好享学 | 当心！这些「数据可视化陷阱」正在误导你

好享学是高下制图推出的数据可视化经验分享栏目，我们将定期与您分享各界优秀人士的制图经验，一同学习。

已知最早的条形图之一，来自《The Commercial and Political Atlas》

无论是在学校学习还是在工作场所，人们几乎时时刻刻都在阅读或创建图形图表。这种数据表示的方法被称为“数据可视化”或者“数据viz”。数据可视化从几个世纪之前就一直是人们理解数据之间相互关联的首选方法。事实上，最早的条形图开发在1786年——由William Playfair发布的《The Commercial and Political Atlas》，这是有史以来第一个线性图和条形图。

William Playfair想比较苏格兰一年内（1780-1781）的进口总额和出口总额，并按照进出口的来源和目的地进行细分。为了绘制进出口总额，区分进出口的来源和目的地，他尝试了许多方法，最后发现条形图和标尺的组合可以达到他想要的效果。这就是世界上第一个有记录的条形图的来源，它最后的呈现结果如上所示。

在当时来说，Playfair是在探索未知的领域，但今天，图表和图形的使用已经非常普遍。近年来，Excel、Tableau和PowerPoint等工具使人们能够快速的进行数据可视化并且数据可视化成果的分享也变成了一件容易的事情。与此同时，人们发现在数据可视化最终呈现结果也逐渐开始出现越来越多的错误。例如，人们总是认为数字之间的比较需要通过柱状图来呈现，而显示百分比必须使用饼图，或者柱状图可以拥有多个比例的柱状体，甚至柱状图中的柱状体根本没有比例。

在当下，利用图表和图形进行数据可视化是非常常见的。因为它们很容易制作，而且人们总是认为它们最终呈现结果就是最好的。但是，像Excel和PowerPoint这样的工具只是将人们输入的数字进行了简单的数据可视化。他们并不会考虑使用别的工具使数据可视化的最终结果更加具有可读性。

为了保证人们数据可视化最终结果的可读性。我们必须首先考虑清楚我们最终想要呈现的效果。就像William Playfair那样，我们必须考虑清楚数据之间的关系，以及数据使用的场景。如果不考虑这些信息，那么数据可视化的结果出现错误的概率就会成倍的增长，这会极大的降低视觉内容策略的成功率，并且会影响发布错误数据的品牌的声誉。

典型案例：不要忽略比例

在2014年关于《平价医疗法案》（ACA）的激烈辩论中，Fox News播出了一个数据可视化案例，表明ACA下的医疗需求低于预期，这意味着ACA并不成功。下图是该广播使用的数据可视化案例的一个截图。

截屏来源于本文作者

当观众第一眼看到这张图片的时候，可能会立马同意广播中所说的结论。但是如果仔细检查这张图就会发现这张图的比例是有问题的。这张图并没有从坐标轴的起点开始，而是从5250000开始，坐标轴的标注不符合规范。这样标注就显得截至3月27日统计的医疗保健数据似乎只达到最终目标的30%，暗示观众要达到初始设定的目标还有很长的路要走，但实际上3月27日统计的医疗保健数据已经达到最终目标的85%，还有很多时间来实现奥巴马政府设定的700万参保者这一目标。这两个结论之间的差异是十分显著的。

接下来，我们看看这个数据图表应该如何正确的被可视化

图片由作者提供

在进行数据可视化的时候，给读者提供数据收集的背景是非常重要的，这样读者才能从可视化图表中得出属于自己的正确结论。操纵图标比例、改变坐标轴的起点、有引导性的布局都会导致错误的数据可视化。它可能是无心之失，导致了对信息的无意歪曲，也有可能是故意误导观众，利用舆论来推进待定的议程。

使用数据可视化的通用规则

谈到数据可视化，我们有默认的规定，用来确保数据可视化图表的可读性。例如：饼状图的总和为百分之百，时间水平线的左边显示过去，右边显示未来。这样公认的规则数不胜数。违反这种规定只会降低数据可视化图表的可读性。

作为一个反面例子，我们来看看下面这张折线图，它由Reuters在2014年发布，并迅速引起了人们关于该话题的政治讨论。

屏幕截图来自于原作者

还记得我们在开始学习数据可视化的时候学到的用于区分X轴和Y轴的那个短语吗——Y轴指向天空。这句话的表达的意思是：Y轴的底部象征着数据集中的最低数字，而数据集中的最高数字则位于该轴的顶部。换句话说数据增加轴线的趋势就应该上升，数据减少轴线的趋势就应该下降。这意味着，如果把数据从条形图或者线图中剥离出来，人们仍旧能够通过这条规则去识别数据的趋势。

然而，Reuters的图表并没有遵守这一规则，他们对Y轴进行了翻转。这使得观察者并没有意识到21世纪初枪支死亡人数的明显增长推动了《Stand Your Ground》立法的通过，而是错误的认为这项法律的通过刚好碰上枪支死亡人数减少的时候。

图片来自于作者

在我们所举的Reuters的例子中，我们并不清楚这个图表中翻转的Y轴是因为他们想为数据可视化图表添加一个独特的设计，还是想通过这种方式引导读者得出错误的结论，但不可否认的是，这种具有误导性的图表损害了路透社的品牌声誉，并再次佐证了正确的数据可视化的重要性。

图书《 Killer Visual Strategies》如上所示

本文摘自《 Killer Visual Strategies》中，作者是 Amy Balliet，经出版商威利公司许可。版权所有 © 2020 by ReelRandom, LLC. 保留所有权。

文 | 张静红

编辑 | 张静红

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