0:00:07.808,0:00:10.839
Виробник стверджує, що його зубна паста[br]знищить більше нальоту

0:00:10.839,0:00:12.910
за будь-який інший продукт.

0:00:12.910,0:00:16.411
Політик запевняє, що його програма[br]створить найбільше робочих місць.

0:00:16.411,0:00:18.951
Ми настільки звикли чути такого[br]роду перебільшення

0:00:18.951,0:00:20.850
у рекламі та політиці,

0:00:20.850,0:00:23.071
що, ймовірно, це нас вже не дивує.

0:00:23.071,0:00:26.071
Та як щодо заяви, яка[br]супроводжується діаграмою?

0:00:26.071,0:00:28.471
Врешті-решт, діаграма [br]не є точкою зору.

0:00:28.471,0:00:32.531
Вона показує точні цифри, то хто ж [br]зможе з ними посперечатися?

0:00:32.531,0:00:36.403
Однак існує чимало ситуацій, [br]коли графіки нас обманюють

0:00:36.403,0:00:38.192
і відверто маніпулюють.

0:00:38.192,0:00:40.745
Ось декілька речей, на які[br]слід звернути увагу.

0:00:40.745,0:00:45.760
У 1992 році компанія Chevy рекламувала[br]свої вантажівки як найнадійніші в Америці,

0:00:45.760,0:00:47.510
використовуючи цю діаграму.

0:00:47.510,0:00:48.963
Тут не лише інформація,[br]що 98% усіх вантажівок Chevy,[br]

0:00:48.963,0:00:51.963
проданих за останні 10 років,

0:00:51.963,0:00:53.592
все ще їздять дорогами,

0:00:53.592,0:00:57.338
але складається враження, що вони є [br]вдвічі надійнішими за вантажівки Toyota.

0:00:57.338,0:01:00.634
Так і є, аж поки ми не глянемо ближче [br]на цифри ліворуч

0:01:00.634,0:01:05.472
і не побачимо дані Toyota, [br]а це приблизно 96,5%.

0:01:05.472,0:01:09.313
Шкала охоплює лише дані [br]між 95 та 100%.

0:01:09.313,0:01:12.963
Якби вона йшла від 0 до 100%,[br]то виглядала б отак.

0:01:12.963,0:01:16.243
Це один з найпоширеніших способів[br]подання недостовірних даних:

0:01:16.243,0:01:18.333
через викривлення шкали діаграми.

0:01:18.333,0:01:20.804
Збільшення маленького відрізку осі Y

0:01:20.804,0:01:25.703
перебільшує ледь помітну різницю [br]між об'єктами, що порівнюються.

0:01:25.703,0:01:27.974
Особливо оманливими є ґістограми,

0:01:27.974,0:01:31.023
оскільки ми припускаємо, [br]що різниця в розмірах стовпців

0:01:31.023,0:01:33.233
є пропорційною їхнім значенням.

0:01:33.233,0:01:36.125
Проте шкала може бути [br]викривленою і вздовж осі X,

0:01:36.125,0:01:40.414
зазвичай в лінійних діаграмах,[br]що демонструють якісь зміни з часом.

0:01:40.414,0:01:44.747
Цей графік, що показує зростання рівня [br]безробіття в Америці з 2008 до 2010 років,

0:01:44.747,0:01:47.996
маніпулює віссю Х двома способами.

0:01:47.996,0:01:50.395
Перш за все, шкала нерівномірна,

0:01:50.395,0:01:53.416
адже стиснуто 15-місячний інтервал[br]після березня 2009 року,

0:01:53.416,0:01:56.755
щоб він виглядав коротшим[br]за попередні 6 місяців.

0:01:56.755,0:02:00.106
Використання коректних даних[br]дає іншу картинку

0:02:00.106,0:02:03.705
зі зменшенням втрати роботи [br]до кінця 2009 року.

0:02:03.705,0:02:06.675
І якщо вам цікаво, чому ці втрати[br]спочатку зростали,

0:02:06.675,0:02:10.615
часова шкала починається одразу після [br]найбільшого фінансового колапсу США

0:02:10.615,0:02:12.626
з часів Великої депресії.

0:02:12.626,0:02:15.219
Такі прийоми відомі [br]як вибіркова демонстрація фактів.

0:02:15.219,0:02:18.869
Часовий інтервал акуратно вибирають, [br]щоб виключити вплив важливої події,

0:02:18.869,0:02:20.648
яка знаходиться одразу за ним.

0:02:20.648,0:02:24.762
Підбірка специфічних даних може [br]приховати важливі зміни в проміжках часу.

0:02:24.762,0:02:27.356
Навіть, якщо все гаразд[br]з самою діаграмою,

0:02:27.356,0:02:30.937
вилучення певних даних може[br]формувати оманливе враження.

0:02:30.937,0:02:33.997
Цей графік ілюструє щорічну кількість [br]глядачів Супербоулу.

0:02:33.997,0:02:37.626
Здається, що у цієї події [br]шалена популярність.

0:02:37.626,0:02:40.198
Та він не враховує[br]приросту населення.

0:02:40.198,0:02:41.967
Рейтинги, власне, є стабільними,

0:02:41.967,0:02:45.109
адже хоча кількість футбольних[br]вболівальників збільшилася,

0:02:45.109,0:02:47.959
частка загального перегляду - ні.

0:02:47.959,0:02:49.888
Врешті, діаграма не може [br]вам багато розказати,

0:02:49.888,0:02:53.318
якщо ви не усвідомлюєте [br]усієї важливості цих даних.

0:02:53.318,0:02:56.457
Обидні наступні діаграми показують[br]ті ж дані температури океану,

0:02:56.457,0:02:59.719
взяті з Національного центру інформації[br]про навколишнє середовище.

0:02:59.719,0:03:02.490
Але чому здається, що мають[br]протилежне значення?

0:03:02.490,0:03:05.279
Перша діаграма подає середню[br]річну температуру океану

0:03:05.279,0:03:07.987
з 1880 до 2016 років,

0:03:07.987,0:03:10.149
демонструючи незначну зміну.

0:03:10.149,0:03:12.878
Насправді ж, збільшення навіть[br]на півградуса за Цельсієм

0:03:12.878,0:03:15.799
може спричинити величезну[br]екологічну руйнацію.

0:03:15.799,0:03:17.219
Тож друга діаграма,

0:03:17.219,0:03:19.858
котра показує середню[br]зміну температури щороку,

0:03:19.858,0:03:22.390
є значущішою.

0:03:22.390,0:03:27.379
Коректні графіки можуть допомогти нам [br]інтуїтивно засвоїти складну інформацію.

0:03:27.379,0:03:31.180
Та як тільки візуальні програми забезпечили [br]ширше використання діаграм через медіа,

0:03:31.180,0:03:35.900
стало легше використовувати їх[br]легковажно та нечесно.

0:03:35.900,0:03:39.560
Тож як наступного разу побачите діаграму, [br]не піддавайтеся впливу ліній та кривих.

0:03:39.560,0:03:40.882
Погляньте на позначки,

0:03:40.882,0:03:42.130
цифри,

0:03:42.130,0:03:43.048
шкалу

0:03:43.048,0:03:44.360
і контекст,

0:03:44.360,0:03:46.712
поцікавтеся, яку історію вам[br]намагається розповісти картинка.