誤解を招くグラフに注意：正しく読む方法

要約

グラフはしばしば事実やデータを明確な視覚化として表現するために使用されます。しかし、グラフの過剰で不正確な使用は誤解を招く印象を与えることがあります。人工的なスケーリング、選択的な表現、データのチェリーピック、その他の誤った表現により、視覚化されたグラフは視聴者を誤った方向に導く可能性があります。この記事では、グラフが歪められ、操作される方法と、誤解を招くグラフを見つける方法について見ていきます。

グラフがどのように誤解を招くか

私たちはしばしばグラフが信頼でき、偏りのないものだと考えていますが、文脈がない場合、グラフのデータは誤解を招くことがあります。グラフはパターンやトレンドを分離して目立たせることができますが、どんなグラフ表現でも正確なデータと合理的な表現原則に基づいている必要があります。グラフが事実に基づいていても、スケール、データ表現、または視覚的なプレゼンテーションが誤解を招く場合、グラフは非常に誤解を招くことがあります。

誤解を招くスケーリング

グラフのスケールが正確でない場合、グラフは誤解を招くことがあります。これは、y軸（縦軸）の小さなセグメントに選択的にズームインすることで行われることが多いです。これにより、比較される値の微妙な違いが誇張され、誇張されたスケーリングの棒グラフを使用すると、値の歪んだ印象を与えることができます。同様に、x軸（横軸）のあるグラフは時間の経過を示すことができますが、x軸を操作することも読者を誤導することがあります。

チェリーピックされたデータ

グラフは、データ選択を操作することでチェリーピックされることもあります。特定のデータポイントを選択することで、異なるデータポイント間の重要な変化を隠すことができ、また、自分たちの主張を支持するデータのみに焦点を当てることができます。例えば、2008年から2010年までの米国の失業率を示すチャートがあります。このタイムラインはそれ以上の重要なイベントを無視し、重要な期間を除外しています。

文脈の重要性

グラフに基づいて何かの結論を出す前に、問題の完全な理解を得る必要があります。探している例によっては、データが特定の視点や意図したメッセージをサポートするように歪められる可能性があります。視聴者としては、タイトル、凡例、ラベルに注意を払い、データがどこから得られたかを確認する必要があります。

結論

まとめると、グラフは変数間のトレンドや関係を視覚的に決定するための強力なツールです。しかし、他のツールと同様に、グラフは誤用され、悪用されることがあります。データの範囲、調査の目的、データのソース、その他の詳細は注意深く考慮する必要があります。視聴者として、私たちはグラフを慎重に見て、批判的な思考を持って、物語全体を理解する必要があります。