某個牙膏品牌宣稱他們的產品
能消滅的牙菌斑數量

比有史以來任何產品更多

一位政治家告訴你
他的計畫能產生最多就業機會

在廣告和政治活動中

我們對於這類的誇飾習以為常

甚至眼睛連眨都不眨一下

但如果提出的論點搭配了圖表呢？

畢竟，圖表並非只是個人的觀點

它呈現出實際、明確的數字
而誰能夠質疑這些數字？

是的，事實證明
圖表有很多方法誤導他人

甚至是肆無忌憚地進行操弄

這裡有幾件事需要密切注意

在這則 1992 年的廣告中
雪佛蘭汽車使用這張圖表

宣稱他們製造出全美國最可靠的貨車

它不僅顯示過去十年來
雪佛蘭銷售的貨車

有 98% 還能在路上行駛

而且可靠性看起來像是
豐田貨車的兩倍

似乎如此
但是當你仔細看左邊的數字

可以注意到 豐田的數據
大概是 96.5%

整個圖表的刻度範圍
是 95%～100%

如果將範圍改成 0～100%
看起來就會像這樣

用圖表來曲解資料時

最常見的方式之一
就是扭曲刻度範圍

放大 y 軸的一小部分

會放大項目之間
幾乎無法察覺的微小差距

而且長條圖特別容易產生誤導

因為我們會認定長條的面積

與其數值大小成等比關係

但 x 軸尺度也可能被扭曲

通常是想要在曲線圖中
顯示某件事隨著時間而改變

這張圖顯示 2008 到 2010 年間
美國失業率的攀升

圖中用了兩種方式來操弄 x 軸

首先，刻度範圍並不一致

從 2009 年 3 月
之後的 15 個月被壓縮

使其看起來比前面的六個月更短

當我們用前後一致的資料點
會得到截然不同的圖形

失業率在 2009 年底逐漸停止攀升

而如果你想瞭解
為何一開始失業率是上升的

那是因為時間軸的起點正好緊接著

美國從經濟大蕭條以來
最嚴重的一次金融風暴

這種手法被稱為「採櫻桃謬誤」

就是小心地選擇某一段時間

並且將這段時間之外的
重要影響因素排除

而且，挑選某些特定的資料點
還能隱藏這段期間的重要變化

即使圖表本身沒有錯誤

刻意省略相關資料
也會產生誤導他人的印象

這張圖表是關於
每年有多少人觀看超級盃比賽

看起來超級盃的受歡迎度
似乎每年急遽上升

但它沒有將人口數的增加列入計算

實際上，收視率一直維持穩定

因為足球迷的人數雖然增加

但是佔所有觀眾的比例卻沒有改變

如果你不能充分理解
圖表所呈現資訊的真正意義

圖表無法告訴你很多事情

以下兩張圖同樣都使用

來自國家環境資訊中心的
海洋溫度資料

為什麼會帶給人們
截然不同的感覺呢？

第一張圖所畫的是

從 1880 到 2016 年的
年平均海洋溫度

看起來變化並不顯著

但事實上，即使只是增加攝氏 0.5 度

就可能造成嚴重的生態破壞

這就是為什麼在第二張圖中

顯示的每年平均溫度變化

看起來更為明顯

當運用得當時，圖表能幫助我們
憑直覺就能瞭解複雜的資料

但是當影像軟體普及
圖表就更常被用在各種媒體中

同時也更容易
被以草率或欺騙的方式運用

所以下次當你看到圖表時
不要被線條和曲線所操弄

看清楚標示

數字

量測刻度

以及前後脈絡

並且提出質疑：
這張圖到底想表達什麼？