0:00:07.708,0:00:10.989
Uma marca dentífrica afirma[br]que o seu produto destrói mais tártaro

0:00:11.019,0:00:13.070
do que qualquer outro produto existente.

0:00:13.080,0:00:16.281
Um político promete que o seu projeto[br]criará muito mais empregos.

0:00:16.411,0:00:18.931
Estamos tão habituados a ouvir[br]este tipo de exageros

0:00:18.951,0:00:20.850
na publicidade e na política

0:00:20.870,0:00:22.811
que nem sequer pestanejamos.

0:00:22.861,0:00:26.161
Mas o que acontece quando essa[br]afirmação é acompanhada de um gráfico?

0:00:26.191,0:00:28.261
Afinal, um gráfico não é uma opinião.

0:00:28.311,0:00:32.331
Representa números frios, puros e duros[br]e quem pode argumentar contra eles?

0:00:32.331,0:00:36.403
Acontece que há muitas formas[br]de os gráficos serem enganadores

0:00:36.433,0:00:38.142
e mesmo manipuladores.

0:00:38.162,0:00:40.795
Eis algumas coisas para as quais[br]devemos estar alerta.

0:00:40.825,0:00:45.480
Neste anúncio de 1992, a Chevy afirmava[br]fabricar os camiões mais fiáveis nos EUA,

0:00:45.560,0:00:47.200
usando este gráfico.

0:00:47.510,0:00:50.243
Mostra-nos que 98%[br]de todos os camiões Chevy

0:00:50.263,0:00:52.003
vendidos nos últimos 10 anos

0:00:52.053,0:00:53.592
ainda se encontram nas estradas,

0:00:53.622,0:00:56.918
mas parece que são duas vezes[br]mais fiáveis do que os camiões Toyota.

0:00:57.238,0:01:00.634
No entanto, quando observamos melhor[br]os números do lado esquerdo,

0:01:00.634,0:01:04.772
vemos que o número para os Toyota[br]é de cerca de 96,5%.

0:01:05.472,0:01:08.813
A escala só vai de 95 a 100%.

0:01:09.143,0:01:12.473
Se fosse de 0 a 100%,[br]teria este aspeto.

0:01:12.633,0:01:16.243
Esta é uma das formas mais comuns[br]de manipular os dados de um gráfico,

0:01:16.283,0:01:18.113
distorcendo a escala.

0:01:18.333,0:01:21.104
Concentrar-se numa proporção[br]reduzida do eixo do y

0:01:21.144,0:01:25.083
exagera uma diferença insignificante[br]entre as coisas que estamos a comparar.

0:01:25.523,0:01:27.944
É especialmente enganador[br]com gráficos de barras,

0:01:27.974,0:01:30.723
porque assumimos que a diferença[br]na dimensão das barras

0:01:30.743,0:01:32.523
é proporcional aos valores.

0:01:32.993,0:01:36.095
Mas a escala também pode ser[br]distorcida, ao longo do eixo do x,

0:01:36.125,0:01:40.214
normalmente nos gráficos de linhas[br]que mostram uma mudança ao longo do tempo.

0:01:40.414,0:01:44.707
Este diagrama, que mostra o aumento[br]do desemprego nos EUA, de 2008 a 2010,

0:01:44.747,0:01:47.616
manipula o eixo do x, de duas formas.

0:01:47.996,0:01:50.115
Primeiro, a escala não é uniforme,

0:01:50.155,0:01:53.646
comprimindo o intervalo de 15 meses[br]depois de março de 2009

0:01:53.666,0:01:56.685
para parecer mais curto[br]do que os seis meses anteriores.

0:01:56.755,0:01:59.976
Se usarmos coordenadas mais uniformes,[br]obtemos uma imagem diferente

0:02:00.016,0:02:03.415
com perdas de empregos[br]a estabilizar no final de 2009.

0:02:03.705,0:02:06.585
Se nos interrogarmos porque é[br]que eles estão a aumentar,

0:02:06.635,0:02:10.585
a cronologia começa imediatamente depois[br]do maior colapso financeiro dos EUA

0:02:10.615,0:02:12.406
desde a Grande Depressão.

0:02:12.456,0:02:15.339
Estas técnicas são conhecidas[br]por "supressão de evidências".

0:02:15.359,0:02:17.439
Um intervalo de tempo[br]escolhido com cuidado

0:02:17.459,0:02:20.519
pode excluir o impacto[br]de um acontecimento importante.

0:02:20.548,0:02:22.942
A escolha de pontos específicos[br]permite esconder

0:02:22.962,0:02:24.782
mudanças importantes nos intervalos.

0:02:24.812,0:02:27.296
Mesmo quando o gráfico, em si mesmo,[br]está correto,

0:02:27.326,0:02:30.607
a omissão de dados relevantes[br]pode dar uma impressão enganadora.

0:02:30.707,0:02:34.057
Este gráfico do número de pessoas[br]que veem a Super Bowl todos os anos,

0:02:34.097,0:02:37.206
dá ideia de que a popularidade[br]deste evento está em explosão.

0:02:37.376,0:02:40.048
Mas não tem em conta[br]o crescimento populacional.

0:02:40.218,0:02:42.437
Com efeito, os números[br]mantiveram-se estáveis

0:02:42.457,0:02:45.419
porque, embora o número[br]de adeptos do futebol tenha aumentado,

0:02:45.469,0:02:47.939
a quota parte dos espetadores[br]não aumentou.

0:02:47.959,0:02:50.028
Por fim, um gráfico[br]não nos diz grande coisa

0:02:50.048,0:02:53.168
se não soubermos o significado[br]do que está a ser apresentado.

0:02:53.318,0:02:56.487
Estes dois gráficos usam os mesmos dados[br]da temperatura do oceano

0:02:56.527,0:02:59.509
dos Centros Nacionais[br]de Informação Ambiental.

0:02:59.639,0:03:02.360
Então, porque é que parecem[br]dar impressões opostas?

0:03:02.390,0:03:05.599
O primeiro gráfico baseia-se[br]na média anual da temperatura oceânica

0:03:05.649,0:03:07.657
entre 1880 e 2016,

0:03:07.697,0:03:10.129
fazendo com que a alteração[br]pareça insignificante.

0:03:10.149,0:03:12.878
Mas uma subida, mesmo[br]que de meio grau Celsius

0:03:12.898,0:03:15.619
pode provocar uma enorme[br]perturbação ecológica.

0:03:15.799,0:03:17.299
Por isso, o segundo gráfico,

0:03:17.299,0:03:20.008
que mostra a variação[br]da temperatura média, cada ano,

0:03:20.008,0:03:21.980
é muito mais significativo.

0:03:22.390,0:03:27.010
Quando bem usados, os gráficos ajudam-nos[br]intuitivamente, a perceber dados complexos.

0:03:27.189,0:03:31.200
O "software" visual permitiu uma maior[br]utilização de gráficos nos "media",

0:03:31.240,0:03:35.320
mas também tornou o seu uso mais fácil[br]de uma forma descuidada ou desonesta.

0:03:35.900,0:03:39.860
Assim, quando virem um gráfico,[br]não se deixem influenciar pelas curvas.

0:03:39.910,0:03:41.242
Olhem para as legendas,

0:03:41.262,0:03:42.430
para os números,

0:03:42.450,0:03:44.278
para a escala e para o contexto,

0:03:44.310,0:03:47.420
e perguntem que história[br]é que a imagem está a tentar transmitir.