Uma marca de pasta de dente afirma que seu produto combate mais placas
do que qualquer outro produto já criado.
Um político nos diz que vai criar mais empregos do que todo mundo.
Estamos tão acostumados a ouvir esse tipo de exagero
das propagandas e dos políticos que nem nos abalamos mais.
Mas e se isso tudo vier acompanhado de um gráfico?
Afinal, um gráfico não é apenas uma opinião.
Ele representa números frios, precisos, e quem pode refutá-los?
No entanto, como sói acontecer, há muitas formas de os gráficos serem enganosos
e completamente manipulados.
Assim, temos de ficar atentos a algumas coisas.
Neste anúncio de 92, a Chevy afirma fazer as caminhonetes mais confiáveis dos EUA,
e usa este gráfico para provar isso.
Ele não só mostra que 98% de todas as caminhonetes Chevy
vendidas nos últimos dez anos ainda estão rodando,
mas parece que elas são duas vezes mais confiáveis do que as da Toyota.
Isto é, até olharmos com atenção os números da esquerda
e percebermos que o número para a Toyota é cerca de 96,5%.
A escala vai apenas de 95 a 100%.
Se ela fosse de 0 a 100, ela seria assim.
Essa é uma das formas mais comuns de usar mau os gráficos:
distorcer a escala.
Observando atentamente uma pequena parte do eixo y,
pode-se ver uma diferença difícil de ser detectada entre as coisas comparadas.
E é especialmente enganoso com gráficos de barras,
uma vez que supomos que a diferença no tamanho das barras
seja proporcional aos valores.
Mas a escala também pode ser distorcida ao longo do eixo x,
normalmente em gráficos de linha indicando mudanças ao longo do tempo.
Esta tabela, que mostra o aumento do desemprego nos EUA de 2008 a 2010,
manipula o eixo x de duas formas.
Primeiro, a escala é inconsistente,
comprimindo um período de 15 meses após março de 2009
para parecer menor do que nos 6 meses anteriores.
Usar dados mais consistentes nos traz um cenário diferente
com as perdas de vagas abrandando no final de 2009.
Tentando imaginar por que eles aumentaram,
a linha do tempo começa imediatamente após o maior colapso financeiro dos EUA
desde a Grande Depressão.
Essa técnica é conhecida como "supressão de evidências".
Um período pode ser escolhido a dedo para excluir o impacto do evento maior
no qual está contido.
A seleção de dados específicos pode esconder mudanças importantes no meio.
Mesmo quando não há nada errado com o próprio gráfico,
deixar de fora dados relevantes pode dar uma falsa impressão.
Essa tabela mostrando quantas pessoas assistem ao Super Bowl por ano
faz parecer que a popularidade do evento está bombando.
Mas não leva em conta o crescimento da população.
As taxas são de fato bem constantes,
pois, enquanto o número de fãs do futebol americano tem crescido,
sua fatia no total de espectadores não.
Concluindo, um gráfico não nos diz muito
se não sabemos todo o contexto do que está sendo apresentado.
Os dois gráficos a seguir usam os mesmos dados da temperatura oceânica
do National Centers for Environmental Information.
Assim, por que eles parecem dar impressões opostas?
O primeiro gráfico mostra a média anual da temperatura oceânica de 1880 a 2016,
fazendo a mudança parecer insignificante.
Mas, na realidade, um aumento de até mesmo 0,5 °C
pode causar sérios problemas ecológicos,
razão pela qual, no segundo gráfico,
que mostra a variação média de temperatura a cada ano,
é bem mais significativa.
Quando bem usados,
os gráficos podem nos ajudar a entender intuitivamente dados complexos.
Mas, à medida que softwares visuais permitiram maior uso de gráficos na mídia,
permitiram também seu uso de forma descuidada ou desonesta.
Assim, da próxima vez que vir um gráfico,
não se deixe levar pelas linhas e curvas.
Olhe para as categorias,
os números,
a escala
e o contexto,
e pergunte que história tudo isso está tentando lhe contar.