グラフは嘘をつくことがある：誤解を招くデータの視覚化を見分ける方法

要約

この記事では、グラフが人々を操作し、誤解を招く方法について探求します。スケーリングやチェリーピッキングなど、データを歪めるために使用されるさまざまな技術を見て、偽の印象を作り出す方法を説明します。また、文脈とデータの重要性を理解することについても説明します。

スケールの歪曲

グラフがデータを誤表示する最も一般的な方法の1つは、スケールを歪曲することです。これは、y軸の一部を拡大することによって行われ、比較されるものの間のわずかに検出可能な差を誇張します。特に棒グラフでは、バーのサイズの差が値に比例していると仮定するため、誤解を招きやすいです。

x軸の操作

スケールは、通常、時間の経過に伴って何かが変化するライングラフでx軸を歪めることもできます。これは、チェリーピッキングとして知られ、選択された時間範囲の外側の重大なイベントの影響を除外するために使用されることが多いです。

データのチェリーピッキング

特定のデータポイントを選択することで、間の重要な変更を隠すこともできます。グラフ自体に問題がなくても、関連するデータを除外すると、誤解を招く印象を与えることがあります。

データの重要性を理解する

グラフは、複雑なデータを直感的に理解するのに役立つことがあります。しかし、ビジュアルソフトウェアがすべてのメディアでグラフの使用を可能にしたため、グラフを不注意または不誠実に使用することも容易になりました。次にグラフを見たときは、線や曲線に惑わされず、ラベル、数字、スケール、文脈を見て、画像が何の物語を伝えようとしているのかを尋ねてください。