Самые частые ошибки при создании инфографики

Казалось бы, это грозит только расплывчатым текстам с неясными концепциями и рассуждениями на свободную тему, а научным изысканиям и бизнес-показателям нечего боятся. Действительно, как можно переврать цифры? Написано миллион, значит миллион. Но кто из вас в последний раз видел таблицу с цифрами где-то кроме счетов за электричество? Почти все сложные данные сейчас представляют в виде инфографики.

Даже МосЭнергоСбыт уже подтянулся

Это наглядно, быстро воспринимается, картинки привлекают внимание. Курсы валют, биржевые котировки, годовые отчеты выглядят гораздо проще в виде графиков, чем в виде бесконечного столбца цифр.

Но с помощью инфографики можно сильно исказить в принципе верные данные. Заставить человека сделать ложные выводы и принять неверное решение.
Чтобы легче замечать попытки манипулировать вашим мнением, нужно знать, куда смотреть. В тексте – на наличие заслуживающего доверия источника, беспристрастность автора, хорошую репутацию ресурса, полноту данных. В инфографике, чтобы отсечь 90% сомнительных данных, нужно знать всего несколько маркеров-ошибок.

3D-эффекты

Ближайший к зрителю сектор всегда будет казаться несколько больше, чем он есть на самом деле

В круговой диаграмме с 3D-эффектом размеры секторов визуально искажаются. Наш мозг не может точно интерпретировать график в таком виде. Ближний сектор мы будем воспринимать как самый большой, дальние сектора будут казаться меньше, чем есть на самом деле.
Этот эффект чудовищно популярен, спасибо Ворду.

Но как бы ни хотелось добавить красоты в отчет и сделать модный блестящий, с тенюшкой и градиентом, 3D-суперграфик, попробуйте удержаться. Анимированный фон со звездочками и красный текст на ретросайтах тоже какое-то время казался красивым, но ужасно затруднял чтение.

Такая карта позволяет получить только самые общие данные о том, как распространялся вирус. Увидеть точное распределение по регионам невозможно благодаря искажениям из-за 3D-эффекта

3D-эффекты искажают не только пайчарты, но и другие виды графики. Например, карты. Некоторые регионы либо частично, либо полностью скрыты регионами выше, теми, что спереди. Шкала вертикального измерения не читается, так что получить точное число для любого региона невозможно.

Визуально шанс застать супруга с любовницей и шанс умереть от переработки выглядят почти одинаково. Хотя первый почти в два раза выше

Когда в Эфиопии были улучшения? В начале 80-х? В конце? Было ли в 70-м сильно хуже, чем в 80-м? Или голод сохранялся на одном уровне? Если бы не было цветового кодирования, могли бы вы хоть что-то понять по этому графику?

Художественное изображение данных

Все попытки перерисовать графики необычно и образно, скорее всего, закончатся искажением информации. Красочные иллюстрации привлекают больше внимания, но в них и сложнее пробиться к реальной информации.
Рассмотрим график потребления количества пива в США за 1970-1978 годы в миллионах баррелей и долю рынка компании Schlitz. График с бочками выглядит очень внушительно.

Как мерить количество баррелей, по середине крышки или по верхней точке? Непонятно

Давайте избавимся от ненужного «мусора» на данном графике и перерисуем его в нормальном виде. Уже как-то не так внушительно и серьезно выходит.

Можете ли вы определить, сколько женщин голосовали в 1869, а сколько в 1912?

Интервалы усреднения

Манипулируя интервалами, можно довольно сильно изменить общую картину. Например, фонд показывает на графике свою доходность за четыре года, которая составляет 400%. Но четыре года назад был кризис – 2008 год. В этом графике они взяли показатель, когда Сбербанк стоил по 12 рублей, а сейчас он по 100 рублей. Если же взять интервал не четыре года, а пять лет, то есть с 2007 года, то у фонда будет минус 20% за пять лет.
Чтобы замечать такие ошибки, нужно ориентироваться в международной обстановке и истории развития рынка.

Цветовая контрастность

Карта курильщиков Америки

Карта показывает, какой процент населения Америки курит. Более темным показаны курящие штаты, светлым – менее курящие. С первого взгляда видно, что в Кентукки проблемы. Но если мы посмотрим на данные, то выяснится, что в Кентукки курят 27% жителей. И это не так уж сильно отличается от 23% в Юте. А перепады цвета создают ощущение того, что количество курильщиков отличается в несколько раз.

Очевидно, что в Калифорнии пиво самое лучшее. Но насколько оно лучше алабамского? Несколько лучше? В десять раз лучше? В два раза лучше?

Начала оси

Все нормальные оси начинаются с нуля. Если на картинке непонятный промежуток, скорее всего, вас пытаются ввести в заблуждение относительно масштабов изменений.

Создается иллюзия стремительного роста

Если представить те же данные в правильном масштабе, то видно, что прирост довольно незначительный

Ниже представлен график республиканского правительства о том, как увеличилось количество людей, получающих социальную помощь. Сразу хочется проголосовать за республиканцев, смотрите, как за два года стало легче жить обездоленным!

Визуально кажется, что размеры дотаций выросли в 4 раза

Ой, но что случилось с масштабом? Ну-ка посмотрим на настоящие изменения.

На самом деле, рост выплат далеко не такой значительный

Традиция рисования таких графиков тянется с 1937 года!

Масштаб исследований

Смотрите, как выросло количество посетителей! Или стойте. Ой, вся выборка состоит из 24 человек

Прежде чем верить результатам исследований, посмотрите на размер выборки.
Если выборка для эксперимента составляет всего лишь дюжину человек, то можно получить любые результаты. Представим, что мы подбрасываем монетку пять раз. Какова вероятность, что все пять раз выпадет орел? Всего лишь одна тридцать вторая, это не может быть просто совпадением, если выпадут все пять орлов, ведь так? А теперь представим, что мы повторяем этот эксперимент 50 раз. Хоть одна из этих попыток увенчается успехом. О ней-то мы и напишем в отчете, а все другие эксперименты никуда не пойдут. Таким образом, мы получим исключительно случайные данные, которые отлично вписываются в нашу задачу.

Корреляция и причинность

Если два события произошли одно за другим, это не значит, что одно из них является причиной для второго. Вы встретили черную кошку, а потом вас обругал начальник? Это совпадение. Если вы встречаете черную кошку примерно раз в неделю, то через некоторый промежуток времени, почти неизбежно наступит день, когда совпадет встреча черной кошки и какая-нибудь гадость.

С большими массивами данных происходит то же самое. Какие-то две величины могут случайно оказаться друг на друга похожими или одинаково себя вести, если у них общая причина.

Кризис в Греции, очевидно, произошел из-за Facebook’а

Дома дорожают из-за нездорового пристрастия к имени Ава

Эта скала мне сразу не понравилась!

Давайте просто перестанем давать ученым деньги, и проблема всемирного потепления будет решена!

И проблема самоубийств тоже!

Ну, и конечно же…

Критически оценивайте поступающую информацию и не попадайтесь на дешевые уловки и непроверенные факты.

Главное, после того, как прочитаете эту статью, не переходите на темную сторону силы, и не используйте эти приемы в своих отчетах :-)