1
00:00:07,708 --> 00:00:10,989
Uma marca dentífrica afirma
que o seu produto destrói mais tártaro

2
00:00:11,019 --> 00:00:13,070
do que qualquer outro produto existente.

3
00:00:13,080 --> 00:00:16,281
Um político promete que o seu projeto
criará muito mais empregos.

4
00:00:16,411 --> 00:00:18,931
Estamos tão habituados a ouvir
este tipo de exageros

5
00:00:18,951 --> 00:00:20,850
na publicidade e na política

6
00:00:20,870 --> 00:00:22,811
que nem sequer pestanejamos.

7
00:00:22,861 --> 00:00:26,161
Mas o que acontece quando essa
afirmação é acompanhada de um gráfico?

8
00:00:26,191 --> 00:00:28,261
Afinal, um gráfico não é uma opinião.

9
00:00:28,311 --> 00:00:32,331
Representa números frios, puros e duros
e quem pode argumentar contra eles?

10
00:00:32,331 --> 00:00:36,403
Acontece que há muitas formas
de os gráficos serem enganadores

11
00:00:36,433 --> 00:00:38,142
e mesmo manipuladores.

12
00:00:38,162 --> 00:00:40,795
Eis algumas coisas para as quais
devemos estar alerta.

13
00:00:40,825 --> 00:00:45,480
Neste anúncio de 1992, a Chevy afirmava
fabricar os camiões mais fiáveis nos EUA,

14
00:00:45,560 --> 00:00:47,200
usando este gráfico.

15
00:00:47,510 --> 00:00:50,243
Mostra-nos que 98%
de todos os camiões Chevy

16
00:00:50,263 --> 00:00:52,003
vendidos nos últimos 10 anos

17
00:00:52,053 --> 00:00:53,592
ainda se encontram nas estradas,

18
00:00:53,622 --> 00:00:56,918
mas parece que são duas vezes
mais fiáveis do que os camiões Toyota.

19
00:00:57,238 --> 00:01:00,634
No entanto, quando observamos melhor
os números do lado esquerdo,

20
00:01:00,634 --> 00:01:04,772
vemos que o número para os Toyota
é de cerca de 96,5%.

21
00:01:05,472 --> 00:01:08,813
A escala só vai de 95 a 100%.

22
00:01:09,143 --> 00:01:12,473
Se fosse de 0 a 100%,
teria este aspeto.

23
00:01:12,633 --> 00:01:16,243
Esta é uma das formas mais comuns
de manipular os dados de um gráfico,

24
00:01:16,283 --> 00:01:18,113
distorcendo a escala.

25
00:01:18,333 --> 00:01:21,104
Concentrar-se numa proporção
reduzida do eixo do y

26
00:01:21,144 --> 00:01:25,083
exagera uma diferença insignificante
entre as coisas que estamos a comparar.

27
00:01:25,523 --> 00:01:27,944
É especialmente enganador
com gráficos de barras,

28
00:01:27,974 --> 00:01:30,723
porque assumimos que a diferença
na dimensão das barras

29
00:01:30,743 --> 00:01:32,523
é proporcional aos valores.

30
00:01:32,993 --> 00:01:36,095
Mas a escala também pode ser
distorcida, ao longo do eixo do x,

31
00:01:36,125 --> 00:01:40,214
normalmente nos gráficos de linhas
que mostram uma mudança ao longo do tempo.

32
00:01:40,414 --> 00:01:44,707
Este diagrama, que mostra o aumento
do desemprego nos EUA, de 2008 a 2010,

33
00:01:44,747 --> 00:01:47,616
manipula o eixo do x, de duas formas.

34
00:01:47,996 --> 00:01:50,115
Primeiro, a escala não é uniforme,

35
00:01:50,155 --> 00:01:53,646
comprimindo o intervalo de 15 meses
depois de março de 2009

36
00:01:53,666 --> 00:01:56,685
para parecer mais curto
do que os seis meses anteriores.

37
00:01:56,755 --> 00:01:59,976
Se usarmos coordenadas mais uniformes,
obtemos uma imagem diferente

38
00:02:00,016 --> 00:02:03,415
com perdas de empregos
a estabilizar no final de 2009.

39
00:02:03,705 --> 00:02:06,585
Se nos interrogarmos porque é
que eles estão a aumentar,

40
00:02:06,635 --> 00:02:10,585
a cronologia começa imediatamente depois
do maior colapso financeiro dos EUA

41
00:02:10,615 --> 00:02:12,406
desde a Grande Depressão.

42
00:02:12,456 --> 00:02:15,339
Estas técnicas são conhecidas
por "supressão de evidências".

43
00:02:15,359 --> 00:02:17,439
Um intervalo de tempo
escolhido com cuidado

44
00:02:17,459 --> 00:02:20,519
pode excluir o impacto
de um acontecimento importante.

45
00:02:20,548 --> 00:02:22,942
A escolha de pontos específicos
permite esconder

46
00:02:22,962 --> 00:02:24,782
mudanças importantes nos intervalos.

47
00:02:24,812 --> 00:02:27,296
Mesmo quando o gráfico, em si mesmo,
está correto,

48
00:02:27,326 --> 00:02:30,607
a omissão de dados relevantes
pode dar uma impressão enganadora.

49
00:02:30,707 --> 00:02:34,057
Este gráfico do número de pessoas
que veem a Super Bowl todos os anos,

50
00:02:34,097 --> 00:02:37,206
dá ideia de que a popularidade
deste evento está em explosão.

51
00:02:37,376 --> 00:02:40,048
Mas não tem em conta
o crescimento populacional.

52
00:02:40,218 --> 00:02:42,437
Com efeito, os números
mantiveram-se estáveis

53
00:02:42,457 --> 00:02:45,419
porque, embora o número
de adeptos do futebol tenha aumentado,

54
00:02:45,469 --> 00:02:47,939
a quota parte dos espetadores
não aumentou.

55
00:02:47,959 --> 00:02:50,028
Por fim, um gráfico
não nos diz grande coisa

56
00:02:50,048 --> 00:02:53,168
se não soubermos o significado
do que está a ser apresentado.

57
00:02:53,318 --> 00:02:56,487
Estes dois gráficos usam os mesmos dados
da temperatura do oceano

58
00:02:56,527 --> 00:02:59,509
dos Centros Nacionais
de Informação Ambiental.

59
00:02:59,639 --> 00:03:02,360
Então, porque é que parecem
dar impressões opostas?

60
00:03:02,390 --> 00:03:05,599
O primeiro gráfico baseia-se
na média anual da temperatura oceânica

61
00:03:05,649 --> 00:03:07,657
entre 1880 e 2016,

62
00:03:07,697 --> 00:03:10,129
fazendo com que a alteração
pareça insignificante.

63
00:03:10,149 --> 00:03:12,878
Mas uma subida, mesmo
que de meio grau Celsius

64
00:03:12,898 --> 00:03:15,619
pode provocar uma enorme
perturbação ecológica.

65
00:03:15,799 --> 00:03:17,299
Por isso, o segundo gráfico,

66
00:03:17,299 --> 00:03:20,008
que mostra a variação
da temperatura média, cada ano,

67
00:03:20,008 --> 00:03:21,980
é muito mais significativo.

68
00:03:22,390 --> 00:03:27,010
Quando bem usados, os gráficos ajudam-nos
intuitivamente, a perceber dados complexos.

69
00:03:27,189 --> 00:03:31,200
O "software" visual permitiu uma maior
utilização de gráficos nos "media",

70
00:03:31,240 --> 00:03:35,320
mas também tornou o seu uso mais fácil
de uma forma descuidada ou desonesta.

71
00:03:35,900 --> 00:03:39,860
Assim, quando virem um gráfico,
não se deixem influenciar pelas curvas.

72
00:03:39,910 --> 00:03:41,242
Olhem para as legendas,

73
00:03:41,262 --> 00:03:42,430
para os números,

74
00:03:42,450 --> 00:03:44,278
para a escala e para o contexto,

75
00:03:44,310 --> 00:03:47,420
e perguntem que história
é que a imagem está a tentar transmitir.