有圖沒真相?揪出可能誤導你決策的圖表

編按:高度量化時代,數字絕對更會騙人,有圖有照片不一定有真相。數據的假象》兩位作者在華盛頓大學開設同名課程,受到極高的討論和迴響,他們運用統計與生物學領域的專精知識和經驗,以生動幽默的方式,拆解取樣偏誤與數據資料數位化混淆視聽的案例,檢視我們的生活多麼容易受到各類數據假象的影響。只要善用本書的思考方式,人人都能拆穿假象。


 

如何才能避免自己被圖表所騙呢?我們要檢視圖表連同其他形式的數據資料視覺化,如何轉移讀者的焦點,混淆 視聽,同時誤導受眾。我們會教各位讀者如何揪出這些圖表類的鬼扯形式,並且說明如何呈現同樣的數據資料會更好。

 

雖然數據資料視覺化好像很客觀,但設計者對於圖表傳達的內容有相當大的掌控權。使用的數據資料就算正確無誤,設計者還是可能加以操弄,左右我們的感覺。這些人可以無中生有,創造出讓我們誤以為真的關聯性,或是放大各群體間的小差異。

 

我們必須給下圖的作者一些創意分數,但把圓餅圖扭成羊角,只會降低觀者靠眼睛比較量值的能力。

鬼扯就是公然罔顧實情與邏輯之一致性,藉著轉移焦點、疲勞轟炸、或以威脅恫嚇的手法達到說服受眾或使其印象深刻的目的。數據資料視覺化或許不是百分百的鬼扯,但意圖相仿,就像吸引我們的思維的網路誘餌,它們要的並非點擊率,而是希望緊抓我們幾秒的注意力。柱狀圖或是折線圖或許看來無趣又複雜,但色彩繽紛的圖示可能讓人覺得有趣又具吸引力,足以請君入甕。

 

一張名為「從現在起只要靠這張就好的全球暖化圖表」就是惡名昭彰的例子。該圖原為美國保守派作家、史蒂芬.海沃德(Steven Hayward)替保守派新聞評論網站PowerLine創作的表格,後來因為《國家評論》(National Review)雜誌在2015年下半年將其張貼於推特上,又被大家進一步轉載分享。海沃德解釋自己的圖時如此寫道:

 

「這下讓人很難激動,可不是嗎?事實上,你幾乎看不出暖化。」

絕對溫度根本無關緊要。沒道理放大到如此程度導致無從觀察型樣。假如我們想得出氣候是否改變的結論,需要的是像下圖這樣的比例。

Powerline那張圖表不坦誠的地方,是海沃德選擇一個跟自己要說的事情不一致的圖表呈現方式。他聲稱自己提筆討論的是地球的溫度變化(或無變化),但卻不選擇可以顯露變化值的圖,倒採用模糊變化值而有利於絕對值的圖。

 

此外,也可能有人操弄橫軸誤導受眾。簡單的方式大概就是挑出掩蓋部分實情的數據資料範圍。2018年7月臉書公布一份叫人失望的季財報造成股價大跌。Business Insider的頭條如此大聲發難:「臉書財損,1,200億市值蒸發:美國股市有史以來的最大股災」。旁邊附上以下這張臉書四天內的股價變化圖。

一方面,這是市值的重大損失,但這是因為臉書的初始估價太高。整體而言,臉書的營運表現向來非常優秀,我們或許要將2018年7月的股價跌幅納入如此之背景脈絡,改採橫跨五年而不是四天的圖:

用這種方式示意時,我們會看到臉書股價大跌的說法非常不一樣,同時也會看到先前股價大跌後便快速反升的狀況。雖然我們對Business Insider的圖表是否誤導民眾一事感興趣,但更想指出呈現的時間範圍會決定說法偏誤的嚴重程度。閱讀折線圖和相關視覺化表格時要記住這點:確認描繪的時間範圍適用於圖表示意的重點。

發佈日期:2022/06/01

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卡爾‧伯格斯特姆

演化生物學家,華盛頓大學生物系教授。 研究領域:研究流行病的傳播方式,以及資訊如何在各大規模生物與社會系統中流動、生物如何相互交流,以及社交媒體如何改變社會。

數據的假象:數據識讀是深度偽造時代最重要的思辨素養,聰明決策不被操弄

★經匯率調整,敝公司績效最佳的全球型基金在過去九年中有七年優於大盤。 ★儘管在統計上未達顯著,本研究結果凸顯此標靶質子治療具臨床重要之效果量,挑戰了現行的治療典範。 類似上面的敘述,你可能也看過,是不是躍躍欲試? 別興奮得太早。你發現了嗎,上面的敘述完全沒說收益表現的調整方法究竟是什麼?有幾檔基金表現不如大盤?差多少?九年中有七年表現優於大盤的是同一檔基金嗎?另外,具臨床重要性卻未達統計顯著的研究結果,到底代表什麼?

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