How to spot a misleading graph - Lea Gaslowitz

Çeviri: Onur Kurtuluş Gözden geçirme: Cihan Ekmekçi

A toothpaste brand claims their product will destroy more plaque

Bir diş macunu markası, kendi ürünlerinin üretilmiş diğer tüm ürünlerden

than any product ever made.

daha fazla plağı yok ettiğini iddia ediyor.

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

Bir politikacı, en fazla istihdamı kendi projelerinin yaratacağını söylüyor.

We're so used to hearing these kinds of exaggerations

Reklamlarda ve politikada bu tür abartmaları duymaya

in advertising and politics

çok fazla alıştığımız için kılımızı bile kıpırdaymayız.

that we might not even bat an eye.

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

Peki ya tüm bu iddialar bir grafik eşliğinde sunulursa?

Afterall, a graph isn't an opinion.

Sonuç olarak grafikler birer görüş değildirler.

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

Tamamen sayılardan oluşurlar ve bunlara kim itiraz edebilir ki?

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

Ama görünen o ki, grafiklerde aldatmak ve doğruları saptırmak için

and outright manipulate.

birçok yöntem mevcut.

Here are some things to look out for.

İşte dikkat edilebilecek bazı noktalar.

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

1992'deki bu reklamda Chevy bu grafiği kullanarak

Amerika'daki en güvenilir kamyonetleri ürettiğini iddia etmişti.

using this graph.

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

Sadece son 10 yılda satılan Chevy'lerin %98'inin hâlâ kullanıldığını değil,

are still on the road,

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

aynı zamanda Toyota kamyonetlerden iki kat güvenilir olduğunu gösteriyor.

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

Ta ki soldaki rakamlara yakından bakıp

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

Toyota'nın %96,5'lerde olduğunu görünceye kadar.

The scale only goes between 95 and 100%.

Ölçek sadece %95 ile %100 arasını kapsıyor.

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

0'dan 100'e doğru gitmiş olsaydı böyle görünecekti.

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

Grafiklerdeki verileri yanlış göstermede en yaygın yöntem budur;

by distorting the scale.

ölçeği saptırmak.

Zooming in on a small portion of the y-axis

Dikey eksenin küçük bir kısmına yakınlaşmak,

exaggerates a barely detectable difference between the things being compared.

karşılaştırılan şeyler arasındaki zor görülebilecek bir farkı büyütür.

And it's especially misleading with bar graphs

Sütunlar arasındaki farkların, değerlerle orantılı olduğunu düşündüğümüzden

since we assume the difference in the size of the bars

özellikle sütun grafiklerde kullanılır.

is proportional to the values.

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

Ama grafikler yatay eksende de saptırılabilir.

usually in line graphs showing something changing over time.

Genelde çizgi grafiklerde kullanılır ve zamanla değişen şeyleri gösterir.

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

2008'den 2010'a kadar Amerika'daki işsizlik oranını gösteren bu grafik

manipulates the x-axis in two ways.

yatay ekseni iki şekilde saptırmaktadır.

First of all, the scale is inconsistent,

Birincisi, ölçek tutarsızlığı,

compressing the 15-month span after March 2009

2009 Mart sonrasındaki 15 ay

to look shorter than the preceding six months.

öncesindeki 6 ayın daha küçük gösterilmesi için sıkıştırılmış.

Using more consistent data points gives a different picture

Daha uygun veri noktaları kullandığımızda

with job losses tapering off by the end of 2009.

iş kayıplarının 2009 sonlarında azaldığı farklı bir tabloyla karşılaşıyoruz.

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

En başlarda neden yükseldiğini merak ederseniz

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

grafiğin, ABD tarihinde Büyük Buhran'dan sonraki en büyük finansal krizin

since the Great Depression.

hemen ardından başladığını görebilirsiniz.

These techniques are known as cherry picking.

Bu teknikler, "işine geleni seçmek" olarak da bilinir.

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

Büyük bir olayın etkisini dışarıda bırakmak için

right outside it.

zaman aralığı dikkatlice seçilebilir.

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

Belli veri noktaları seçilerek aralıktaki önemli değişiklikler gizlenebilir.

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

Grafikle ilgili hiçbir yanlışlık olmasa bile

leaving out relevant data can give a misleading impression.

ilgili verileri dahil etmemek aldatıcı bir izlenim verebilir.

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

Super Bowl'u her yıl kaç kişinin izlediğini gösteren bu grafik

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

etkinliğin popülerliğinin patladığını gösteriyor.

But it's not accounting for population growth.

Ama nüfus artışını hesaba katmıyor.

The ratings have actually held steady

Reytingler aslında aynı seyrediyor.

because while the number of football fans has increased,

Futbol taraftarları artsa da

their share of overall viewership has not.

toplam izleyicilerdeki ortalamaları artmıyor.

Finally, a graph can't tell you much

Son olarak, neyin önemli olduğunu bilmiyorsanız

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

grafikler size pek de bir şey söyleyemez.

Both of the following graphs use the same ocean temperature data

İki grafik de Çevre Bilgileri Ulusal Merkezleri'nden alınmış;

from the National Centers for Environmental Information.

aynı okyanus sıcaklık verilerini kullanıyor.

So why do they seem to give opposite impressions?

Peki neden böylesine zıt izlenim veriyorlar?

The first graph plots the average annual ocean temperature

İlk grafik, 1880'den 2016'ya kadarki

from 1880 to 2016,

yıllık ortalama okyanus sıcaklığı göstererek

making the change look insignificant.

sıcaklık değişikliklerini önemsiz gösteriyor.

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

Ama gerçekte, yarım derecelik bir ısınma bile

can cause massive ecological disruption.

büyük ekolojik bozulmalara sebebiyet verebilir.

This is why the second graph,

Bu yüzden, yıllık ortalama sıcaklık değişimini gösteren ikinci grafik

which show the average temperature variation each year,

is far more significant.

çok daha anlamlıdır.

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

Doğru kullanıldıklarında karmaşık verileri kavramamızı sağlarlar.

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

Görsel yazılımlarla, grafiklerin tüm yayın araçlarıyla daha fazla kullanımı sağlandı.

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

Aynı zamanda ihmalkâr ve aldatıcı yollardaki kullanımını da kolaylaştırdı.

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

Bir daha grafik gördüğünüzde çizgiler ve eğrilerle aklınız çelinmesin.

Look at the labels,

Kategorilere,

the numbers,

sayılara,

the scale,

ölçeğe,

and the context,

içeriğe bakın

and ask what story the picture is trying to tell.

ve karşınızdaki tablonun size ne anlatmak istediğini sorun.