Ang mga miyembro ng White House Coronavirus Task Force ay sumangguni sa isang nakaliligaw na tsart sa isang press briefing. AP Photo / Alex Brandon

Dahil ang mga araw ng pagpipinta sa mga pader ng kweba, ang mga tao ay kumakatawan sa impormasyon sa pamamagitan ng mga numero at imahe. Ngayon, alam ng mga dalubhasa sa visualization ng data iyon paglalahad ng impormasyon nang biswal tumutulong sa mga tao na mas maunawaan kumplikadong data. Ang problema ay ang mga visualization ng data ay maaari ding mag-iwan sa iyo ng maling ideya - kung ang mga imahe ay sloppily na ginawa o sadyang nanligaw.

Isaalang-alang ang bar graph na ipinakita sa isang Abril 6 na press briefing ng mga miyembro ng White House Coronavirus Task Force. Ito ay pinamagatang "COVID-19 na pagsubok sa US" at inilalarawan ang halos 2 milyong mga pagsubok sa coronavirus na nakumpleto hanggang sa puntong iyon. Ginamit ni Pangulong Trump ang tsart upang suportahan ang kanyang pagsasaalang-alang na ang pagsubok ay "umakyat sa isang mabilis na rate. " Batay sa graphic na ito maraming mga manonood na malamang na kinuha ang parehong konklusyon - ngunit ito ay hindi tama.

Ipinapakita ng graph ang kabuuang pinagsama-samang bilang ng mga pagsubok na isinagawa sa loob ng mga buwan, hindi ang bilang ng mga bagong pagsubok sa bawat araw.

Kapag nai-graph mo ang bilang ng mga bagong pagsubok sa pamamagitan ng petsa, maaari mong makita ang bilang ng mga pagsubok na COVID-19 na isinagawa sa pagitan ng Marso at Abril ay nadagdagan sa pamamagitan ng oras, ngunit hindi mabilis. Ang pagkakataong ito ay isa sa maraming kapag ang mahalagang impormasyon ay hindi naintindihan nang maayos o mahusay na nagkomunikasyon.

Bilang isang mananaliksik ng pakikipag-usap sa peligro at panganib, Sa tingin ko marami tungkol sa kung paano binibigyang kahulugan ng mga tao ang mga tsart, grap at mga mapa araw-araw silang nakakatagpo.

Nagpapakita man sila ng mga kaso ng COVID-19, global na mga uso sa pag-init, mga zone na may tsunami na may mataas na peligro, o paggamit ng utility, na wastong masuri at mabibigyang-kahulugan ang mga numero na nagbibigay-daan sa iyo upang makagawa ng mga napagpapasyang desisyon. Sa kasamaang palad, hindi lahat ng mga numero ay nilikha pantay.

Kung maaari mong makita ang mga pitfalls ng isang figure maaari mong maiwasan ang mga masasamang tao. Isaalang-alang ang sumusunod na tatlong mahahalagang katanungan sa susunod na makakita ka ng isang graph, mapa o iba pang data visual upang maaari mong kumpiyansa na magpasya kung ano ang gagawin sa bagong nugget ng impormasyon.

Ano ang figure na ito na sinusubukan kong sabihin sa akin?

Magsimula sa pamamagitan ng pagbabasa ng pamagat, pagtingin sa mga label at suriin ang caption. Kung ang mga ito ay hindi magagamit - maging maingat. Ang mga label ay nasa pahalang at patayong axes sa mga graph o sa isang alamat sa mga mapa. Kadalasang hindi pinapansin ng mga tao, ngunit ang impormasyong ito ay mahalaga para sa paglalagay ng lahat ng nakikita mo sa konteksto.

Tumingin sa mga yunit ng panukala - nasa mga araw o taon ba sila, Celsius o Fahrenheit, nabibilang, edad, o ano? Pantay-pantay ba silang spaced sa axis? Marami sa mga kamakailang COVID-19 na pinagsama-samang mga graph ng kaso ay gumagamit ng isang logarithmic scale, kung saan ang mga pagitan sa kahabaan ng patayong axis ay hindi pantay na spaced. Lumilikha ito ng pagkalito para sa mga tao hindi pamilyar sa format na ito

Isang broadcast noong Marso 12 ng 'The Rachel Maddow Show' ay nagsama ng isang graph na may mga walang numero na numero at isang nakakalito na pahalang na axis.

Halimbawa, isang graph mula sa "Ang Rachel Maddow Show ”sa MSNBC, ay nagpakita ng mga kaso ng coronavirus sa Estados Unidos sa pagitan ng Enero 21 at Marso 11. Ang mga yunit ng x-axis sa pahalang ay oras (sa isang format na buwan) at ang yunit ng y-axis sa patayo ay maaaring pinagsama-samang bilang ng kaso, bagaman hindi nito tinukoy.

Ang pangunahing isyu sa graph na ito ay ang mga oras ng oras sa pagitan ng magkakasunod na mga petsa ay hindi pantay.

Sa isang binagong graph, na may mga petsa na maayos na naipasok sa oras, at ang coronavirus ay nag-diagnose ng naka-plot bilang isang linya ng linya, makikita mo nang mas malinaw kung ano pagpaparami ng paglago sa rate ng impeksyon ay talagang mukhang. Kinuha ang unang 30 araw upang magdagdag ng 33 mga kaso, ngunit ang huling apat lamang upang magdagdag ng 584 na mga kaso.

Ano ang tila tulad ng isang bahagyang pagkakaiba ay maaaring makatulong sa mga tao na maunawaan kung gaano kabilis ang paglaki ng paglaki ay maaaring lumakad sa kalangitan nang mataas at marahil baguhin kung paano nila napansin ang kahalagahan ng pagkukulong dito.

Paano ginamit ang kulay, hugis, laki at pananaw?

Ang kulay ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa kung paano binibigyang kahulugan ng mga tao ang impormasyon. Ang mga pagpipilian sa kulay ay maaaring mapansin mo ang mga partikular na pattern o iguhit ang iyong mata sa ilang mga aspeto ng isang graphic.

Oregon landslide pagkamaramdamin. Ang Kagawaran ng Geology at Mineral ng Oregon

Isaalang-alang ang dalawang mapa na naglalarawan sa pagkamaramdamin sa pagguho ng lupa, na kung saan ay eksaktong pareho maliban sa mga baligtak na mga scheme ng kulay. Ang iyong mata ay maaaring iguguhit sa mas madidilim na lilim, intuitively na makita ang mga lugar na nasa mas mataas na peligro. Matapos tingnan ang alamat, aling pagkakasunud-sunod ng kulay ang sa tingin mo ay pinakamahusay na kumakatawan sa impormasyon? Sa pamamagitan ng pagbibigay pansin kung paano ginagamit ang kulay, mas maiintindihan mo kung paano nito naiimpluwensyahan kung ano ang nakatutok sa iyo at sa iyong napapansin.

Ang hugis, sukat at orientation ng mga tampok ay maaari ring maka-impluwensya kung paano mo binibigyang kahulugan ang isang pigura.

Anong mga industriya ang gumagamit ng mga Kulayan? Hemispheres

Ang mga tsart ng pie, tulad nito na nagpapakita ng pagkasira ng trabaho para sa isang rehiyon, ay napakahirap na i-parse. Pansinin kung gaano kahirap makuha ang kategorya ng pagtatrabaho sa pinakamataas o kung paano sila ranggo. Ang mga wedge ng pie chart ay hindi inayos ayon sa laki, napakaraming mga kategorya (11!), Ang pananaw ng 3D ay inalis ng mga laki ng wedge, at ang ilang mga wedge ay hiwalay sa iba na gumagawa ng mga paghahambing sa laki na halos imposible.

Ang isang tsart ng bar ay isang mas mahusay na opsyon para sa isang nakapagtuturo na pagpapakita at tumutulong na ipakita kung aling mga industriya ang tinatrabaho ng mga tao.

Saan nagmula ang data?

Ang survey ay nai-post sa 'Lou Dobbs Tonight,' na humiling ng mga manonood na bumoto sa Twitter tungkol sa pagganap ni Trump. Fox Business Network

Ang mapagkukunan ng mga isyu ng data sa mga tuntunin ng kalidad at pagiging maaasahan. Ito ay totoo lalo na para sa mga partisan o politiko na data. Kung ang data ay nakolekta mula sa isang pangkat na hindi isang magandang approximation ng populasyon sa kabuuan, maaari itong maging bias.

Halimbawa, noong Marso 18, ang poll ng host ng Fox Business Network na si Lou Dobbs sa kanyang tagapakinig sa tanong na "Paano mo bibigyan ng marka ang pamumuno ni Pangulong Trump sa laban ng bansa laban sa Wuhan Virus?"

Isipin kung ang mga Republikano lamang ang tinanong sa tanong na ito at kung paano ihahambing ang mga resulta kung ang mga Demokratiko lamang ang tatanungin. Sa kasong ito, ang mga sumasagot ay bahagi ng isang pangkat na pumili ng sarili na pinili na manood ng palabas ng Dobbs. Maaari lamang sabihin sa iyo ng botohan ang tungkol sa mga opinyon ng pangkat na iyon, hindi ang mga tao sa US sa pangkalahatan, halimbawa.

Pagkatapos isaalang-alang na ang mga Dobbs ay nagbibigay lamang ng mga positibong tugon sa kanyang maraming pagpipilian na pagpipilian - "napakahusay, mahusay o napakaganda" - at malinaw na ang data na ito ay may isang bias.

Ang pagkilala sa bias at hindi tamang pamamaraan ng pagkolekta ng data ay nagbibigay-daan sa iyo upang magpasya kung aling impormasyon ang maaasahan.

Isipin kung ano ang nakikita mo

Sa panahon ng pandemyang ito, ang impormasyon ay umuusbong nang oras-oras. Ang mga mamimili ng media ay pinuno ng mga katotohanan, tsart, grap at mga mapa araw-araw. Kung maaari kang maglaan ng ilang sandali upang tanungin ang iyong sarili ng ilang mga katanungan tungkol sa kung ano ang nakikita mo sa mga visualization na data na ito, maaari kang maglakad palayo ng isang ganap na magkakaibang konklusyon kaysa sa iyong unang tingin.

Tungkol sa Ang May-akda

Carson MacPherson-Krutsky, Kandidato ng PhD sa Geosciences, Boise State University

Ang artikulong ito ay muling nai-publish mula sa Ang pag-uusap sa ilalim ng lisensya ng Creative Commons. Basahin ang ang orihinal na artikulo.