15 марта 2021 г.
Джен Сабурин, Ph.D. в области компьютерных наук, разработчик программного обеспечения и научный сотрудник SAS, показывает, как авторы манипулируют данными в социальных сетях, чтобы доказать определенную точку зрения, и объясняет, почему нужно семь раз подумать, прежде чем нажать кнопку «поделиться».
Новостные агентства и журналисты обычно работают в жестких рамках и ограничениях, чтобы обеспечить точность и корректность распространяемой информации, особенно если речь идет о цифрах и фактах. Но те же самые рамки и ограничения не распространяются на людей, которые делятся информацией в соцсетях. Социальные медиа открывают для пользовательского контента беспрецедентно широкий охват, поэтому такой контент обретает большее влияние, чем когда бы то ни было.
Распространение информации в соцсетях через репосты создает дополнительные сложности. Например, может быть трудно найти первоисточник и, как следствие, проверить достоверность информации. В этом материале мы рассмотрим типичные проблемы, связанные с контентом, который либо создается самими пользователями, либо репостится в соцсетях.
Созданный для репоста
Посты в соцсетях часто подвергаются критике за то, что в них содержится информация, вырванная из контекста, и пользователь может ей делиться. Особенно проблематично, когда речь идет о цифрах и фактах. Хотя числа и диаграммы могут отражать реальную картину, читателям необходим контекст, чтобы правильно интерпретировать эту информацию. Люди могут бездумно делиться сомнительными диаграммами или статистикой, потому что сетевые платформы позволяют делать это легко. В результате изображения и графики из научных исследований быстро репостятся без ссылки на источник и распространяются по сети в отрыве от контекста.
Даже тщательно продуманные диаграммы и графики, вырванные из контекста, могут восприниматься не так, как нужно, но что происходит, когда это специально созданный контент для распространения в соцсетях? Авторы таких материалов знают, что пользователи, как правило, не любят большие тексты с обилием информации, а предпочитают им короткие сообщения. Эти авторы также в курсе, что небольшое количество контента будет репоститься с большей вероятностью, поэтому могут намеренно оформлять свои посты так, чтобы привлечь внимание аудитории и добиться широкого охвата.
При этом различные способы визуализации могут помешать корректной интерпретации данных. Всевозможные виды графиков упрощают восприятие сведений, но одновременно способны случайно привести читателей к неверным выводам. Чаще всего это происходит непреднамеренно, но иногда такие манипуляции с помощью визуализаций проводятся специально, чтобы педалировать определенную точку зрения.
Иной взгляд
Посмотрим на две диаграммы (рис. 1 и 2), которые показывают среднюю продолжительность жизни в разных странах. В своем предыдущем материале я объясняла, как усечение осей позволяет видеть различия в данных, но это также может побудить читателей считать эту разницу более значимой, чем она есть на самом деле.
Теперь предположим, что автор с помощью этой информации хотел убедить вас в чем-то: например, что вам следует переехать во Францию, чтобы жить дольше. Тогда условный автор мог бы создать диаграмму наподобие той, что на рис. 3.
Вы наверняка видели подобные картинки в своей ленте в соцсетях. Это ровно те же данные, что на двух предыдущих диаграммах, но их серьезно обработали графически, чтобы читатели увидели именно то, что им хочет внушить автор. Во-первых, использован кричащий заголовок, напечатанный крупным шрифтом, и он содержит именно тот вывод, который должна сделать аудитория: переезд во Францию поможет прожить дольше. При этом не говорится ни слова о том, что данные касаются лишь средней продолжительности жизни граждан страны. А это, в свою очередь, «помогает» забыть о таких вещах, как особенности культуры, пищевые привычки, образ жизни, которые иммигранты не практикуют с детства, да и после переезда перенимают далеко не всегда.
Во-вторых, масштабирование искажает восприятие данных, делает разрыв более весомым, чем он есть на самом деле, и даже выбор цветов (мрачный против яркого) как бы намекает, что в США хуже, чем во Франции.
Манипуляции данными ради нужного вывода
Давайте посмотрим на другой пример. Здесь данные из одного источника, представленные двумя разными способами.
На рис. 4 показано количество убийств по отношению к численности населения за 36 лет, и мы видим на нем устойчивое снижение, несмотря на некоторые перепады кривой.
Рис. 5 наглядно показывает, как можно манипулировать данными, чтобы доказать определенную точку зрения. На нем используется другая единица измерения — число убийств в год без корректировок по мере роста численности населения. Немного изменилась и хронологическая шкала: в первой половине диаграммы — четыре года, а во второй — только два года, но внимание читателей на этом не заостряется. Оси усечены, чтобы еще больше подчеркнуть перепад. Опять-таки над диаграммой красуется броский заголовок с выдернутой из контекста (и в данном случае бессмысленной) статистикой.
Это далеко не все способы манипулировать данными, чтобы доказать свою точку зрения. Поэтому, если вам на глаза попадаются подобные графики и диаграммы с броскими заголовками и без контекста, внимательно их рассмотрите и попытайтесь понять, что пытается внушить вам автор.
Ответственный потребитель
Как уже говорилось выше, найти источник информации, опубликованной в соцсетях, бывает сложно, если вообще возможно. Поэтому в случаях, когда вы не можете найти авторитетный источник, показывающий контекст публикации, просто игнорируйте такую информацию. Будьте ответственными потребителями данных — не делитесь такими сообщениями и не ставьте им лайки. А если вам все же интересно, как были получены конкретные цифры и факты, добудьте данные самостоятельно (например, проведя опрос у определенной аудитории), и тогда вы сможете создать собственный контент, если вам захочется, — продуманный и не вырванный из контекста.
Источник: Джен Сабурин, Ph.D. в области компьютерных наук, разработчик программного обеспечения и научный сотрудник SAS