00:02:00.016
Usar dados mais consistentes
nos traz um cenário diferente

00:02:00.016 --> 00:02:03.405
com as perdas de vagas
abrandando no final de 2009.

00:02:03.705 --> 00:02:06.675
Tentando imaginar por que eles aumentaram,

00:02:06.675 --> 00:02:10.615
a linha do tempo começa imediatamente
após o maior colapso financeiro dos EUA

00:02:10.615 --> 00:02:12.316
desde a Grande Depressão.

00:02:12.316 --> 00:02:15.009
Essa técnica é conhecida
como "supressão de evidências".

00:02:15.069 --> 00:02:18.869
Um período pode ser escolhido a dedo
para excluir o impacto do evento maior

00:02:18.869 --> 00:02:20.648
no qual está contido.

00:02:20.648 --> 00:02:24.762
A seleção de dados específicos pode
esconder mudanças importantes no meio.

00:02:24.762 --> 00:02:27.356
Mesmo quando não há nada errado
com o próprio gráfico,

00:02:27.356 --> 00:02:30.937
deixar de fora dados relevantes
pode dar uma falsa impressão.

00:02:30.937 --> 00:02:34.167
Essa tabela mostrando quantas pessoas
assistem ao Super Bowl por ano

00:02:34.167 --> 00:02:37.626
faz parecer que a popularidade
do evento está bombando.

00:02:37.626 --> 00:02:40.198
Mas não leva em conta
o crescimento da população.

00:02:40.198 --> 00:02:41.967
As taxas são de fato bem constantes,

00:02:41.967 --> 00:02:45.109
pois, enquanto o número de fãs
do futebol americano tem crescido,

00:02:45.109 --> 00:02:47.959
sua fatia no total de espectadores não.

00:02:47.959 --> 00:02:49.888
Concluindo, um gráfico não nos diz muito

00:02:49.888 --> 00:02:53.318
se não sabemos todo o contexto
do que está sendo apresentado.

00:02:53.318 --> 00:02:56.617
Os dois gráficos a seguir usam
os mesmos dados da temperatura oceânica

00:02:56.617 --> 00:02:59.489
do National Centers 
for Environmental Information.

00:02:59.549 --> 00:03:02.490
Assim, por que eles parecem dar
impressões opostas?

00:03:02.490 --> 00:03:07.767
O primeiro gráfico mostra a média anual
da temperatura oceânica de 1880 a 2016,

00:03:07.767 --> 00:03:10.149
fazendo a mudança parecer insignificante.

00:03:10.149 --> 00:03:12.878
Mas, na realidade, um aumento
de até mesmo 0,5 °C

00:03:12.878 --> 00:03:15.449
pode causar sérios problemas ecológicos,

00:03:15.449 --> 00:03:17.219
razão pela qual, no segundo gráfico,

00:03:17.219 --> 00:03:19.778
que mostra a variação média
de temperatura a cada ano,

00:03:19.778 --> 00:03:21.650
é bem mais significativa.

00:03:22.030 --> 00:03:23.459
Quando bem usados,

00:03:23.459 --> 00:03:27.119
os gráficos podem nos ajudar a entender
intuitivamente dados complexos.

00:03:27.249 --> 00:03:31.180
Mas, à medida que softwares visuais
permitiram maior uso de gráficos na mídia,

00:03:31.180 --> 00:03:35.260
permitiram também seu uso
de forma descuidada ou desonesta.

00:03:35.560 --> 00:03:37.610
Assim, da próxima vez que vir um gráfico,

00:03:37.610 --> 00:03:39.560
não se deixe levar pelas linhas e curvas.

00:03:39.560 --> 00:03:40.882
Olhe para as categorias,

00:03:40.882 --> 00:03:42.130
os números,

00:03:42.130 --> 00:03:43.048
a escala

00:03:43.048 --> 00:03:44.360
e o contexto,

00:03:44.360 --> 00:03:47.360
e pergunte que história tudo isso
está tentando lhe contar.