백악관 코로나 바이러스 태스크 포스 회원들은 언론 브리핑에서 잘못된 차트를 참조합니다. AP 사진 / Alex Brandon

동굴 벽에 그림을 그린 이후 사람들은 그림과 이미지를 통해 정보를 표현해 왔습니다. 오늘날 데이터 시각화 전문가들은 정보를 시각적으로 제시 사람들이 더 잘 이해하도록 돕는다 복잡한 데이터. 문제는 데이터 시각화로 인해 이미지가 느슨하게 만들어 지든 의도적으로 오도 된 것인지에 대한 잘못된 생각을 가질 수 있다는 것입니다.

예를 들어 막대 그래프를 6 월 XNUMX 일 언론 브리핑 백악관 코로나 바이러스 태스크 포스 회원들 제목은“미국에서 COVID-19 테스트”이며 그 시점까지 완료된 거의 2 백만 코로나 바이러스 테스트를 보여줍니다. 트럼프 대통령은이 그래프를 사용하여 테스트가“빠른 속도로 올라가다” 이 그림을 바탕으로 많은 시청자들이 동일한 결론을 내렸을 가능성이 있지만 잘못되었습니다.

그래프는 매일 새로운 테스트 수가 아니라 몇 달 동안 수행 된 총 누적 테스트 수를 보여줍니다.

날짜별로 새 테스트 수를 그래프로 표시하면 19 월에서 XNUMX 월 사이에 수행 된 COVID-XNUMX 테스트 수가 시간이 지남에 따라 증가했지만 빠르게는 아니었다는 것을 알 수 있습니다. 이 사례는 중요한 정보가 제대로 이해되지 않았거나 의사 소통이 잘 이루어지지 않은 경우 중 하나입니다.

으로 위험 및 위험 커뮤니케이션 연구자사람들이 차트, 그래프를 해석하는 방법에 대해 많이 생각합니다. 그리고지도 그들은 매일 만난다.

COVID-19 사례, 지구 온난화 추세, 고위험 쓰나미 구역 또는 유틸리티 사용량을 보여 주든 관계없이 수치를 정확하게 평가하고 해석 할 수있어 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있습니다. 불행히도 모든 수치가 동일하게 생성되는 것은 아닙니다.

인물의 함정을 발견 할 수 있다면 나쁜 것을 피할 수 있습니다. 다음에 그래프,지도 또는 기타 데이터를 시각적으로 볼 때 다음 세 가지 주요 질문을 고려하여 새로운 정보 덩어리로 무엇을해야할지 자신있게 결정할 수 있습니다.

이 그림은 무엇을 말하려고합니까?

제목을 읽고 라벨을보고 캡션을 확인하십시오. 이것들을 사용할 수 없다면 매우 조심하십시오. 레이블은 그래프의 가로 및 세로 축 또는 맵의 범례에 있습니다. 사람들은 종종 그것들을 간과하지만이 정보는 시각화에서 보는 모든 것을 상황에 맞게 만드는 데 중요합니다.

측정 단위를 봅니다. 며칠 또는 몇 년, 섭씨 또는 화씨, 카운트, 나이 또는 무엇입니까? 그들은 축을 따라 균등하게 이격되어 있습니까? 최근의 COVID-19 누적 사례 그래프 중 다수는 로그 축척을 사용하는데, 여기서 세로 축의 간격이 동일하게 간격을 두지 않습니다. 이것은 사람들을 혼란을 만듭니다 이 형식에 익숙하지 않습니다.

'Rachel Maddow Show'의 12 월 XNUMX 일 방송에는 레이블이없는 숫자와 까다로운 가로 축이있는 그래프가 포함되었습니다.

예를 들어 'MSNBC의 Rachel Maddow Show”, 21 월 11 일에서 XNUMX 월 XNUMX 일 사이에 미국에서 코로나 바이러스 사례를 보임 지정하지 않습니다.

이 그래프의 주요 문제는 연속 날짜 사이의 기간이 고르지 않다는 것입니다.

수정 된 그래프에서 날짜를 시간 간격을두고 적절하게 배치하고 코로나 바이러스 진단을 선 그래프로 표시하면 더 명확하게 볼 수 있습니다. 기하 급수적 성장 감염률이 실제로 같습니다. 30 건을 추가하는 데 처음 33 일이 걸렸지 만 584 건을 추가하는 데 마지막 XNUMX 일이 걸렸습니다.

약간의 차이로 보이는 것은 사람들이 지수 성장이 얼마나 빠르게 증가 할 수 있는지 이해하고이를 억제하는 중요성을 인식하는 방법을 변경하는 데 도움이 될 수 있습니다.

색상, 모양, 크기 및 원근법은 어떻게 사용됩니까?

색상이 중요한 역할을합니다 사람들이 정보를 해석하는 방법. 색상을 선택하면 특정 패턴을 보거나 그래픽의 특정 측면에 눈을 끌 수 있습니다.

오레곤 산사태 감수성. 오레곤 지질 미네랄 산업부

산사태 감수성을 나타내는 두 개의 맵을 고려하십시오. 반전 된 색 구성표를 제외하고는 정확히 동일합니다. 눈이 더 어두운 색조로 그려져 위험이 높은 영역을 직관적으로 볼 수 있습니다. 범례를 본 후 정보를 가장 잘 나타내는 색상 순서는 무엇입니까? 주의를 기울임으로써 색상 사용 방법그것이 눈에 띄는 것과인지하는 것에 어떤 영향을 미치는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

형상의 모양, 크기 및 방향도 영향을 줄 수 있습니다 당신은 그림을 해석하는 방법.

Coloradans를 사용하는 산업은 무엇입니까? 반구

한 지역의 고용 내역을 보여주는 파이 차트는 파싱하기 어렵다. 가장 높은 고용 범주를 뽑는 것이 얼마나 어려운지 또는 어떻게 순위를 매기는지를 주목하십시오. 원형 차트의 쐐기는 크기별로 구성되어 있지 않으며 범주가 너무 많습니다 (11!).

막 대형 차트는 유익한 정보 표시를위한 더 나은 옵션이며 사람들이 어떤 산업에 종사하고 있는지 보여줍니다.

데이터의 출처는 어디입니까?

설문 조사는 'Lou Dobbs Tonight'에 게시되어 시청자에게 트럼프의 공연에 대해 트위터에 투표하도록 요청했습니다. 폭스 비즈니스 네트워크

데이터 소스는 품질과 신뢰성 측면에서 중요합니다. 이는 특히 당파 또는 정치화 된 데이터에 해당됩니다. 전체 인구의 근사치가 아닌 그룹에서 데이터를 수집하는 경우 편향 될 수 있습니다.

예를 들어, 18 월 XNUMX 일 Fox Business Network의 호스트 인 Lou Dobbs는“우한 바이러스와의 싸움에서 트럼프 대통령의 리더십을 어떻게 평가하겠습니까?

공화당 원만이 질문을했는지, 민주당 만 요청했을 경우 결과가 어떻게 비교되는지 상상해보십시오. 이 경우 응답자는 이미 Dobbs의 쇼를 보도록 선택한 자체 선택 그룹의 일부였습니다. 여론 조사는 단지 미국의 사람들이 아니라 그 그룹의 의견에 대해서만 말해 줄 수 있습니다.

그런 다음 Dobbs가 자신의 다양한 선택 옵션 (“최고, 훌륭함 또는 매우 좋음”)에 긍정적 인 응답 만 제공했으며이 데이터에 편향이 있음이 분명합니다.

탐지 편견과 부적절한 데이터 수집 방법을 통해 신뢰할 수있는 정보를 결정할 수 있습니다.

당신이 보는 것을 생각하십시오

이 유행성 동안 정보는 시간이 지남에 따라 나타나고 있습니다. 미디어 소비자에게는 매일 사실, 차트, 그래프 및지도가 넘쳐납니다. 이러한 데이터 시각화에서 볼 수있는 것에 대해 몇 가지 질문을 할 수 있다면 언뜻 보았을 때와 완전히 다른 결론을 내릴 수 있습니다.

저자에 관하여

Carson MacPherson-Krutsky, 지구과학 박사 과정 후보, 보이시 주립 대학

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