程丽莎- 编译 图表也说谎?几个技巧帮你一眼识破图表作假的伎俩-RUC新闻坊

2019年04月15日

程丽莎| 编译 图表也说谎?几个技巧帮你一眼识破图表作假的伎俩-RUC新闻坊

程丽莎图表是数据可视化最基本的表现形式。所谓“一图胜千言”,在新闻报道中,好的图表不仅可以对数据进行更为直观的呈现与解读,还可以拓展与发掘新闻的深度。
但图表也有它“狡猾”的一面,可能是一个刻度或一个位置的改变,就很容易使读者被其表象所迷惑而对事实产生错误的认知。现任《华盛顿邮报》图片总监的Chiqui Esteban总结了五种常见于图表中的“欺骗”手段,帮助我们一眼识破图表的“谎言”。
数据本身不会说谎,但数据呈现的方式却可能极具误导性。表格和图形虽然能帮助我们对大量数据实现可视化,但若使用不当,也可能会带来不利的影响。
值得庆幸的是,如果图表只是在我们感知视觉信息的方式上面动动手脚,而非纯粹作假,我们还是可以借助一些小技巧来揭示真相的。但揭示真相的过程也常常面临挑战,比如当我们面对的是屏幕上快速切换的图表时,我们就必须在极短的时间内做出分析判断。此外,要是图表显示的结果恰好证实了我们想要相信的内容,很多人便不愿意再深究这些图表的真实性了。
如果你想要识别出一个图表是否在“说谎”,下面的指南将为你提供一些最常用的技巧。
1.不完整的刻度可能歪曲事实
无论是有意的还是无意的,不呈现完整的刻度可能是图表最常用的作假手段。不同的刻度或数值范围,可能使10年内0.1%的变化和1年内1,000%的变化在图表中看起来完全相同。

数据来源:美国劳工统计局
上面两张图表都显示了2014年1月和2015年5月间美国失业率的变化情况(6.6% -5.5%)。左侧图表纵轴上的起始刻度为5.25%,因此呈现出比右侧图表更加夸张的数据变化。
当在图表中将两个变量进行对比时,情况会变得更加糟糕。在这种情况下,我们不仅夸大了变化,更是在进行不平等的对比。

数据来源:美国职业棒球大联盟
如上图所示,在不呈现纵轴完整数值范围的情况下,图表中对比双方的差距看起来要比实际中大得多,这样也就丧失了可视化对比的意义。
但这并不意味着绝对不能使用不完整的刻度。比如当我们仅想呈现大于50%的偏差时,可能就需要将50%设为刻度的起始值,但这种操作必须要有合理的理由作支持,但为了使图表看上去更具戏剧性绝不是一个好的理由。
2.对比不同单位的数据没有意义
170磅比5尺8寸多还是少?这个问题没有答案,因为我们是在对完全不同的两个单位作比较,纵使它们应用的领域是相关的。即便如此,还是有很多图表会做这种对比。

数据来源:美国劳工统计局
我们以上面两张图为例,左侧的图表可能会使人误以为美国的国内生产总值(GDP)在2015年3月超过了失业率,但这种比较毫无意义可言。
这种错误通常是无意为之的。很多人只是想尽可能在较小的空间内呈现全部的信息,但这种图表呈现出的结果并不具备普遍性。
3. 展示相关关系可能暗示存在因果关系
两个跳着相同舞步的人不一定是在跳同一支舞。同样,仅仅因为两组数据有相同的趋势并不能说明它们具有相关性。有一家名为tylervigen.com的网站还专门收集了这类强加因果的数据图表,讽刺意味十足。
数据来源:美国劳工统计局、赫芬顿邮报
如上图所示,图中的两条折线表现出相同的变化趋势,但现实中希拉里的支持率和失业率的关系似乎并不尽然。在这个例子中,我们并不能证明希拉里的支持率和美国的失业率存在因果关系的逻辑是正确的,这两组数据实际上并不存在关联。
4.忽略人口规模可能导致数据无法对比
地图也有很多作假的方式,我们在此先不做深入讨论。但是,当我们谈论人们的居住地时,一定不能忘记人口数量这个重要因素。

数据来源:美国联邦调查局发布的全美犯罪报告
如上图所示,芝加哥和纽约2014年的谋杀案数量均高于密歇根,但这并不意味着这两个城市更危险。如果将每座城市的人口数量考虑在内,数据比较起来就会完全不同。
哪座城市的谋杀案数量最高?这个问题的答案并不是真正最危险的那个城市,而是人口最多的城市。人越多,任何数据统计都会越高。
5.过度美化图表可能造成欺骗
很多人都对3D饼状图等看上去十分“高大上”的形式情有独钟,它们被广泛应用于科学论文、经济报告和演示文稿的图表中。尽管它们看起来新颖、有趣,但毫无意义的体积和透视实则是制作图表的一大禁忌。
如果你制作图表来展示数据,但却歪曲了数据的具体数量,那么图表的意义又何在呢?

数据来源:皮尤研究中心
如上图所示,在右侧的饼状图中,基督教徒的比例最大,但当增加了3D效果之后(如左图所示),代表穆斯林比例的绿色板块却看起来体积更大。
当然,还有很多其它图表作假的惯用手段,这种误导读者的现象同样也存在于文字和图片之中,它们有的很巧妙,有的一眼就能识破。这些“撒谎”的图表最大敌的人是语境、分析和常识。下回再看图表的时候,不妨用这些技巧检验一下,看看事实是不是真如图表中显示的那般“惊人”。
注:原文题为“A Quick Guide to Spotting Graphics That Lie”,2015年6月19日发表于国家地理网站。
本期编辑:姜晶琨 仇辰


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