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数据可视化的谎言,如何快速看穿一个图表是否在说谎? _福州网胜_厦门

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发布时间:2018-05-08 16:06:00
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以前我们看到一个做得很烂的图表,或者穿帮的数据可视化作品时,往往是将它们嘲笑一番也就算了。但有些时候,尤其是刚过去的这一年,我们好像更难分辨一个可视化作品是单纯的糟糕产物,还是出于偏见而刻意制造的虚假信息。

当然,用数据来撒谎已经不是什么新鲜事儿了,但现在图表越来越容易被广泛传播,网上到处都是,而其中好多传递的是假象。你可能只是随便瞟了一眼,但一个简单的信息也可能在脑子里生根发芽。在你还不知道的时候,小李子已经在桌子上转起了陀螺,而没人关心它会停下来还是会一直转下去。

自然而然地,现在我们需要快速看穿一个图表是否在撒谎,而这篇图文就是你贴心的指导手册。

1)截断数轴

左边的y轴数据从10开始,纯粹的瞎话。右边的数据从0开始,很好。

长度是柱状图视觉呈现的关键,所以当某些人通过截断数轴而故意把长度缩短时,整个图表的差别就变得更明显了。这些人想要展现出比实际情况更剧烈的变化。

2)双重数轴

它用了两种差距极大的比例,可能是为了强行扯上因果关系。

通过使用双重数轴,数据的量级可以根据两种度量来缩小或扩张。人们通常用它来表达相关度和因果关系。“因为这个东东,另一个事儿发生了,看,很清楚吧。”

3)总和不对头

饼图中所有部分的比例加起来超过了100%。

一些图表专门要展示总体中的某些部分,而当这些部分加起来超过了总和,问题就很大了。比如,饼图代表的是总共100%,而如果每个扇形的比例加起来超过了100%?怪怪的。

4)只看绝对值

这其实只是人口分布图。当你对比不同地方、种类或群体时,你必须考虑相对值,公平比较

任何事物都是相对的。你不能因为某个城镇发生了两起抢劫案,另一个只发生了一起,就说第一个镇更危险。万一第一个镇的人口是第二个的一千倍呢?更有效的方式往往是对比百分数和比例,而非绝对值和总值。

5)有限范围

左图看上去增幅很大,但右图显示出这只是常态,且选定时间内的增幅实际并不明显。

人们倾向于精心挑选日期和时间段来配合特定的叙事,所以更应该考虑到历史背景、时常发生的事件,以及合理的用来比较的基准。

当你研究全局时,可能会发现有趣的事情。

6)奇怪的分级

左图只有两个分级,大于1的究竟包括些什么?可能在打掩护。右图更好,展示了更多变量。

有些可视化作品会过分简化一个复杂的模型,而非展示出原数据中完整的变量范围。这样做很容易会把一个连续的变量转化为从属于某一类别的变量。

广泛的分级在某些情况下很有用,但复杂性往往才是事物的意义所在。要防止过分简化。

7)混乱的面积比

30是10的三倍,但或许是为了增加显著性,图上最大的矩形比最小的大得可不止三倍。

如果按照面积来进行视觉上的编码,图形的大小比例就该是面积的比例。有些人却在做面积编码的可视化时,改变边长的比例来突出大小对比,完全是为了抓马啊。

有时这种错误是无意间造成的,更需要警觉。

8)操控面积维度

上下两个图形的面积相等,但看上去很不一样。

或许有人懂得怎么用面积来做视觉编码,却还(gu)是(yi)做出了上图这样的东西。我还没见过如此夸张的例子,但以后说不定就会有。我打赌连象形图都能出现,等着瞧吧。

9)为了三维而三维

千万别当你看到一个明明没必要还强行用三维的图表,请质疑它的数据、图表、作者及图表衍生出的任何事物。

划重点:

如果一个可视化作品出现了以上任何问题,并不代表它一定在撒谎。正如Darrell Huff在《如何用数据撒谎》里说的:

“本书的标题和里面一些内容可能像是在说,所有类似的作品都是为欺骗而生的产物。美国统计协会一个分会的主席曾经因为这个批评我,他觉得与其说出于欺骗,倒更像是能力不足。”

当然,这并不等于就可以原谅,毕竟也做错了嘛。但记住这点,你在骂某某某是骗子之前就可以再考虑考虑。

我的经验是,仔细检查那些令人震惊的、比想象中更具戏剧性的图表。

图表并不能让虚假的信息变成真的,数据也不能。它们会屈从于做图的人,也展示出信息本身之外更多的东西。那么,睁大你的眼睛咯。


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