تدّعي ماركات معجون الأسنان بأن منتجاتهم ستقضي على الترسبات أكثر من أي منتج صُنع في أي وقتٍ مضى. يُخبرك السياسيون بأن خطتهم ستُوجد أكبر عدد من الوظائف. اعتدنا على سماع هذه الأنواع من المبالغات في الإعلان والسياسة التي قد لا نوليها اهتمامنا أبدًا. ولكن ماذا لو رافق هذا الإدعاء رسمًا بيانيًا؟ بعد كل شيء، لا يعتبر الرسم البياني بمثابة رأي. إنه يمثّلُ أعدادًا حيادية ثابتة، ومَنْ يستطيع أن يجادل هذه الرسوم البيانية؟ حتى الآن، كما تبين، يوجد العديد من الوسائل التي يمكنُ للرسوم البيانية أن تخدع وتتلاعب صراحةً. هنا بعض الأمور التي علينا النظر فيها. في هذا الإعلان عام 1992، ادعت (شيفروليه) أنها تصنع الشاحنات الأكثر ثقةً في أمريكا مستخدمةً هذه الرسم البياني. لم تُظهر فقط أن 98% من كل شاحنات (شيفروليه) بيعت في السنوات العشر الأخيرة وأنها ما زالت في الطرقات، لكن بدا وكأنها أفضل مرتين من شاحنات (تويوتا). هذا هو الأمر، حتى تنظر عن كثب في الأرقام في الجهة اليسرى وترى بأن النسبة لدى (تويوتا) هي حوالي 96.5%. يتراوح التدرج ما بين 95 و 100% فقط. إذا تأرجح من 0 إلى 100، سيبدو هكذا. هذه هي إحدى الطرق الأكثر شيوعًا والتي تُحرّف فيها الرسومات البيانية المُعطيات عن طريق تحريف التدرج. تكبير جزء صغير من المحور-(واي/ص) يبالغُ في الفرق الذي بالكاد يمكنُ اكتشافه بين الأشياء التي يجري مقارنتها. وإنها مضلله خاصةً مع الرسومات البيانية الشريطية حيث نفترض الفرق في حجم الأشرطة يتناسب مع القيم. لكن يمكنُ أن يتم أيضًا تشويه محور (اكس/س) عادةً في الرسوم البيانية الخطية التي تعرضُ تغيير شيء مع مرور الوقت يظهرُ هذا الرسم الإرتفاع في البطالة في أمريكا ما بين 2008 و 2010 حيتُ يتلاعب محور (اكس/س) بطريقتين: أولها، التدريخ غير متناسق يضغطُ دورة 15 شهرًا بعد شهر آذار/مارس 2009 ليبدو أقصر من الأشهر الستة السابقة. يعطي استخدام نقاط المعطيات الأكثر اتساقاً صورة مختلفة مع فقدان الوظائف في نهاية عام 2009. وإذا تساءلت لماذا كانت الزيادة في المقام الأول يبدأ الجدول الزمني فورًا بعد أكبر انهيار مالي لأمريكا منذ الكساد الكبير. تُعرفُ هذه التقنيات "باختيار الأفضل بين ما هو متوفر." يمكن اختيار مدى زمني بعناية لاستبعاد آثار حدَث رئيسي كبير خارجها تمامًا. يمكنُ لاختيار نقاط معطيات محددة اخفاء تغييرات مهمة فيما بينها. حتى عندما لا يكون هناك خطأ ما في الرسم البياني نفسه يمكنُ لاستبعاد معطيات ذات صلة أن يعطي انطباعًا مضللًا. هذا المخطط لعدد مشاهدي (السوبر بول)- "كرة القدم الأمريكية" كل عام تجعلها تبدو وكأن الحدث ينفجرُ شعبيًا. لكنها لا تحسب النمو السكاني. بقيت التقديرات ثابتة في الواقع لأنه بينما زاد عدد مشجعي كرة القدم الأمريكية لم تزدد حصتهم من إجمالي المشاهدين. أخيرًا، لا يمكنُ للرسم البياني أن يخبرك الكثير إذا لم تكن تعلم الأهمية الكاملة لما يجري عرضه. يستخدمُ كلٌ من الرسمين البيانين نفس معطيات درجة حرارة المحيط من المراكز الوطنية للمعلومات البيئية. لذلك، لماذا تبدو أنها تُعطي عكس الإنطباع؟ يعرضُ الرسم البياني الأول متوسط درجة حرارة المحيط السنوية من عام 1880 إلى عام 2016، مما يجعل التغيير يبدو ضئيلًا. لكن في الحقيقة، حتى الارتفاع بقيمة نصف درجة مئوية يمكنُ أن يسبّب خللًا بيئيًا هائلًا. لهذا السبب فالرسم البياني الثاني، الذي يظهرُ الاختلاف في متوسط درجات الحرارة كل عام، هو أكثر أهمية بكثير. عندما يتم استخدامها جيدًا، يمكنها مساعدتنا في الفهم البديهي لمعطيات معقدة. شغلت البرمجيات البصرية مزيدًا من الاستخدام للرسوم البيانية في كل وسائل الإعلام مما جعلتها سهلة الاستخدام بطريقة متهورة وغير نزيهة. لذلك، عندما ترى رسمًا بيانيًا في المستقبل، لا تتأثر بالخطوط والمنحنيات. أنظر في الملصقات المسماة، والأرقام، والتدرج، وفي السياق، واسأل ماذا تحاول الصورة أن تقول. [النهاية]
A toothpaste brand claims their product will destroy more plaque than any product ever made. A politician tells you their plan will create the most jobs. We're so used to hearing these kinds of exaggerations in advertising and politics that we might not even bat an eye. But what about when the claim is accompanied by a graph? Afterall, a graph isn't an opinion. It represents cold, hard numbers, and who can argue with those? Yet, as it turns out, there are plenty of ways graphs can mislead and outright manipulate. Here are some things to look out for. In this 1992 ad, Chevy claimed to make the most reliable trucks in America using this graph. Not only does it show that 98% of all Chevy trucks sold in the last ten years are still on the road, but it looks like they're twice as dependable as Toyota trucks. That is, until you take a closer look at the numbers on the left and see that the figure for Toyota is about 96.5%. The scale only goes between 95 and 100%. If it went from 0 to 100, it would look like this. This is one of the most common ways graphs misrepresent data, by distorting the scale. Zooming in on a small portion of the y-axis exaggerates a barely detectable difference between the things being compared. And it's especially misleading with bar graphs since we assume the difference in the size of the bars is proportional to the values. But the scale can also be distorted along the x-axis, usually in line graphs showing something changing over time. This chart showing the rise in American unemployment from 2008 to 2010 manipulates the x-axis in two ways. First of all, the scale is inconsistent, compressing the 15-month span after March 2009 to look shorter than the preceding six months. Using more consistent data points gives a different picture with job losses tapering off by the end of 2009. And if you wonder why they were increasing in the first place, the timeline starts immediately after the U.S.'s biggest financial collapse since the Great Depression. These techniques are known as cherry picking. A time range can be carefully chosen to exclude the impact of a major event right outside it. And picking specific data points can hide important changes in between. Even when there's nothing wrong with the graph itself, leaving out relevant data can give a misleading impression. This chart of how many people watch the Super Bowl each year makes it look like the event's popularity is exploding. But it's not accounting for population growth. The ratings have actually held steady because while the number of football fans has increased, their share of overall viewership has not. Finally, a graph can't tell you much if you don't know the full significance of what's being presented. Both of the following graphs use the same ocean temperature data from the National Centers for Environmental Information. So why do they seem to give opposite impressions? The first graph plots the average annual ocean temperature from 1880 to 2016, making the change look insignificant. But in fact, a rise of even half a degree Celsius can cause massive ecological disruption. This is why the second graph, which show the average temperature variation each year, is far more significant. When they're used well, graphs can help us intuitively grasp complex data. But as visual software has enabled more usage of graphs throughout all media, it's also made them easier to use in a careless or dishonest way. So the next time you see a graph, don't be swayed by the lines and curves. Look at the labels, the numbers, the scale, and the context, and ask what story the picture is trying to tell.