WEBVTT

00:00:07.808 --> 00:00:10.839
Виробник стверджує, що його зубна паста
знищить більше нальоту

00:00:10.839 --> 00:00:12.910
за будь-який інший продукт.

00:00:12.910 --> 00:00:16.411
Політик запевняє, що його програма
створить найбільше робочих місць.

00:00:16.411 --> 00:00:18.951
Ми настільки звикли чути такого
роду перебільшення

00:00:18.951 --> 00:00:20.850
у рекламі та політиці,

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

00:00:23.071 --> 00:00:26.071
Та як щодо заяви, яка
супроводжується діаграмою?

00:00:26.071 --> 00:00:28.471
Врешті-решт, діаграма 
не є точкою зору.

00:00:28.471 --> 00:00:32.531
Вона показує точні цифри, то хто ж 
зможе з ними посперечатися?

00:00:32.531 --> 00:00:36.403
Однак існує чимало ситуацій, 
коли графіки нас обманюють

00:00:36.403 --> 00:00:38.192
і відверто маніпулюють.

00:00:38.192 --> 00:00:40.745
Ось декілька речей, на які
слід звернути увагу.

00:00:40.745 --> 00:00:45.760
У 1992 році компанія Chevy рекламувала
свої вантажівки як найнадійніші в Америці,

00:00:45.760 --> 00:00:47.510
використовуючи цю діаграму.

00:00:47.510 --> 00:00:48.963
Тут не лише інформація,
що 98% усіх вантажівок Chevy,


00:00:48.963 --> 00:00:51.963
проданих за останні 10 років,

00:00:51.963 --> 00:00:53.592
все ще їздять дорогами,

00:00:53.592 --> 00:00:57.338
але складається враження, що вони є 
вдвічі надійнішими за вантажівки Toyota.

00:00:57.338 --> 00:01:00.634
Так і є, аж поки ми не глянемо ближче 
на цифри ліворуч

00:01:00.634 --> 00:01:05.472
і не побачимо дані Toyota, 
а це приблизно 96,5%.

00:01:05.472 --> 00:01:09.313
Шкала охоплює лише дані 
між 95 та 100%.

00:01:09.313 --> 00:01:12.963
Якби вона йшла від 0 до 100%,
то виглядала б отак.

00:01:12.963 --> 00:01:16.243
Це один з найпоширеніших способів
подання недостовірних даних:

00:01:16.243 --> 00:01:18.333
через викривлення шкали діаграми.

00:01:18.333 --> 00:01:20.804
Збільшення маленького відрізку осі Y

00:01:20.804 --> 00:01:25.703
перебільшує ледь помітну різницю 
між об'єктами, що порівнюються.

00:01:25.703 --> 00:01:27.974
Особливо оманливими є ґістограми,

00:01:27.974 --> 00:01:31.023
оскільки ми припускаємо, 
що різниця в розмірах стовпців

00:01:31.023 --> 00:01:33.233
є пропорційною їхнім значенням.

00:01:33.233 --> 00:01:36.125
Проте шкала може бути 
викривленою і вздовж осі X,

00:01:36.125 --> 00:01:40.414
зазвичай в лінійних діаграмах,
що демонструють якісь зміни з часом.

00:01:40.414 --> 00:01:44.747
Цей графік, що показує зростання рівня 
безробіття в Америці з 2008 до 2010 років,

00:01:44.747 --> 00:01:47.996
маніпулює віссю Х двома способами.

00:01:47.996 --> 00:01:50.395
Перш за все, шкала нерівномірна,

00:01:50.395 --> 00:01:53.416
адже стиснуто 15-місячний інтервал
після березня 2009 року,

00:01:53.416 --> 00:01:56.755
щоб він виглядав коротшим
за попередні 6 місяців.

00:01:56.755 --> 00:02:00.106
Використання коректних даних
дає іншу картинку

00:02:00.106 --> 00:02:03.705
зі зменшенням втрати роботи 
до кінця 2009 року.

00:02:03.705 --> 00:02:06.675
І якщо вам цікаво, чому ці втрати
спочатку зростали,

00:02:06.675 --> 00:02:10.615
часова шкала починається одразу після 
найбільшого фінансового колапсу США

00:02:10.615 --> 00:02:12.626
з часів Великої депресії.

00:02:12.626 --> 00:02:15.219
Такі прийоми відомі 
як вибіркова демонстрація фактів.

00:02:15.219 --> 00:02:18.869
Часовий інтервал акуратно вибирають, 
щоб виключити вплив важливої події,

00:02:18.869 --> 00:02:20.648
яка знаходиться одразу за ним.

00:02:20.648 --> 00:02:24.762
Підбірка специфічних даних може 
приховати важливі зміни в проміжках часу.

00:02:24.762 --> 00:02:27.356
Навіть, якщо все гаразд
з самою діаграмою,

00:02:27.356 --> 00:02:30.937
вилучення певних даних може
формувати оманливе враження.

00:02:30.937 --> 00:02:33.997
Цей графік ілюструє щорічну кількість 
глядачів Супербоулу.

00:02:33.997 --> 00:02:37.626
Здається, що у цієї події 
шалена популярність.

00:02:37.626 --> 00:02:40.198
Та він не враховує
приросту населення.

00:02:40.198 --> 00:02:41.967
Рейтинги, власне, є стабільними,

00:02:41.967 --> 00:02:45.109
адже хоча кількість футбольних
вболівальників збільшилася,

00:02:45.109 --> 00:02:47.959
частка загального перегляду - ні.

00:02:47.959 --> 00:02:49.888
Врешті, діаграма не може 
вам багато розказати,

00:02:49.888 --> 00:02:53.318
якщо ви не усвідомлюєте 
усієї важливості цих даних.

00:02:53.318 --> 00:02:56.457
Обидні наступні діаграми показують
ті ж дані температури океану,

00:02:56.457 --> 00:02:59.719
взяті з Національного центру інформації
про навколишнє середовище.

00:02:59.719 --> 00:03:02.490
Але чому здається, що мають
протилежне значення?

00:03:02.490 --> 00:03:05.279
Перша діаграма подає середню
річну температуру океану

00:03:05.279 --> 00:03:07.987
з 1880 до 2016 років,

00:03:07.987 --> 00:03:10.149
демонструючи незначну зміну.

00:03:10.149 --> 00:03:12.878
Насправді ж, збільшення навіть
на півградуса за Цельсієм

00:03:12.878 --> 00:03:15.799
може спричинити величезну
екологічну руйнацію.

00:03:15.799 --> 00:03:17.219
Тож друга діаграма,

00:03:17.219 --> 00:03:19.858
котра показує середню
зміну температури щороку,

00:03:19.858 --> 00:03:22.390
є значущішою.

00:03:22.390 --> 00:03:27.379
Коректні графіки можуть допомогти нам 
інтуїтивно засвоїти складну інформацію.

00:03:27.379 --> 00:03:31.180
Та як тільки візуальні програми забезпечили 
ширше використання діаграм через медіа,

00:03:31.180 --> 00:03:35.900
стало легше використовувати їх
легковажно та нечесно.

00:03:35.900 --> 00:03:39.560
Тож як наступного разу побачите діаграму, 
не піддавайтеся впливу ліній та кривих.

00:03:39.560 --> 00:03:40.882
Погляньте на позначки,

00:03:40.882 --> 00:03:42.130
цифри,

00:03:42.130 --> 00:03:43.048
шкалу

00:03:43.048 --> 00:03:44.360
і контекст,

00:03:44.360 --> 00:03:46.712
поцікавтеся, яку історію вам
намагається розповісти картинка.