Wykresy i infografiki pojawiają się często w dyskusji na temat zmiany klimatu. Statystyki w nich przedstawiane wydają się obiektywne i wiarygodne – surowe dane nie są przecież stronnicze. Z tego powodu mamy tendencję do ufania wszelkiego rodzaju wykresom, przywoływanych w celu poparcia jakiegoś poglądu. Niestety, istnieje jednak wiele sposobów manipulacji, które można wykorzystać przy przedstawianiu danych. Jak zatem nie dać się oszukać wykresom?
Sprawdzajmy źródła statystyk
Traktujmy wykresy i infografiki, szczególnie te znalezione w internecie w podobny sposób jak pozostałe informacje i newsy. Należy zatem sprawdzić źródło – czy statystyki pochodzą od godnej zaufania instytucji, zespołu badawczego lub centrum statystycznego? Warto również sprawdzić kto zajmował się interpretacją danych i przedstawieniem ich na wykresie – dzięki temu będziemy mogli wykryć ewentualny konflikt interesów, który zagraża obiektywizmowi.
Uważajmy na manipulację przedstawienia danych
Nawet statystyki zebrane przez godną zaufania organizację mogą zostać przeniesione na wykresy w sposób, który wypacza ich przekaz.
Jednym z głośniejszych przykładów była infografika opublikowana w 2015 roku przez The National Review, która pokazywała roczne średnie temperatury w latach 1880-2015, na podstawie danych zgromadzonych przez NASA. Chociaż wykres był poprawny, użyto go do podparcia tezy, że zmiana klimatu nie ma miejsca. Jak to możliwe? Pionowa oś wykresu została przeskalowana, by pokazywać ogromny zakres wartości – znacznie większy niż wahania średniej temperatury. Powstała w ten sposób niemalże pozioma linia znakomicie ilustrowała poglądy denialistów klimatycznych. Gdy jednak te same dane zostały przedstawione w skali bardziej proporcjonalnej do pokazywanych danych, tendencja wzrostowa stawała się doskonale widoczna (porównanie obu wykresów można znaleźć tutaj).
Podobny zabieg został zastosowany w tym przykładzie. Dwa wykresy poniżej obrazują ten sam zbiór danych z tendencją wzrostową, ale wartości na osi pionowej na pierwszym biegną od 0 do 1000 a na drugim od 0 do 100. Skala wartości na osi poziomej na obu wykresach jest z kolei taka sama (od 0 do 500).
Na pierwszym wykresie widoczny jest niewielki wzrost, jednak gdy “przybliżymy” skalę na osi pionowej, od razu wyda się on bardziej znaczący.
Manipulowanie skalą może być równiez użyte w celu uwypuklenia jakiejś zmiany. Możemy to zobaczyć na kolejnym przykładzie:
Wzrost pomiędzy poszczególnymi wartościami na tym wykresie słupkowym wydaje się spory, dopóki nie zwrócimy uwagi na fakt, iż skala osi pionowej zaczyna się na 35% a kończy na 60%. Jeśli zaczynałaby się od zera i kończyła na 100%, wykres wyglądałby znacznie mniej dramatycznie:
Inna technika manipulacji jest także celowe pominięcie pewnych wartości w zestawieniu – nasz przykładowy wykres, mógłby w takim przypadku wyglądać tak:
W wielu przypadkach bardzo trudno stwierdzić czy wykres zniekształca dane, warto więc sprawdzać, czy ta sama statystyka nie została przedstawiona przez inne źródło – na przykład zestaw danych przedstawiony przez wspomnianą wcześniej The National Review, został ukazany w bardziej stosownej skali przez The Washington Post.
Świadomość istnienia technik manipulacji przedstawieniem danych daje nam przewagę w ocenianiu wiarygodności informacji online i nie tylko. Ważne jest zatem, by pamiętać, że statystyki nie zawsze są równoznaczne z obiektywizmem.
Źródła:
Udostępnij na FB
Udostępnij na Twitterze
Udostępnij na LinkedIn
