Как показать маленькие значения в столбчатых диаграммах, не обманывая читателя (data.csv)
Ранее мы показывали, как ЦИК РФ врёт при помощи графиков. Число кандидатов было изображено столбиками в логарифмической шкале, чтобы скрыть огромный перевес в сторону провластных политических партий. Читатели в комментариях возражали, что подобный масштаб в диаграмме не искажает данных. Это неправда
Логарифмические шкалы нужны для визуализации процессов с экспоненциальным ростом: закона Мура, динамики биткоина за всё время, курса мировых валют относительно золота. Также логарифмический масштаб пригождается, когда нужно показать огромную разницу между объектами: карта обозримой Вселенной, диаграмма со всеми объектами Вселенной по массе и размеру, диапазоны громкости звука по степени воздействия на человека
Логарифмические шкалы оперируют не абсолютными значениями, а степенями. Именно поэтому неспециалисту трудно будет понять подобный масштаб. В визуализации ЦИК намеренно пользуются этим искажением восприятия — столбики обманывают читателя и не помогают сравнивать числа
Маленькие значения в столбчатых диаграммах можно показать другими способами, не вводящими в заблуждение. Например, отдельно приблизить область, которую нужно рассмотреть более детально. Так сделали в Т—Ж: отдельно показали сравнительно незаметные данные, сохранив оригинальный масштаб всей диаграммы
Подробнее про уместность логарифмических шкал в визуализации данных можно почитать в публикации Лёши Смагина
Другие наши публикации про грамотную и честную визуализацию данных:
