Biểu đồ, đồ thị và bản đồ là những công cụ hấp dẫn và thuyết phục để giao tiếp thông tin chi tiết. Khi được triển khai sai cách hoặc có mục đích độc hại, những nguồn gây nhầm lẫn, thông tin sai lệch và sai sự thật.
Biểu đồ là nghệ thuật chứ không phải khoa học
Chuyên viên công nghệ học máy thường trực quan hoá các tập dữ liệu huấn luyện tiềm năng để hiểu tính hữu ích cho mô hình cũng như kết quả đầu ra của mô hình để hiểu rõ hiệu suất.
Luôn hỏi về bối cảnh, đối tượng và mục đích dự định của dữ liệu trực quan, cho dù bạn đang tạo hay đọc một hình ảnh trực quan. Ba yếu tố này để giao tiếp đồ hoạ. Biểu đồ tương tự cũng có thể hữu ích và chi tiết, hoặc gây hiểu lầm và phóng đại trong nhiều bối cảnh.1 Người xem mà họ muốn xem, và mức độ về biểu đồ và kiến thức về dữ liệu của người xem sẽ khác nhau. Thiết kế có thể giúp hoặc cản trở. Ví dụ: những biểu đồ đẹp ngoạn mục có thể quá phức tạp truyền đạt thông tin rõ ràng.
Không có quy tắc khó khăn và nhanh chóng nào về cách tạo biểu đồ hoàn hảo, mà chỉ có các nguyên tắc và phương pháp hay nhất. Việc trực quan hoá dữ liệu cũng là một nghệ thuật khoa học. Tuy nhiên, khi trực quan hoá dữ liệu, hãy cố gắng trên hết là đảm bảo sự rõ ràng và trung thực. Cung cấp đủ thông tin để truyền đạt rõ ràng và chính xác, và không được làm vậy nhiều thông tin khiến người xem cảm thấy choáng ngợp.
Giàn giáo, nội dung và động tác gây hiểu lầm
Alberto Cairo, trong bài viết Cách biểu đồ nằm, chia hình ảnh dữ liệu thành hai phần: giàn giáo và nội dung.
Bố cục của biểu đồ bao gồm tiêu đề, trục, chú giải, nhãn và nguồn của dữ liệu (nếu có).
Nội dung bao gồm việc mã hoá trực quan dữ liệu và mọi văn bản ngắn các chú thích. Các phương thức mã hoá dữ liệu trực quan thường bao gồm:
- chiều dài, như trong biểu đồ thanh
- vị trí, như trong biểu đồ phân tán
- góc tỷ lệ, diện tích và cung trong biểu đồ hình tròn
- màu sắc và màu sắc
- hiếm gặp hơn, chiều rộng và độ dày2
Tất cả các yếu tố này đều có thể được dùng để gây hiểu lầm. Bắt đầu biểu đồ thanh ở một nhiệt độ khác 0 đường cơ sở hoặc cắt bớt các thanh dài nhất, có thể tạo ra nhận thức không chính xác, ngay cả khi mục đích là tiết kiệm dung lượng. Xem bộ sưu tập của Sarah Leo bài luận về các lỗi liên quan đến việc trực quan hoá dữ liệu trong bài viết Kinh tế học để tham khảo một số ví dụ.
Tỷ lệ khung hình không phù hợp có thể khiến thay đổi nhỏ dường như rất lớn, hoặc thay đổi lớn dường như rất nhỏ. Cairo đề xuất chọn một tỷ lệ khung hình phù hợp với thay đổi tỷ lệ đang được mô tả, giả sử 3:1 cho 30%, đồng thời tư vấn chặt chẽ bối cảnh nhiều ngoại lệ quan trọng đối với quy tắc này. Mức biến động tương đối nhỏ về trung bình giả sử nhiệt độ toàn cầu tăng 2C trên 100C, rất quan trọng và sẽ được đánh giá thấp trong biểu đồ với tỷ lệ khung hình 50:1 tỷ lệ.3
Sử dụng chế độ xoay 3D của biểu đồ và các hiệu ứng 3D khác để tạo tác động trực quan hơn so với việc trình bày dữ liệu 3D rất có thể gây hiểu lầm. Cũng như vậy nội dung mô tả các vật thể 3D thay thế cho các thanh trong biểu đồ thanh. Nếu dữ liệu chỉ được mã hoá theo độ dài, giống như biểu đồ thanh tiêu chuẩn, người đọc có thể diễn giải vật thể lớn hơn theo tỷ lệ là có âm lượng lớn hơn, nên giá trị sẽ cao hơn so với mức phù hợp.4 Những nhà thiết kế sử dụng mô hình 2D biểu diễn dữ liệu như bong bóng trò chuyện và mã hoá dữ liệu theo bán kính hoặc đường kính thay vì theo diện tích, cũng sẽ tạo ra tỷ lệ gây hiểu lầm.5 2D các cách biểu thị như biểu đồ hình tròn có thể khiến khó so sánh các phân khúc với nhau. Biểu đồ hình tròn cũng ngụ ý rằng tất cả các phân đoạn cộng lại thành một tổng thể, có thể phù hợp hoặc không.
Màu sắc là chủ thể riêng của màu sắc. Nói chung:
- Sử dụng 6 bảng màu trở xuống, vì đó là giới hạn của hầu hết mọi người có thể xử lý mà không nhầm lẫn.
- Tránh lựa chọn nhiều màu sắc quang phổ vì có nhiều người đặt màu sắc theo cách khác.6
- Nếu có thể, hãy chọn sắc độ của một màu sắc duy nhất, có thể phân biệt được bằng thang màu xám.
- Hãy lưu ý đến các loại mù màu.
Tài liệu tham khảo
Cairo, Alberto. Cách biểu đồ nói dối: Giúp thông tin trực quan trở nên thông minh hơn. New York: T.W. Norton, 2019.
Hừm, Darrell. Cách nói dối với số liệu thống kê. New York: W.W. Norton, 1954.
Monmonier, Mark. Cách nói dối với Maps, thế hệ thứ 3. Chicago: U of Chicago P, năm 2018.
Nội dung tham khảo về hình ảnh
"Biểu đồ ví dụ về cấu trúc kế toán thông lượng." Người dùng TA, 2008. GNU FDL. Nguồn
"GWP (MTCO2E) cho tất cả các loại xe trong vòng đời". B2.Team.Leader, 2006. Nguồn
