How to spot a misleading graph - Lea Gaslowitz

Kako prepoznati obmanjujući grafikon - Lea Gaslovic

Prevodilac: Ivana Krivokuća Lektor: Tijana Mihajlović

A toothpaste brand claims their product will destroy more plaque

Marka zubne paste tvrdi da će njihov proizvod uništiti više plaka

than any product ever made.

od bilo kog proizvoda koji je ikada napravljen.

A politician tells you their plan will create the most jobs.

Političar vam kaže da će njegov plan stvoriti najviše poslova.

We're so used to hearing these kinds of exaggerations

Toliko smo navikli da slušamo ovakva preterivanja

in advertising and politics

u reklamama i politici

that we might not even bat an eye.

da se možda nećemo ni osvrnuti.

Ali šta ako tvrdnju prati grafikon?

But what about when the claim is accompanied by a graph?

Na kraju krajeva, grafikon nije mišljenje.

Afterall, a graph isn't an opinion.

It represents cold, hard numbers, and who can argue with those?

On predstavlja suve, čvrste brojke, a ko može tome da se suprotstavi?

Yet, as it turns out, there are plenty of ways graphs can mislead

Ipak, kako se ispostavilo, mnogo je načina na koje grafikoni mogu obmanjivati

and outright manipulate.

i načisto manipulisati.

Evo nekih stvari na koje treba obratiti pažnju.

Here are some things to look out for.

In this 1992 ad, Chevy claimed to make the most reliable trucks in America

U ovoj reklami iz 1992. godine,

Ševrolet je tvrdio da pravi najpouzdanije kamione u Americi,

using this graph.

koristeći ovaj grafikon.

Not only does it show that 98% of all Chevy trucks sold in the last ten years

Ne samo da pokazuje da je 98% svih Ševroletovih kamiona

prodatih u poslednjih deset godina još uvek na putevima,

are still on the road,

but it looks like they're twice as dependable as Toyota trucks.

već izgleda kao da su dvostruko pouzdaniji od Tojotinih kamiona.

That is, until you take a closer look at the numbers on the left

Odnosno, dok ne pogledate malo bolje brojeve na levoj strani

and see that the figure for Toyota is about 96.5%.

i vidite da je Tojotina cifra oko 96,5%.

The scale only goes between 95 and 100%.

Skala je samo između 95 i 100%.

If it went from 0 to 100, it would look like this.

Kada bi išla od 0 do 100, to bi izgledalo ovako.

This is one of the most common ways graphs misrepresent data,

Ovo je jedan od najčešćih načina na koje grafikoni lažno prikazuju podatke,

by distorting the scale.

time što izvitopere skalu.

Zooming in on a small portion of the y-axis

Uveličavanje malog dela ose ispilon,

exaggerates a barely detectable difference between the things being compared.

znatno pojačava jedva primetnu razliku između stvari koje se upoređuju.

And it's especially misleading with bar graphs

A pogotovo je obmanjujuće uz stubičaste grafikone

since we assume the difference in the size of the bars

jer pretpostavljamo da je razlika u veličini stubića

proporcionalna vrednostima.

is proportional to the values.

Skala se takođe može iskriviti duž ose iks,

But the scale can also be distorted along the x-axis,

usually in line graphs showing something changing over time.

obično kod linijskih grafikona koji pokazuju nešto što se menja vremenom.

This chart showing the rise in American unemployment from 2008 to 2010

Ovaj grafikon koji pokazuje rast nezaposlenosti u Americi

od 2008. do 2010. godine

manipulates the x-axis in two ways.

manipuliše osom iks na dva načina.

First of all, the scale is inconsistent,

Pre svega, skala je nedosledna,

compressing the 15-month span after March 2009

jer sažima period od 15 meseci nakon marta 2009. godine

to look shorter than the preceding six months.

tako da izgleda kraće nego prethodnih šest meseci.

Using more consistent data points gives a different picture

Korišćenje doslednijih podataka daje drugačiju sliku,

pri čemu broj gubitaka poslova opada do kraja 2009. godine.

with job losses tapering off by the end of 2009.

And if you wonder why they were increasing in the first place,

Ako se pitate zašto je uopšte rastao,

the timeline starts immediately after the U.S.'s biggest financial collapse

vremenski okvir počinje odmah nakon najvećeg finansijskog kolapsa u SAD-u

since the Great Depression.

od Velike depresije.

These techniques are known as cherry picking.

Ove tehnike su poznate kao selektivno dokazivanje.

A time range can be carefully chosen to exclude the impact of a major event

Vremenski opseg može biti pažljivo odabran tako da isključi uticaj velikog događaja

right outside it.

neposredno izvan njega.

And picking specific data points can hide important changes in between.

Odabir određenih podataka može sakriti važne promene u međuperiodu.

Even when there's nothing wrong with the graph itself,

Čak i kada ništa nije pogrešno u samom grafikonu,

leaving out relevant data can give a misleading impression.

izostavljanje relevantnih podataka može dati pogrešan utisak.

This chart of how many people watch the Super Bowl each year

Ovaj grafikon sa brojem ljudi koji gledaju Superboul svake godine

makes it look like the event's popularity is exploding.

daje utisak da je popularnost ovog događaja buknula.

But it's not accounting for population growth.

Međutim, ne uzima u obzir rast populacije.

The ratings have actually held steady

Gledanost je zapravo ostala stabilna

because while the number of football fans has increased,

jer, dok je rastao broj obožavatelja fudbala,

njihov udeo u ukupnom broju gledalaca nije.

their share of overall viewership has not.

Finally, a graph can't tell you much

Najzad, grafikon vam ne može mnogo toga reći

if you don't know the full significance of what's being presented.

ako ne poznajete u celosti značaj onoga što je prikazano.

Both of the following graphs use the same ocean temperature data

Oba sledeća grafika koriste iste podatke o temperaturi okeana

from the National Centers for Environmental Information.

iz Nacionalnh centara za informacije o životnoj sredini.

So why do they seem to give opposite impressions?

Pa zašto se čini da daju suprotne utiske?

The first graph plots the average annual ocean temperature

Prvi grafikon prikazuje prosečnu godišnju temperaturu okeana

from 1880 to 2016,

od 1880. do 2016. godine,

making the change look insignificant.

zbog čega promena ne deluje značajno.

Ali, u stvari, čak i porast od pola stepena Celzijusa

But in fact, a rise of even half a degree Celsius

can cause massive ecological disruption.

može izazvati ogromne ekološke poremećaje.

This is why the second graph,

Zato je drugi grafikon,

which show the average temperature variation each year,

koji prikazuje prosečno variranje temperature svake godine,

is far more significant.

mnogo značajniji.

When they're used well, graphs can help us intuitively grasp complex data.

Kada se dobro koriste,

grafikoni nam mogu pomoći da intuitivno shvatimo kompleksne podatke.

But as visual software has enabled more usage of graphs throughout all media,

Međutim, vizuelni softver je omogućio veću upotrebu grafikona u svim medijima,

it's also made them easier to use in a careless or dishonest way.

ali je i olakšao njihovo korišćenje na nepažljiv ili nepošten način.

So the next time you see a graph, don't be swayed by the lines and curves.

Dakle, sledeći put kada vidite grafikon,

ne upravljajte se prema pravama i krivuljama.

Look at the labels,

Pogledajte oznake,

the numbers,

brojeve,

the scale,

skalu

i kontekst,

and the context,

and ask what story the picture is trying to tell.

i zapitajte se kakvu priču ta slika pokušava da prenese.