Beyaz Saray Coronavirus Görev Gücü üyeleri bir basın brifinginde yanıltıcı bir tabloya başvuruyor. AP Fotoğrafı / Alex Brandon

Mağara duvarlarındaki resim günlerinden bu yana, insanlar figürler ve görüntülerle bilgiyi temsil ediyorlar. Günümüzde veri görselleştirme uzmanları görsel olarak bilgi sunmak insanların daha iyi anlamalarına yardımcı olur karmaşık veriler. Sorun şu ki, veri görselleştirmeleri sizi yanlış bir fikirle bırakabilir - görüntüler ister özensiz yapılır, isterse kasten yanıltıcı olsun.

Örneğin, 6 Nisan basın brifingi Beyaz Saray Coronavirus Görev Gücü üyeleri tarafından. “ABD'de COVID-19 testi” başlığını taşıyor ve bu noktaya kadar tamamlanmış yaklaşık 2 milyon koronavirüs testini gösteriyor. Başkan Trump grafiği testin “hızlı artış.” Bu grafiğe dayanarak, birçok izleyici muhtemelen aynı sonucu çıkardı - ama yanlış.

Grafik, her gün yeni testlerin sayısını değil, aylar boyunca gerçekleştirilen toplam test sayısını gösterir.

Yeni testlerin sayısını tarihe göre grafiğe eklediğinizde, Mart ve Nisan ayları arasında gerçekleştirilen COVID-19 testlerinin sayısının zaman içinde arttığını, ancak hızlı bir şekilde artmadığını görebilirsiniz. Bu örnek, önemli bilgilerin gerektiği gibi anlaşılmadığı veya iyi bir şekilde iletilmediği zamanlardan biridir.

Olarak tehlike ve risk iletişimi araştırmacısı, İnsanların grafikleri, grafikleri nasıl yorumladığı hakkında çok şey düşünüyorum ve haritalar günlük olarak karşılaşırlar.

İster COVID-19 vakaları, ister küresel ısınma eğilimleri, yüksek riskli tsunami bölgeleri veya kamu hizmeti kullanımı olsun, rakamları doğru bir şekilde değerlendirip yorumlayabilmek bilinçli kararlar vermenizi sağlar. Ne yazık ki, tüm rakamlar eşit yaratılmamıştır.

Bir figürün tuzaklarını tespit edebiliyorsanız, kötü olanlardan kaçınabilirsiniz. Bir sonraki grafik, harita veya başka bir veri görseli gördüğünüzde aşağıdaki üç önemli soruyu göz önünde bulundurun, böylece yeni bilgi külçesi ile ne yapacağınıza güvenle karar verebilirsiniz.

Bu rakam bana ne anlatmaya çalışıyor?

Başlığı okuyarak, etiketlere bakarak ve altyazıyı kontrol ederek başlayın. Bunlar mevcut değilse - çok dikkatli olun. Etiketler, grafiklerdeki yatay ve dikey eksenlerde veya haritalardaki bir açıklamada olacaktır. İnsanlar genellikle onları göz ardı ederler, ancak bu bilgi görselleştirmede gördüğünüz her şeyi bağlam içine koymak için çok önemlidir.

Ölçü birimlerine bakın - günler veya yıllar, Santigrat veya Fahrenhayt, sayımlar, yaş veya ne olarak? Eksen boyunca eşit aralıklı mı? Son COVID-19 kümülatif vaka grafiklerinin çoğunda, dikey eksen boyunca aralıkların eşit aralıklı olmadığı logaritmik bir ölçek kullanılır. Bu insanlar için karışıklık yaratır bu biçime aşina değilim.

12 Mart'ta yayınlanan 'The Rachel Maddow Show' yayını, etiketlenmemiş numaralara ve zor bir yatay eksene sahip bir grafik içeriyordu.

Örneğin, "Rachel Maddow Gösterisi ”21 Ocak - 11 Mart tarihleri ​​arasında Amerika Birleşik Devletleri'nde koronavirüs vakaları gösterdi. Yataydaki x ekseni birimleri zaman (bir ay-gün formatında) ve dikeydeki y ekseni birimleri muhtemelen kümülatif vaka sayılarıdır. belirtmez.

Bu grafikle ilgili asıl mesele, ardışık tarihler arasındaki zaman aralıklarının düzensiz olmasıdır.

Tarihlerin zaman içinde uygun aralıklarla yerleştirildiği ve koronavirüs tanılarının çizgi grafik olarak çizildiği gözden geçirilmiş bir grafikte, üstel büyüme enfeksiyon oranında gerçekten gibi görünüyor. 30 vaka eklemek için ilk 33 gün sürdü, ancak 584 vaka eklemek için sadece son dördü.

Küçük bir fark gibi görünen şey, insanların üstel büyümenin ne kadar hızlı yükselebileceğini anlamalarına ve belki de onu engellemenin önemini algılama biçimlerini değiştirmelerine yardımcı olabilir.

Renk, şekil, boyut ve perspektif nasıl kullanılır?

Renk önemli bir rol oynar insanların bilgiyi nasıl yorumladığı konusunda. Renk seçimleri, belirli desenleri fark etmenizi sağlayabilir veya bir grafiğin belirli yönlerine dikkatinizi çekebilir.

Oregon heyelan duyarlılığı. Oregon Jeoloji ve Maden Endüstrisi Bölümü

Heyelan duyarlılığını gösteren iki haritayı düşünün; bunlar tersine çevrilmiş renk şemaları dışında tamamen aynıdır. Gözünüz daha koyu gölgelere çekilebilir ve bu alanları sezgisel olarak daha yüksek risk altında görür. Efsaneye baktıktan sonra, bilgiyi hangi renk sırasının en iyi temsil ettiğini düşünüyorsunuz? Dikkat ederek renk nasıl kullanılır, size neyin göze çarptığını ve neyi algıladığınızı nasıl etkilediğini daha iyi anlayabilirsiniz.

Özelliklerin şekli, boyutu ve yönü de etkileyebilir bir figürü nasıl yorumlarsın.

Hangi endüstriler Coloradans kullanıyor? Yarıküreleri

Bunun gibi bir bölgenin istihdam dağılımını gösteren pasta grafiklerinin ayrıştırılması çok zordur. Hangi istihdam kategorisinin en yüksek olduğunu veya nasıl sıralandığını ortaya çıkarmanın ne kadar zor olduğuna dikkat edin. Pasta grafiğin kamaları boyuta göre düzenlenmez, çok fazla kategori (11!) Vardır, 3D perspektif kama boyutlarını bozar ve bazı kamalar boyut karşılaştırmalarını neredeyse imkansız hale getiren diğerlerinden farklıdır.

Çubuk grafik, bilgilendirici bir ekran için daha iyi bir seçenektir ve insanların hangi sektörlerde çalıştığını göstermeye yardımcı olur.

Veriler nereden geliyor?

Anket, görüntüleyenlerin Twitter'da Trump'ın performansı hakkında oy vermesini isteyen 'Lou Dobbs Tonight' üzerine yayınladı. Fox Business Network

Veri kaynağı kalite ve güvenilirlik açısından önemlidir. Bu özellikle partizan veya siyasallaştırılmış veriler için geçerlidir. Veriler, bir bütün olarak popülasyonun iyi bir yaklaşımı olmayan bir gruptan toplanırsa, taraflı olabilir.

Örneğin, 18 Mart'ta Fox Business Network sunucusu Lou Dobbs izleyicilerini “Başkan Trump'ın ulusun Wuhan Virüsüne karşı mücadelesinde liderliğini nasıl derecelendirirsiniz?” Sorusuyla sorguladı.

Bu soruya sadece Cumhuriyetçilerin sorulup sorulmadığını ve sadece Demokratların sorulması halinde sonuçların nasıl karşılaştırılacağını hayal edin. Bu durumda katılımcılar, Dobbs'un şovunu izlemeyi seçen kendi kendini seçen bir grubun parçasıydı. Ankette, örneğin ABD'deki kişilerden değil, yalnızca o grubun fikirlerinden bahsedilebilir.

Öyleyse Dobbs'un çoktan seçmeli seçeneklerinde - “mükemmel, harika ya da çok iyi” - sadece olumlu yanıtlar verdiğini ve bu verilerin bir önyargıya sahip olduğu açıktır.

Önyargıları ve uygun olmayan veri toplama yöntemlerini tespit etmek hangi bilgilerin güvenilir olduğuna karar vermenizi sağlar.

Gördüklerinizi düşünün

Bu salgın sırasında, saat başı bilgi ortaya çıkıyor. Medya tüketicileri her gün gerçekler, çizelgeler, grafikler ve haritalarla doludur. Bu veri görselleştirmelerinde gördükleriniz hakkında kendinize birkaç soru sorabiliyorsanız, ilk bakışta sahip olabileceğinizden tamamen farklı bir sonuca varabilirsiniz.

Yazar hakkında

Carson MacPherson-Krutsky, Yer Bilimleri Doktora Adayı, Boise Eyalet Üniversitesi

Bu makale şu adresten yeniden yayınlandı: Konuşma Creative Commons lisansı altında. Okumak Orijinal makale.