Манипуляции восприятия в инфографике: видим то, чего нет
Роман Егоров, аспирант направления “Дизайн” в Нетологии, написал для блога статью о том, как визуальные искажения графиков и диаграмм обманывают наше восприятие.
Чтобы сделать полезную и сильную инфографику, нужно соблюдать законы и правила визуализации данных. Некоторые нарушают эти законы и используют незаметные искажения, чтобы манипулировать восприятием пользователей. Рассказываем о самых распространённых манипуляциях на наглядных примерах и учимся визуализировать данные без искажений.
Чем больше минимальное значение по оси Y, тем более масштабно выглядит график. Например, возьмём значения средней зарплаты по России за 2014-2018 годы и проиллюстрируем их рост разными способами.
Средняя зарплата в России за 2014-2018 годы. Источник
По оси Y поставили минимальное значение – 27 500, из-за чего визуально кажется, будто с 2014 года средняя зарплата выросла более чем в 2 раза
Снизили минимальное значение по оси Y до нуля – и рост зарплат визуально стал не таким значительным
Когда допустимо: если часть массива показателей ниже определённого значения редко встречается в реальности. К примеру, вес взрослого мужчины не бывает ниже 30 кг, а значит, для отображения статистики по весу можно проигнорировать нижние показатели.
Пример столбчатой диаграммы, где минимальное значение по оси Y – 30
Несоответствие данных масштабам иллюстрации
Цель: манипуляция наглядностью.
Если для наглядного сравнения двух значений использовать размеры фигур, нужно учитывать соотношение их площади. Если вместо площади используется, например, высота или ширина фигуры – это искажает данные. В примере ниже сравниваются три квадрата: хотя последнее число больше первого всего в 3 раза, площадь последнего квадрата больше первого почти в 9 раз, а всё потому, что при сравнении использована высота квадрата, а не площадь.
Если можете, всегда старайтесь заменить круговую диаграмму на более наглядный и точный способ визуализации данных.
Манипуляции с выборкой
Цель: представить только позитивную часть тренда.
Пример игры с гистограммами: в коротком временно́м срезе (слева) кажется, что график растёт, но если увеличить временной промежуток (справа), в контексте общей динамики рост окажется незначительным:
Когда это допустимо: если у значения позитивная динамика за всё время наблюдений и нам просто показывают конкретный период.
Искажение причинно-следственных связей при сравнении трендов
Цель: выявить влияние трендов друг на друга.
Когда допустимо:
1. Если тренды связаны между собой и логика связи считывается в первые секунды. Например, число камер на дорогах Москвы и количество штрафов.
Взаимосвязь курения и рака лёгких в Австралии
2. В сложных взаимосвязях, если приводятся научные обоснования, почему два тренда могут быть связаны.
3. Если открыто указано, что данные – это только предположение автора, а не точный факт.
Писатель Тайлер Виген издал книгу с подборкой самых нелепых трендовых совпадений. Теперь вы знаете, что потребление моцареллы влияет на количество докторов наук, а чем меньше едят маргарина в американском штате Мэн, тем меньше там разводов:
Создаём корректную инфографику без искажений
Чтобы научиться создавать сильную инфографику и правильно визуализировать данные, прочитайте другие статьи блога Нетологии:
Мнение автора и редакции может не совпадать. Хотите написать колонку для “Нетологии”? Читайте наши условия публикации. Чтобы быть в курсе всех новостей и читать новые статьи, присоединяйтесь к Телеграм-каналу Нетологии.