Como detetar um gráfico enganador — Lea Gaslowitz

Vejam a lição completa: http://ed.ted.com/lessons/how-to-spot-a-misleading-graph-lea-gaslowitz

Quando são bem usados, os gráficos podem ajudar-nos intuitivamente a perceber dados complexos. Mas, quando o "software" visual permitiu uma maior utilização de gráficos em todos os "media", também tornou o seu uso mais fácil de uma forma descuidada ou desonesta — e acontece que há muitas formas de os gráficos serem enganadores e mesmo manipuladores. Lea Gaslowitz mostra-nos algumas coisas para as quais devemos estar alerta.

Lição de Lea Gaslowit, animação de Mark Phillips.

Uma marca dentífrica afirma
que o seu produto destrói mais tártaro

do que qualquer outro produto existente.

Um político promete que o seu projeto
criará muito mais empregos.

Estamos tão habituados a ouvir
este tipo de exageros

na publicidade e na política

que nem sequer pestanejamos.

Mas o que acontece quando essa
afirmação é acompanhada de um gráfico?

Afinal, um gráfico não é uma opinião.

Representa números frios, puros e duros
e quem pode argumentar contra eles?

Acontece que há muitas formas
de os gráficos serem enganadores

e mesmo manipuladores.

Eis algumas coisas para as quais
devemos estar alerta.

Neste anúncio de 1992, a Chevy afirmava
fabricar os camiões mais fiáveis nos EUA,

usando este gráfico.

Mostra-nos que 98%
de todos os camiões Chevy

vendidos nos últimos 10 anos

ainda se encontram nas estradas,

mas parece que são duas vezes
mais fiáveis do que os camiões Toyota.

No entanto, quando observamos melhor
os números do lado esquerdo,

vemos que o número para os Toyota
é de cerca de 96,5%.

A escala só vai de 95 a 100%.

Se fosse de 0 a 100%,
teria este aspeto.

Esta é uma das formas mais comuns
de manipular os dados de um gráfico,

distorcendo a escala.

Concentrar-se numa proporção
reduzida do eixo do y

exagera uma diferença insignificante
entre as coisas que estamos a comparar.

É especialmente enganador
com gráficos de barras,

porque assumimos que a diferença
na dimensão das barras

é proporcional aos valores.

Mas a escala também pode ser
distorcida, ao longo do eixo do x,

normalmente nos gráficos de linhas
que mostram uma mudança ao longo do tempo.

Este diagrama, que mostra o aumento
do desemprego nos EUA, de 2008 a 2010,

manipula o eixo do x, de duas formas.

Primeiro, a escala não é uniforme,

comprimindo o intervalo de 15 meses
depois de março de 2009

para parecer mais curto
do que os seis meses anteriores.

Se usarmos coordenadas mais uniformes,
obtemos uma imagem diferente

com perdas de empregos
a estabilizar no final de 2009.

Se nos interrogarmos porque é
que eles estão a aumentar,

a cronologia começa imediatamente depois
do maior colapso financeiro dos EUA

desde a Grande Depressão.

Estas técnicas são conhecidas
por "supressão de evidências".

Um intervalo de tempo
escolhido com cuidado

pode excluir o impacto
de um acontecimento importante.

A escolha de pontos específicos
permite esconder

mudanças importantes nos intervalos.

Mesmo quando o gráfico, em si mesmo,
está correto,

a omissão de dados relevantes
pode dar uma impressão enganadora.

Este gráfico do número de pessoas
que veem a Super Bowl todos os anos,

dá ideia de que a popularidade
deste evento está em explosão.

Mas não tem em conta
o crescimento populacional.

Com efeito, os números
mantiveram-se estáveis

porque, embora o número
de adeptos do futebol tenha aumentado,

a quota parte dos espetadores
não aumentou.

Por fim, um gráfico
não nos diz grande coisa

se não soubermos o significado
do que está a ser apresentado.

Estes dois gráficos usam os mesmos dados
da temperatura do oceano

dos Centros Nacionais
de Informação Ambiental.

Então, porque é que parecem
dar impressões opostas?

O primeiro gráfico baseia-se
na média anual da temperatura oceânica

entre 1880 e 2016,

fazendo com que a alteração
pareça insignificante.

Mas uma subida, mesmo
que de meio grau Celsius

pode provocar uma enorme
perturbação ecológica.

Por isso, o segundo gráfico,

que mostra a variação
da temperatura média, cada ano,

é muito mais significativo.

Quando bem usados, os gráficos ajudam-nos
intuitivamente, a perceber dados complexos.

O "software" visual permitiu uma maior
utilização de gráficos nos "media",

mas também tornou o seu uso mais fácil
de uma forma descuidada ou desonesta.

Assim, quando virem um gráfico,
não se deixem influenciar pelas curvas.

Olhem para as legendas,

para os números,

para a escala e para o contexto,

e perguntem que história
é que a imagem está a tentar transmitir.