Leden van het White House Coronavirus Task Force verwijzen in een persconferentie naar een misleidende grafiek. AP Photo / Alex Brandon

Sinds de dagen van schilderen op grotwanden vertegenwoordigen mensen informatie door middel van figuren en afbeeldingen. Dat weten experts in datavisualisatie tegenwoordig informatie visueel presenteren helpt mensen beter te begrijpen gecompliceerde gegevens. Het probleem is dat datavisualisaties u ook het verkeerde idee kunnen geven - of de afbeeldingen slordig zijn gemaakt of opzettelijk misleidend zijn.

Neem bijvoorbeeld de staafgrafiek die op een 6 april briefing door leden van de Task Force van het Witte Huis Coronavirus. Het heet "COVID-19-testen in de VS" en illustreert bijna 2 miljoen coronavirustests die tot dan toe zijn afgerond. President Trump gebruikte de grafiek om zijn bewering te ondersteunen dat testen "gaat snel omhoog. ' Op basis van deze afbeelding hebben veel kijkers waarschijnlijk dezelfde conclusie weggenomen - maar het is onjuist.

De grafiek toont het totale cumulatieve aantal tests dat gedurende maanden is uitgevoerd, niet het aantal nieuwe tests per dag.

Wanneer u het aantal nieuwe tests op datum in kaart brengt, kunt u zien dat het aantal COVID-19-tests dat tussen maart en april is uitgevoerd, in de loop van de tijd is toegenomen, maar niet snel. Dit exemplaar is een van de vele wanneer belangrijke informatie niet goed werd begrepen of niet goed werd gecommuniceerd.

Als onderzoeker van gevaren- en risicocommunicatie, Ik denk veel na over hoe mensen de grafieken, grafieken interpreteren en kaarten ze komen dagelijks tegen.

Of ze nu COVID-19-gevallen, trends in de opwarming van de aarde, risicovolle tsunami-zones of gebruik van nutsvoorzieningen laten zien, als u cijfers correct kunt beoordelen en interpreteren, kunt u weloverwogen beslissingen nemen. Helaas zijn niet alle cijfers gelijk gemaakt.

Als je de valkuilen van een figuur kunt zien, kun je de slechte vermijden. Overweeg de volgende drie hoofdvragen de volgende keer dat u een grafiek, kaart of ander gegevensbeeld ziet, zodat u vol vertrouwen kunt beslissen wat u met die nieuwe klomp informatie wilt doen.

Wat probeert deze figuur me te vertellen?

Lees eerst de titel, bekijk de labels en controleer het bijschrift. Als deze niet beschikbaar zijn, wees dan op uw hoede. Labels staan ​​op de horizontale en verticale assen op grafieken of in een legenda op kaarten. Mensen zien ze vaak over het hoofd, maar deze informatie is cruciaal om alles wat je in de visualisatie ziet in context te plaatsen.

Kijk naar de maateenheden - zijn ze in dagen of jaren, Celsius of Fahrenheit, tellingen, leeftijd of wat? Zijn ze gelijkmatig verdeeld langs de as? Veel van de recente COVID-19 cumulatieve casusgrafieken gebruiken een logaritmische schaal, waarbij de intervallen langs de verticale as niet op gelijke afstand van elkaar liggen. Dit schept verwarring bij mensen onbekend met dit formaat.

Een uitzending van 12 maart van 'The Rachel Maddow Show' bevatte een grafiek met niet-gelabelde nummers en een lastige horizontale as.

Bijvoorbeeld een grafiek van 'The Rachel Maddow Show ”op MSNBC, toonde coronavirusgevallen in de Verenigde Staten tussen 21 januari en 11 maart. De x-aseenheden op de horizontaal zijn tijd (in een maand-dagformaat) en de y-aseenheden op de verticaal zijn vermoedelijk cumulatieve aantallen gevallen, hoewel het specificeert niet.

Het belangrijkste probleem met deze grafiek is dat de tijdsperioden tussen opeenvolgende datums ongelijk zijn.

In een herziene grafiek, met datums op de juiste tijd verdeeld en coronavirusdiagnoses uitgezet als een lijngrafiek, kunt u duidelijker zien wat exponentiële groei in de mate van infectie ziet er echt uit. Het duurde de eerste 30 dagen om 33 zaken toe te voegen, maar alleen de laatste vier om 584 zaken toe te voegen.

Wat een klein verschil lijkt, kan mensen helpen te begrijpen hoe snel exponentiële groei torenhoog kan gaan en misschien de manier veranderen waarop ze het belang van het beteugelen ervan inzien.

Hoe worden kleur, vorm, maat en perspectief gebruikt?

Kleur speelt een belangrijke rol in hoe mensen informatie interpreteren. Kleurkeuzes kunnen ervoor zorgen dat u bepaalde patronen opmerkt of uw aandacht trekt naar bepaalde aspecten van een afbeelding.

Aardverschuivingsgevoeligheid in Oregon. Oregon Ministerie van Geologie en Minerale Industrie

Overweeg twee kaarten die de gevoeligheid voor aardverschuivingen weergeven, die precies hetzelfde zijn, behalve voor omgekeerde kleurenschema's. Uw oog wordt mogelijk aangetrokken door donkere tinten en ziet intuïtief die gebieden met een hoger risico. Na het bekijken van de legende, welke kleurvolgorde geeft volgens u de informatie het beste weer? Door op te letten hoe kleur wordt gebruikt, kunt u beter begrijpen hoe het van invloed is op wat u opvalt en wat u waarneemt.

Vorm, grootte en oriëntatie van kenmerken kunnen ook van invloed zijn hoe je een figuur interpreteert.

Welke industrieën gebruiken Coloradans? Hemisferen

Cirkeldiagrammen, zoals deze met een uitsplitsing van de werkgelegenheid voor een regio, zijn notoir moeilijk te ontleden. Merk op hoe moeilijk het is om te achterhalen welke werkgelegenheidscategorie het hoogst is of hoe ze rangschikken. De wiggen van het cirkeldiagram zijn niet op maat gerangschikt, er zijn te veel categorieën (11!), Het 3D-perspectief vervormt de wiggroottes en sommige wiggen zijn gescheiden van andere, waardoor het vergelijken van maten bijna onmogelijk is.

Een staafdiagram is een betere optie voor een informatieve weergave en laat zien in welke bedrijfstakken mensen werkzaam zijn.

Waar komen de gegevens vandaan?

Enquête geplaatst op 'Lou Dobbs Tonight', waarin kijkers werden gevraagd op Twitter te stemmen over de prestaties van Trump. Fox zakelijk netwerk

De bron van gegevens is belangrijk in termen van kwaliteit en betrouwbaarheid. Dit geldt vooral voor partijdige of gepolitiseerde gegevens. Als de gegevens worden verzameld van een groep die geen goede benadering is van de populatie als geheel, kan deze vertekend zijn.

Op 18 maart bijvoorbeeld, stelde Fox Business Network-presentator Lou Dobbs zijn publiek voor met de vraag: "Hoe beoordeelt u het leiderschap van president Trump in de strijd van het land tegen het Wuhan-virus?"

Stel je voor dat deze vraag alleen aan Republikeinen zou worden gesteld en hoe de resultaten zouden worden vergeleken als alleen aan Democraten zou worden gevraagd. In dit geval maakten de respondenten deel uit van een zelfselecterende groep die er al voor koos om de show van Dobbs te bekijken. De peiling kan je alleen vertellen over de mening van die groep, bijvoorbeeld niet over mensen in de VS in het algemeen.

Bedenk dan dat Dobbs alleen positieve reacties gaf in zijn meerkeuzemogelijkheden - "superieur, geweldig of zeer goed" - en het is duidelijk dat deze gegevens een bias hebben.

Door vooringenomenheid en onjuiste gegevensverzamelingsmethoden te herkennen, kunt u beslissen welke informatie betrouwbaar is.

Denk na over wat je ziet

Tijdens deze pandemie komt informatie van uur tot uur naar boven. Mediaconsumenten worden dagelijks overspoeld met feiten, grafieken, grafieken en kaarten. Als je even de tijd kunt nemen om jezelf een paar vragen te stellen over wat je in deze datavisualisaties ziet, loop je misschien met een heel andere conclusie weg dan je op het eerste gezicht zou kunnen hebben.

Over de auteur

Carson MacPherson-Krutsky, PhD-kandidaat in de geowetenschappen, Boise State University

Dit artikel is opnieuw gepubliceerd vanaf The Conversation onder een Creative Commons-licentie. Lees de originele artikel.