Cách nhận biết một biểu đồ tồi - Lea Gaslowitz
-
0:08 - 0:11Một hãng kem đánh răng khẳng định
sản phẩm của họ sẽ diệt mảng bám -
0:11 - 0:13sạch hơn mọi sản phẩm khác.
-
0:13 - 0:16Một chính trị gia nói rằng chiến lược
của họ sẽ tạo ra nhiều việc làm nhất. -
0:16 - 0:19Ta đã quá quen khi phải nghe
các thông tin phóng đại -
0:19 - 0:21từ quảng cáo hay chính trị,
-
0:21 - 0:23nhiều đến mức ta chẳng còn để ý đến nữa.
-
0:23 - 0:26Nhưng nếu những khẳng định đó
có biểu đồ đi kèm thì sao? -
0:26 - 0:28Biểu đồ không chỉ là một quan điểm.
-
0:28 - 0:33Chúng thể hiện các số liệu chính xác
và ai có thể tranh cãi với chúng ? -
0:33 - 0:36Nhưng thực ra, có rất nhiều cách
để biểu đồ bị sai lệch, -
0:36 - 0:38thậm chí bị bóp méo hoàn toàn.
-
0:38 - 0:41Sau đây là vài ví dụ tiêu biểu.
-
0:41 - 0:46Năm 1992, Chevy tuyên bố đã tạo ra
những chiếc xe tải tốt nhất nước Mĩ -
0:46 - 0:47bằng biểu đồ này.
-
0:48 - 0:52Không những nó chỉ ra 98% số xe tải Chevy
đã được bán trong vòng mười năm gần nhất -
0:52 - 0:54hiện vẫn còn được sử dụng,
-
0:54 - 0:57mà nó còn trông giống như
xe Chevy bền gấp đôi xe Toyota. -
0:57 - 1:01Nhưng hãy để ý kỹ hơn
các con số ở trục tung bên trái, -
1:01 - 1:05bạn sẽ thấy số liệu của xe Toyota
vào khoảng 96,5%, -
1:05 - 1:09và thang chia chỉ từ 95 tới 100%.
-
1:09 - 1:13Nếu thang chia từ 0 tới 100%,
biểu đồ sẽ nhìn như thế này. -
1:13 - 1:16Đây là cách phổ biến
để thể hiện sai lệch dữ liệu trên biểu đồ, -
1:16 - 1:18bằng việc thay đổi độ chia của trục.
-
1:18 - 1:21Dù chỉ phóng to một phần nhỏ
trên trục tung, -
1:21 - 1:26nhưng nó đã phóng đại lên sự chênh lệch
ít bị phát hiện giữa các chỉ số so sánh. -
1:26 - 1:28Cách này cực hiệu quả với biểu đồ cột,
-
1:28 - 1:31vì ta hay lầm tưởng độ cao của các cột
-
1:31 - 1:33tỷ lệ với giá trị thực của nó.
-
1:33 - 1:36Nhưng trục hoành cũng có thể
dễ dàng bị bóp méo -
1:36 - 1:40khi thể hiện sự thay đổi theo thời gian
ở biểu đồ đường. -
1:40 - 1:45Biểu đồ này thể hiện sự gia tăng số người
thất nghiệp ở Mỹ từ năm 2008 đến năm 2010, -
1:45 - 1:48trục hoành của nó
đã bị bóp méo theo hai cách. -
1:48 - 1:50Thứ nhất, độ chia thời gian
không thống nhất, -
1:50 - 1:53cắt ngắn độ dài khoảng 15 tháng
sau mốc tháng ba năm 2009, -
1:53 - 1:57để khiến nó trông ngắn hơn
khoảng thời gian sáu tháng trước đó. -
1:57 - 2:00Sử dụng các mốc dữ liệu đồng nhất
sẽ đưa ra một cái nhìn khác -
2:00 - 2:04với lượng người thất nghiệp giảm dần
vào cuối năm 2009. -
2:04 - 2:07Nếu bạn thắc mắc lý do tại sao
số người thất nghiệp lại tăng -
2:07 - 2:11thì biểu đồ đó được lập ngay sau
cuộc khủng hoảng tài chính lớn nhất ở Mỹ -
2:11 - 2:13kể từ sau Đại suy thoái.
-
2:13 - 2:15Thủ thuật này được gọi
với cái tên "hái cherry". -
2:15 - 2:19Các khoảng thời gian được chọn cẩn thận
để lấp liếm những ảnh hưởng -
2:19 - 2:21diễn ra quanh một sự kiện chính.
-
2:21 - 2:25Và chỉ lấy một số mốc thời gian cụ thể
để che giấu các thay đổi lớn giữa chúng. -
2:25 - 2:27Thậm chí khi bản thân biểu đồ không sai,
-
2:27 - 2:31việc bỏ qua các dữ liệu liên quan
sẽ khiến biểu đồ gây cảm giác sai lệch. -
2:31 - 2:34Biểu đồ dưới đây thể hiện
số người xem giải Super Bowl mỗi năm, -
2:34 - 2:38khiến ta lầm tưởng rằng
giải đó đang ngày càng được biết đến. -
2:38 - 2:40Nhưng biểu đồ chưa tính đến
sự gia tăng dân số. -
2:40 - 2:42Tỷ lệ người xem giải hầu như không đổi,
-
2:42 - 2:45bởi vì số người hâm mộ
bóng bầu dục gia tăng, -
2:45 - 2:48nên tỷ lệ của họ
so với tổng lượng người xem không đổi. -
2:48 - 2:50Cuối cùng, biểu đồ hầu như ít hiệu quả
-
2:50 - 2:53nếu bạn không hiểu đầy đủ
về vấn đề đang được đề cập tới. -
2:53 - 2:56Cả hai biểu đồ sau đây đều dùng
dữ liệu về nhiệt độ của đại dương -
2:56 - 3:00từ Trung tâm Dự báo Khí tượng Mỹ.
-
3:00 - 3:02Vậy vì sao hai biểu đồ
trông hoàn toàn đối nghịch như vậy? -
3:02 - 3:05Biểu đồ thứ nhất đo nhiệt độ
trung bình hằng năm của biển -
3:05 - 3:08từ năm 1880 tới năm 2016,
-
3:08 - 3:10có vẻ như chẳng có thay đổi gì đáng kể.
-
3:10 - 3:13Nhưng thực ra, nhiệt độ
chỉ cần tăng thêm nửa độ C -
3:13 - 3:16là đủ để gây ra thảm hoạ sinh học
trên quy mô cực lớn. -
3:16 - 3:17Đó là lý do biểu đồ thứ hai
-
3:17 - 3:20thể hiện sự chênh lệch
nhiệt độ trung bình theo năm, -
3:20 - 3:22đã nhấn mạnh tầm quan trọng
của vấn đề hơn nhiều. -
3:22 - 3:27Khi được dùng đúng cách, biểu đồ giúp ta
khái quát được các dữ liệu phức tạp. -
3:27 - 3:31Công nghệ đồ hoạ đã giúp biểu đồ
được dùng rộng rãi trong truyền thông, -
3:31 - 3:36nhưng điều đó cũng khiến chúng
dễ bị lạm dụng vào mục đích không tốt. -
3:36 - 3:40Lần tới khi bạn thấy một biểu đồ,
đừng để bị chúng thuyết phục dễ dàng. -
3:40 - 3:41Hãy để ý kỹ vào các trục,
-
3:41 - 3:42các con số,
-
3:42 - 3:43cách chia thang đo,
-
3:43 - 3:44và bối cảnh,
-
3:44 - 3:47và hãy thắc mắc về điều
mà biểu đồ đó muốn thể hiện.
- Title:
- Cách nhận biết một biểu đồ tồi - Lea Gaslowitz
- Speaker:
- Lea Gaslowitz
- Description:
-
Xem bài học đầy đủ: http://ed.ted.com/lessons/how-to-spot-a-misleading-graph-lea-gaslowitz
Khi được sử dụng đúng cách, biểu đồ giúp ta dễ dàng nắm bắt các dữ liệu phức tạp . Sự phát triển của đồ hoạ đã giúp biểu đồ được sử dụng rộng rãi trong truyền thông, nhưng đồng thời cũng khiến chúng dễ bị lạm dụng vào các mục đích không tốt. Hãy cùng Lea Gaslowitz tìm hiểu vài cách định hướng thông tin sai lệch bằng biểu đồ.
Bài giảng bởi Lea Gaslowit, minh hoạ bởi Mark Phillips.
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TED-Ed
- Duration:
- 04:10
Lam Nguyen approved Vietnamese subtitles for How to spot a misleading graph | ||
Lam Nguyen edited Vietnamese subtitles for How to spot a misleading graph | ||
Ella Phuong accepted Vietnamese subtitles for How to spot a misleading graph | ||
Ella Phuong edited Vietnamese subtitles for How to spot a misleading graph | ||
Ella Phuong edited Vietnamese subtitles for How to spot a misleading graph | ||
Ella Phuong edited Vietnamese subtitles for How to spot a misleading graph | ||
Ella Phuong edited Vietnamese subtitles for How to spot a misleading graph | ||
Ella Phuong edited Vietnamese subtitles for How to spot a misleading graph |