WEBVTT

00:00:07.738 --> 00:00:10.659
Marka zubne paste tvrdi
da će njihov proizvod uništiti više plaka

00:00:10.659 --> 00:00:12.870
od bilo kog proizvoda
koji je ikada napravljen.

00:00:12.870 --> 00:00:16.171
Političar vam kaže da će njegov plan
stvoriti najviše poslova.

00:00:16.171 --> 00:00:18.841
Toliko smo navikli da slušamo
ovakva preterivanja

00:00:18.841 --> 00:00:20.630
u reklamama i politici

00:00:20.630 --> 00:00:22.931
da se možda nećemo ni osvrnuti.

00:00:22.931 --> 00:00:25.821
Ali šta ako tvrdnju prati grafikon?

00:00:25.821 --> 00:00:28.371
Na kraju krajeva, grafikon nije mišljenje.

00:00:28.371 --> 00:00:32.291
On predstavlja suve, čvrste brojke,
a ko može tome da se suprotstavi?

00:00:32.291 --> 00:00:36.233
Ipak, kako se ispostavilo, mnogo je načina
na koje grafikoni mogu obmanjivati

00:00:36.233 --> 00:00:37.762
i načisto manipulisati.

00:00:37.762 --> 00:00:40.555
Evo nekih stvari
na koje treba obratiti pažnju.

00:00:40.555 --> 00:00:42.420
U ovoj reklami iz 1992. godine,

00:00:42.420 --> 00:00:45.420
Ševrolet je tvrdio da pravi
najpouzdanije kamione u Americi,

00:00:45.420 --> 00:00:47.230
koristeći ovaj grafikon.

00:00:47.230 --> 00:00:50.513
Ne samo da pokazuje da je 98%
svih Ševroletovih kamiona

00:00:50.513 --> 00:00:53.292
prodatih u poslednjih deset godina
još uvek na putevima,

00:00:53.292 --> 00:00:57.118
već izgleda kao da su dvostruko pouzdaniji
od Tojotinih kamiona.

00:00:57.118 --> 00:01:00.404
Odnosno, dok ne pogledate malo bolje
brojeve na levoj strani

00:01:00.404 --> 00:01:05.252
i vidite da je Tojotina cifra oko 96,5%.

00:01:05.252 --> 00:01:09.133
Skala je samo između 95 i 100%.

00:01:09.133 --> 00:01:12.723
Kada bi išla od 0 do 100,
to bi izgledalo ovako.

00:01:12.723 --> 00:01:16.263
Ovo je jedan od najčešćih načina
na koje grafikoni lažno prikazuju podatke,

00:01:16.263 --> 00:01:18.123
time što izvitopere skalu.

00:01:18.123 --> 00:01:20.804
Uveličavanje malog dela ose ispilon,

00:01:20.804 --> 00:01:25.493
znatno pojačava jedva primetnu razliku
između stvari koje se upoređuju.

00:01:25.493 --> 00:01:27.974
A pogotovo je obmanjujuće
uz stubičaste grafikone

00:01:27.974 --> 00:01:30.513
jer pretpostavljamo
da je razlika u veličini stubića

00:01:30.513 --> 00:01:32.993
proporcionalna vrednostima.

00:01:32.993 --> 00:01:36.235
Skala se takođe može
iskriviti duž ose iks,

00:01:36.235 --> 00:01:40.124
obično kod linijskih grafikona
koji pokazuju nešto što se menja vremenom.

00:01:40.124 --> 00:01:42.787
Ovaj grafikon koji pokazuje
rast nezaposlenosti u Americi

00:01:42.787 --> 00:01:44.807
od 2008. do 2010. godine

00:01:44.807 --> 00:01:47.836
manipuliše osom iks na dva načina.

00:01:47.836 --> 00:01:50.115
Pre svega, skala je nedosledna,

00:01:50.115 --> 00:01:53.416
jer sažima period od 15 meseci
nakon marta 2009. godine

00:01:53.416 --> 00:01:56.595
tako da izgleda kraće
nego prethodnih šest meseci.

00:01:56.595 --> 00:01:59.906
Korišćenje doslednijih podataka
daje drugačiju sliku,

00:01:59.906 --> 00:02:03.615
pri čemu broj gubitaka poslova
opada do kraja 2009. godine.

00:02:03.615 --> 00:02:06.675
Ako se pitate zašto je uopšte rastao,

00:02:06.675 --> 00:02:10.515
vremenski okvir počinje odmah nakon
najvećeg finansijskog kolapsa u SAD-u

00:02:10.515 --> 00:02:12.216
od Velike depresije.

00:02:12.216 --> 00:02:15.059
Ove tehnike su poznate
kao selektivno dokazivanje.

00:02:15.059 --> 00:02:18.959
Vremenski opseg može biti pažljivo odabran
tako da isključi uticaj velikog događaja

00:02:18.959 --> 00:02:20.398
neposredno izvan njega.

00:02:20.398 --> 00:02:24.762
Odabir određenih podataka može sakriti
važne promene u međuperiodu.

00:02:24.762 --> 00:02:27.356
Čak i kada ništa nije pogrešno
u samom grafikonu,

00:02:27.356 --> 00:02:30.937
izostavljanje relevantnih podataka
može dati pogrešan utisak.

00:02:30.937 --> 00:02:33.997
Ovaj grafikon sa brojem ljudi
koji gledaju Superboul svake godine

00:02:33.997 --> 00:02:37.386
daje utisak da je popularnost
ovog događaja buknula.

00:02:37.386 --> 00:02:40.068
Međutim, ne uzima u obzir rast populacije.

00:02:40.068 --> 00:02:42.097
Gledanost je zapravo ostala stabilna

00:02:42.097 --> 00:02:44.989
jer, dok je rastao broj
obožavatelja fudbala,

00:02:44.989 --> 00:02:47.609
njihov udeo u ukupnom
broju gledalaca nije.

00:02:47.609 --> 00:02:49.668
Najzad, grafikon vam ne može
mnogo toga reći

00:02:49.668 --> 00:02:53.318
ako ne poznajete u celosti
značaj onoga što je prikazano.

00:02:53.318 --> 00:02:56.267
Oba sledeća grafika koriste
iste podatke o temperaturi okeana

00:02:56.267 --> 00:02:59.579
iz Nacionalnh centara
za informacije o životnoj sredini.

00:02:59.579 --> 00:03:02.300
Pa zašto se čini da daju suprotne utiske?

00:03:02.300 --> 00:03:05.389
Prvi grafikon prikazuje
prosečnu godišnju temperaturu okeana

00:03:05.389 --> 00:03:07.837
od 1880. do 2016. godine,

00:03:07.837 --> 00:03:09.979
zbog čega promena ne deluje značajno.

00:03:09.979 --> 00:03:12.878
Ali, u stvari, čak i porast
od pola stepena Celzijusa

00:03:12.878 --> 00:03:15.669
može izazvati ogromne ekološke poremećaje.

00:03:15.669 --> 00:03:17.019
Zato je drugi grafikon,

00:03:17.019 --> 00:03:19.858
koji prikazuje prosečno variranje
temperature svake godine,

00:03:19.858 --> 00:03:22.300
mnogo značajniji.

00:03:22.300 --> 00:03:23.439
Kada se dobro koriste,

00:03:23.439 --> 00:03:27.019
grafikoni nam mogu pomoći
da intuitivno shvatimo kompleksne podatke.

00:03:27.019 --> 00:03:31.380
Međutim, vizuelni softver je omogućio
veću upotrebu grafikona u svim medijima,

00:03:31.380 --> 00:03:35.550
ali je i olakšao njihovo korišćenje
na nepažljiv ili nepošten način.

00:03:35.550 --> 00:03:37.560
Dakle, sledeći put kada vidite grafikon,

00:03:37.560 --> 00:03:39.690
ne upravljajte se
prema pravama i krivuljama.

00:03:39.690 --> 00:03:41.102
Pogledajte oznake,

00:03:41.102 --> 00:03:42.220
brojeve,

00:03:42.220 --> 00:03:42.948
skalu

00:03:42.948 --> 00:03:44.100
i kontekst,

00:03:44.100 --> 00:03:46.780
i zapitajte se kakvu priču
ta slika pokušava da prenese.