Marka zubne paste tvrdi da će njihov proizvod uništiti više plaka
od bilo kog proizvoda koji je ikada napravljen.
Političar vam kaže da će njegov plan stvoriti najviše poslova.
Toliko smo navikli da slušamo ovakva preterivanja
u reklamama i politici
da se možda nećemo ni osvrnuti.
Ali šta ako tvrdnju prati grafikon?
Na kraju krajeva, grafikon nije mišljenje.
On predstavlja suve, čvrste brojke, a ko može tome da se suprotstavi?
Ipak, kako se ispostavilo, mnogo je načina na koje grafikoni mogu obmanjivati
i načisto manipulisati.
Evo nekih stvari na koje treba obratiti pažnju.
U ovoj reklami iz 1992. godine,
Ševrolet je tvrdio da pravi najpouzdanije kamione u Americi,
koristeći ovaj grafikon.
Ne samo da pokazuje da je 98% svih Ševroletovih kamiona
prodatih u poslednjih deset godina još uvek na putevima,
već izgleda kao da su dvostruko pouzdaniji od Tojotinih kamiona.
Odnosno, dok ne pogledate malo bolje brojeve na levoj strani
i vidite da je Tojotina cifra oko 96,5%.
Skala je samo između 95 i 100%.
Kada bi išla od 0 do 100, to bi izgledalo ovako.
Ovo je jedan od najčešćih načina na koje grafikoni lažno prikazuju podatke,
time što izvitopere skalu.
Uveličavanje malog dela ose ispilon,
znatno pojačava jedva primetnu razliku između stvari koje se upoređuju.
A pogotovo je obmanjujuće uz stubičaste grafikone
jer pretpostavljamo da je razlika u veličini stubića
proporcionalna vrednostima.
Skala se takođe može iskriviti duž ose iks,
obično kod linijskih grafikona koji pokazuju nešto što se menja vremenom.
Ovaj grafikon koji pokazuje rast nezaposlenosti u Americi
od 2008. do 2010. godine
manipuliše osom iks na dva načina.
Pre svega, skala je nedosledna,
jer sažima period od 15 meseci nakon marta 2009. godine
tako da izgleda kraće nego prethodnih šest meseci.
Korišćenje doslednijih podataka daje drugačiju sliku,
pri čemu broj gubitaka poslova opada do kraja 2009. godine.
Ako se pitate zašto je uopšte rastao,
vremenski okvir počinje odmah nakon najvećeg finansijskog kolapsa u SAD-u
od Velike depresije.
Ove tehnike su poznate kao selektivno dokazivanje.
Vremenski opseg može biti pažljivo odabran tako da isključi uticaj velikog događaja
neposredno izvan njega.
Odabir određenih podataka može sakriti važne promene u međuperiodu.
Čak i kada ništa nije pogrešno u samom grafikonu,
izostavljanje relevantnih podataka može dati pogrešan utisak.
Ovaj grafikon sa brojem ljudi koji gledaju Superboul svake godine
daje utisak da je popularnost ovog događaja buknula.
Međutim, ne uzima u obzir rast populacije.
Gledanost je zapravo ostala stabilna
jer, dok je rastao broj obožavatelja fudbala,
njihov udeo u ukupnom broju gledalaca nije.
Najzad, grafikon vam ne može mnogo toga reći
ako ne poznajete u celosti značaj onoga što je prikazano.
Oba sledeća grafika koriste iste podatke o temperaturi okeana
iz Nacionalnh centara za informacije o životnoj sredini.
Pa zašto se čini da daju suprotne utiske?
Prvi grafikon prikazuje prosečnu godišnju temperaturu okeana
od 1880. do 2016. godine,
zbog čega promena ne deluje značajno.
Ali, u stvari, čak i porast od pola stepena Celzijusa
može izazvati ogromne ekološke poremećaje.
Zato je drugi grafikon,
koji prikazuje prosečno variranje temperature svake godine,
mnogo značajniji.
Kada se dobro koriste,
grafikoni nam mogu pomoći da intuitivno shvatimo kompleksne podatke.
Međutim, vizuelni softver je omogućio veću upotrebu grafikona u svim medijima,
ali je i olakšao njihovo korišćenje na nepažljiv ili nepošten način.
Dakle, sledeći put kada vidite grafikon,
ne upravljajte se prema pravama i krivuljama.
Pogledajte oznake,
brojeve,
skalu
i kontekst,
i zapitajte se kakvu priču ta slika pokušava da prenese.