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Data visualization

Le disinfografiche: 5 modi in cui grafici e infografiche mentono, e come proteggerci

I numeri e i grafici persuadono facilmente e possono ingannare: scopri quali sono le trappole più frequenti e come proteggerti.
5 novembre 2020
7 minuti

La comunicazione contemporanea vive di dati, grafici, e statistiche. E noi tendiamo ad associarli a razionalità, scientificità, oggettività. Proprio per questo, quando vediamo un’infografica – che mette assieme numeri, grafici e comunicazione visiva – il gioco è fatto. Tendiamo ad abbassare le nostre difese fatte di senso critico e a fidarci molto più di queste immagini che delle parole. Insomma: numeri e grafici ci persuadono facilmente. 

Chi si occupa di comunicazione questo lo sa. E anche tu, se hai seguito i nostri corsi sulla visualizzazione dei dati, probabilmente lo hai fatto nella convinzione che saper fare una visualizzazione dati ti aiuterà a rendere più comprensibili messaggi complessi.

Ma cosa succede se questo potere delle infografiche e delle visualizzazioni dati viene utilizzato per ingannarci? In questo articolo parleremo di cosa sono le “disinfographics”  – infografiche che disinformano – e di come difendersi da numeri e grafici persuasivi.

Nel suo libro “Come i grafici mentono” (“How charts lie,” in inglese), l’autore Alberto Cairo individua 5 diversi modi in cui una visualizzazione dati ci può trarre in inganno, indipendentemente dal fatto che l’intento fuorviante sia intenzionale o meno.

1. La visualizzazione è frutto di un cattivo design.

Rientrano in questa categoria grafici che non rispettano le più basilari convenzioni su come mostrare i dati in maniera consistente e leggibile. Per esempio: 

  • grafici in 3D, che producono distorsioni nella percezione delle grandezze; 
  • grafici che usano due assi delle y con scale diverse, magari senza specificarlo; 
  • grafici a barre che troncano l’asse delle y;
  • grafici a linee con pattern che risulterebbero più evidenti se l’asse delle y non iniziasse da 0;
  • grafici a barre che non utilizzano intervalli consistenti sull’asse delle x;
  • grafici che risulterebbero più chiari con una scala logaritmica sugli assi.
Sulla sinistra, uno dei più famosi esempio grafici che distorcono i dati non facendo partire da 0 l’asse delle y: l’impatto del taglio alle tasse di Bush appare molto più grande di quanto non sia. Rifacendo il grafico facendo partire l’asse delle y da 0 (a destra), la differenza tra 35% e 39.6% è percepita in maniera più realistica.
Fonte: 5 Ways Writers Use Misleading Graphs To Manipulate You – Vennage
Come cambia la nostra percezione della differenza tra due valori in base a dove si fa iniziare l’asse delle y in un grafico a barre.
Fonte: Real Chart Rules to Follow di Nathan Yau

2. La visualizzazione ci mostra dati di dubbia origine o contestabili.

Un’infografica vale solo quanto i dati che ci vuole comunicare. Il design più curato del mondo non basta a rendere attendibile un’infografica che ci mostra dati errati o da fonti dubbie. Questo può includere diversi casi:

  • Non è inclusa alcuna fonte per i dati presentati e/o note metodologiche;
  • Studiando la fonte dei dati e la sua metodologia di raccolta e classificazione dei dati, ci accorgiamo di criticità;
  • Si mostrano confronti tra entità non paragonabili, per esempio perché il campione non è stato selezionato in modo consistente.

3. La visualizzazione contiene dati insufficienti a sostenere la tesi presentata.

Tagliando e cucendo i dati si può probabilmente utilizzarli per sostenere una tesi e anche il suo opposto. È famoso l’esempio dei dati sul cambiamento climatico forniti dalla NASA, l’agenzia spaziale statunitense e dunque una fonte attendibile. In base all’intervallo di dati che si sceglie di visualizzare, si può addirittura sostenere che la temperatura atmosferica stia diminuendo (se si guarda solo al periodo 1998 – 2012)!

Fonte:  “How climate deniers abuse statistics to mislead” di James Temple · SFGate 

Le disinfografiche che cadono in questa categoria sono quelle che:

  • Ci mostrano i dati di uno specifico intervallo temporale, “fatalità” funzionale a supportare il messaggio, e ignorano dati precedenti o successivi che invece racconterebbero una storia diversa;
  • Ci mostrano i dati di una specifica selezione di aree geografiche, “fatalità” funzionale a supportare il messaggio, e ignorano dati di altre aree che, se incluse, racconterebbero una storia diversa;
  • Ci mostrano dati non normalizzati, per esempio vengono mostrati valori assoluti quando servirebbero percentuali o pro capite, oppure i dati monetari non sono adeguati all’inflazione e valore della moneta nel tempo.

4. La visualizzazione nasconde o sminuisce l’incertezza presente nei dati.

Anche se nella maggior parte delle infografiche che vediamo i dati sono affermati come certi, senza sfumature, nella realtà qualsiasi dato o statistica contiene sempre un margine di errore ed è un calcolo di probabilità. Non parlare di incertezza, soprattutto quando essa è determinante a comprendere in maniera accurata il fenomeno, produce infografiche fuorvianti. Sfumature, bande e annotazioni aiutano a comunicare a chi legge la presenza di dati incerti. Fai attenzioni ai dati provenienti da misurazioni fisiche, da sondaggi, da modelli di previsione: sono forse quelli in cui mostrare l’incertezza è fondamentale a una corretta comunicazione del messaggio.

Esempio di grafico che distingue i dati misurati dalla proiezione sui dati futuri e non inserisce un’unica proiezione, per comunicare l’ampia gamma di incertezza.
Fonte : The three-degree world: the cities that will be drowned by global warming by Josh Holder, Niko Kommenda and Jonathan Watts · The Guardian

5. La visualizzazione ci suggerisce conclusioni fuorvianti.

Rientrano in questa categoria grafici che, più o meno velatamente e sfruttando le fallacie logiche della nostra mente, spingono chi le legge a convincersi di conclusioni che in realtà sono senza fondamento. Per esempio: 

  • Propongono una semplice correlazione come un rapporto di causa-effetto;
  • Nello stabilire una correlazione, ignorano una terza variabile che potrebbe spiegare la correlazione.
    Per esempio: si può notare che chi beve più tè verde ha una speranza di vita più lunga. Ma non è stato dimostrato il beneficio del tè verde: il nesso c’è solo perchè chi beve tè verde in genere è una persona complessivamente più attenta al suo stile di vita, mangia sano, e fa sport.
Il 100% delle persone che bevono acqua muoiono. L’acqua uccide?

Ma come difendersi dalle infografiche persuasive?

Il fatto che le infografiche possano trarre facilmente in inganno non vuol dire che siano il male assoluto. La comunicazione visiva dei dati è un ottimo alleato per rendere comprensibili messaggi importanti e farli circolare a un ampio pubblico. Basta imparare a leggere correttamente le infografiche e a crearle in maniera attendibile. Ecco i 5 consigli di Dataninja, basati sul libro di Alberto Cairo, per una buona dieta infografica:

  1. Impara le regole base per progettare visualizzazioni e infografiche che non distorcono i dati. In questo modo saprai accorgerti di quando un cattivo design è utilizzato per mentire con i numeri. 
  2. Controlla fonti, metodologie e note. Non fidarti di chiunque non le pubblichi. Nel leggere la metodologia, chiediti sempre cosa sta venendo conteggiato (e cosa no) e come.
  3. Chiediti se i dati hanno senso e le conclusioni a cui portano sono in linea con quelle condivise dalla comunità scientifica. Certo, su molte questioni ci sarà disaccordo, ma perlomeno applica scetticismo verso infografiche che sembrano contraddire le conoscenze concordate, come il fatto che fumare fa male e che la terra si sta scaldando.
  4. Privilegia visualizzazioni e dati “con sfumature”. Nella tua dieta mediatica data-driven, privilegia infografiche che non hanno paura di mostrare l’incertezza presente nei dati, attraverso espedienti visivi o con annotazioni e spiegazioni nel testo.
  5. “Un grafico mostra solo ciò che mostra, e niente di più”, per citare Alberto Cairo. Non leggere nel grafico più informazioni di quelle che vengono mostrate, traendo conclusioni laddove non è stato fatto alcuno studio scientifico per supportare quelle conclusioni. 

Tutti questi consigli si possono riassumere con un: acquisisci un livello base di data e visual literacy. Capendo come si lavora con grafici e numeri, e sporcandoti le mani nella pratica, costruirai le tue difese nei confronti di chi prova ad ingannare con i numeri.

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