Способы манипулятивного воздействия посредством визуализации данных в современных СМИ

Ссылка для цитирования: Шестов Б.Н. Способы манипулятивного воздействия посредством визуализации данных в современных СМИ // Медиаскоп. 2017. Вып. 4. Режим доступа: http://www.mediascope.ru/2377

 

© Шестов Борис Николаевич
аспирант кафедры политических наук юридического факультета Саратовского государственного университета имени Н.Г. Чернышевского (г. Саратов, Россия), bord64@gmail.com

 

Аннотация

В статье рассматриваются наиболее типичные разновидности некорректного графического представления данных в медиатекстах. Автор подробно разбирает ряд примеров и объясняет, что необходимо в них поменять для получения верной, с точки зрения статистики, графики. Анализ подобных методов манипуляции в дальнейшем может не только облегчить нахождение неточностей в материалах массмедиа, но и помочь исследователям самим верно представлять графические данные.

Ключевые слова: СМИ, политическое манипулирование, графическое представление данных, количественные данные, статистика.

 

Актуальность исследования

В современных условиях, когда поток информации, регулярно получаемой человеком из различных источников, постоянно растет, объективные и непредвзятые данные как никогда ценны. При этом в вопросах, информация о которых недоступна людям напрямую, большинство доверяет мнению различных массмедиа (Lang G., Lang K., Wilhout, de Bock, 1981; Rogers, Dearing, 1988). СМИ, таким образом, непосредственно влияют на то, как воспринимаются те или иные транслируемые журналистами данные.

Вышеобозначенная проблема, как правило, рассматривается в рамках теории установления повестки дня. Несмотря на популярность исследований этого концепта в зарубежной политической науке (McCombs, 2004; Sheafer, Weimann, 2005; Weaver, 2007) и растущий интерес к этой проблематике в отечественной политологии (Гарбузняк, 2015; Дьякова, Трахтенберг, 2001; Жилякова, 2013; Казаков, 2012, 2015; Фролова, 2014), работ, рассматривающих эту теорию с точки зрения верности представленных статистических данных и анализа графики, мало; в основном они носят публицистический характер¹. Вопрос же научного анализа обозначенной проблематики в рамках отечественной политической науки до сих пор остается открытым. Именно на рассмотрение проблемы с этого ракурса и направлена данная статья.

Информация, подкрепленная данными социологического опроса или статистического анализа, как правило, вызывает больше доверия. Таким образом, то, как представлены такие материалы, может оказывать непосредственное влияние на выводы, которые сделает читатель. Поэтому, на наш взгляд, рассмотрение различных методов манипуляции с графическим представлением данных весьма перспективно, так как способно улучшить понимание того, как идентифицировать вводящие в заблуждение графики.

Наиболее часто такие примеры можно наблюдать в телевизионном эфире, так как картинки с графикой сменяются довольно быстро, и зритель, не имея достаточно времени для подробного изучения представленной информации, вынужден соглашаться с предоставляемыми журналистами данными. Однако и в печатных изданиях зачастую можно встретить иллюстрации, специально или непреднамеренно вводящие в заблуждение неподготовленного читателя² (Tufte, 2006). Иногда и сам автор материала, не идеально разбирающийся в вопросе, делает неверные выводы из тех или иных диаграмм или графиков. Иными словами, разбор методов манипуляции с данными позволит не только находить неточности в различных материалах массмедиа, но и поможет исследователям самим получать верные графические данные.

 

Варианты некорректного графического представления верных данных

Попробуем систематизировать такие методы. Хотя разделить представленные в этой работе разновидности некорректного представления данных на допущенные случайно или из-за некомпетентности и на примененные умышленно трудно, а иногда и невозможно, все-таки можно классифицировать подобные искажения по их сути. Нам представляется, что большую часть примеров можно охарактеризовать как методы с некорректным графическим представлением данных (неправильно построенные оси, беспричинно отмасштабированные и т.д.). Ярким примером является ситуация, отраженная на рисунке 4, где, несмотря на верные данные, диаграмма производит ложное впечатление. Также можно выделить случаи, где показана зависимость между несравниваемыми величинами (две оси, корреляция между несопоставимыми данными). Такие иллюстрации, как правило, появляются из-за желания представить как можно больше информации на одном графике. И последняя важная категория – это ошибки, допущенные вследствие неверно подготовленных, интерпретированных или обработанных (например, неполных, урезанных) данных.

Одним из наиболее часто встречаемых методов манипуляции с графиками является представление данных с неверными или «сломанными» шкалами. В этот механизм можно включить несколько схожих методов. Примеры такого графического представления данных можно довольно часто встретить в СМИ, так как по сути эти методы не являются подтасовкой. Массив данных, используемых для создания такого графика, остается верным и может быть представлен аудитории. Однако большинством людей графика воспринимается не только как более наглядное, но и как более простое для понимания средство представления данных. Таким образом, даже при наличии верных данных журналист может поддержать необходимую точку зрения. С целью лучшего понимания этой группы методов мы подготовили собственные иллюстрации, некорректность которых очевидна. Зачастую такую графику можно увидеть в коммерческой рекламе, однако иногда такими приемами пользуются и известные телеканалы, такие как Fox News или CNN³.

 

Рисунок 1. Пример неверного масштабирования оси Y

 

Неуместное масштабирование оси Y в таком случае приводит к тому, что падение или рост выглядят более драматичными, чем они есть на самом деле. В действительности же, если начать ось Y от нуля, график примет вполне обычный характер. В примере на рисунке 1 видно, что неуместное начало оси Y от 4 на правом графике дает гораздо более драматичный вид кривой, нежели на левом графике, в котором обе оси отсчитываются от 0.

Рисунок 2. Пример сравнения на графике с неверной шкалой

 

Если же производить сравнение двух величин на графике с неверной шкалой, то представление становится еще более неверным. В примере на левой части рисунка 2 кажется, что данные в левом столбце в несколько раз больше, чем в правом, однако в действительности они различаются всего на 35 единиц, и при правильном построении, которое представлено на правой диаграмме рисунка 2, видно, что отличие между столбцами не так уж велико.

Вышесказанное вовсе не означает, что оси на всех графиках должны непременно начинаться с 0. Вместе с тем для масштабирования оси необходима веская причина, а более драматичное представление, на наш взгляд, такой причиной не является.

Одной из разновидностей такого метода является представление урезанных в середине столбцов.

Рисунок 3. Пример диаграммы с урезанными столбцами

 

На рисунке 3 представлена такая диаграмма. Совершенно очевидно, что, несмотря на то, что ось начинается с 0, такая диаграмма не показательна, так как столбцы урезаны и разница между значениями излишне драматизирована. На этом примере для простоты показан утрированный случай, где вмешательство видно невооруженным взглядом. Однако если урезать столбцы в середине и не включать подписи на осях, то такая диаграмма может выглядеть правдоподобно.

 

А)

Б)

Рисунок 4. Пример неуместного использования объемной диаграммы

 

Пример на рисунке 4 хорошо показывает, как, в целом не манипулируя данными, а только выгодно их подавая, можно изменить мнение аудитории о представленной информации. На этой круговой диаграмме приведено процентное соотношение последователей различных религий. Если посмотреть на диаграмму на рисунке 4 (А), то видно, что количество христиан наибольшее, что подтверждается подписью данных. Однако если сделать эту диаграмму объемной, как на рисунке 4 (Б), то сегмент, представляющий долю мусульман, выглядит больше, чем остальные сегменты, и, если убрать подписи, читателю может показаться, что количество мусульман превышает количество последователей христианства, тогда как в действительности это совсем не так. Таким образом, неуместное использование объема на круговой диаграмме дает ложное впечатление, что количество мусульман больше, чем количество христиан, при этом не ложные данные не представлены.

 

Представление зависимостей между несравниваемыми величинами

 

Рисунок 5. Пример графика с двумя шкалами

 

Еще одним методом графического манипулирования мы считаем представление на графике двух шкал одновременно. Обычно это приводит к тому, что сравниваются несравнимые между собой вещи. К примеру, нельзя сравнить, что больше – 30 килограмм или 12 метров. В данном случае проводится сравнение несравнимых вещей, пусть и из одной области. На рисунке 5 представлены две зависимости: уровень безработицы в процентах (по левой оси) и количество посетителей местного клуба. При рассмотрении этого графика может показаться, что количество посетителей клуба превысило количество безработных, однако это не так. Из этой иллюстрации вообще невозможно сделать выводы. Как правило, журналисты или ученые совершают такую ошибку, просто пытаясь представить как можно больше данных на одном графике.

 

Рисунок 6. Пример нахождения несуществующих зависимостей

 

Нахождение корреляции там, где ее нет, также является одним из методов представления неверной графической информации. На рисунке 6 представлены графики изменения уровня безработицы в США и уровня поддержки Хиллари Клинтон⁴.

Несмотря на видимую корреляцию, совершенно ясно, что никакой зависимости между этими двумя наборами данных быть не может. Это два абсолютно разных параметра, сравнить которые не представляется возможным.

 

Случаи неверной подготовки, обработки или интерпретации данных

Также стоит рассмотреть случаи, когда графическое представление в целом корректно, однако данные подготовлены или интерпретированы неверно. Зачастую подготовкой и обработкой данных или их интерпретацией в СМИ занимаются люди, лишь косвенно знакомые со статистикой. Иногда это приводит к тому, что абсолютно верные данные, как, например, количество граждан, получающих пособие по безработице от государства, превышает количество работающих граждан⁵. Так произошло из-за того, что журналист, подготовивший материал для FOX News, не учел, что число граждан, получающих пособие, на самом деле является количеством граждан, в семье которых есть человек, получавший когда-либо в своей жизни пособие. А второе число, соответственно, – это количество людей, в чьих семьях никто никогда не получал пособие. Возьмем, к примеру, семью из четырех человек, где один из членов получал пособие по безработице 10 лет назад, однако сейчас работает. Все четверо работают и пособия не получают, однако записываются в первую категорию, а из второй, следовательно, убывает четыре человека. Таким образом, неправильно интерпретированные данные привели к пугающему, но абсолютно неверному результату.

 

Рисунок 7. Пример графического представления неверно подготовленных статистических данных

 

А)

Б)

Рисунок 8. Пример графика с невзвешенными данными

 

При представлении невзвешенных данных также могут возникнуть противоречия. К примеру, если сравниваются данные, непосредственно связанные с местом, как на рисунке 8, то необходимо взвесить данные по количеству жителей. На рисунке 8 (А) показана гистограмма наиболее опасных городов в США по количеству убитых⁶. Однако здесь не учтено разное количество жителей этих городов. Если представить количество убийств на 100 тыс. жителей, как это сделано на рисунке 8 (Б), то гистограмма кардинально меняется.

 

Рисунок 9. Пример круговой диаграммы с общей суммой более 100%

 

 

Построение диаграмм, на которых сумма всех долей в процентах превышает 100%, тоже является одним из вариантов неверного графического представления данных. На рисунке 9 представлена круговая диаграмма поддержки кандидатов в предвыборной гонке 2012 г. в США, на которой при сложении всех элементов сумма равняется 193%. Такая диаграмма была представлена в эфире телеканала FOX News⁷. Очевидно, что на круговой диаграмме сумма не может превышать 100%. Что послужило причиной такого представления данных, неизвестно. Вполне возможно, причиной тому стала некомпетентность журналиста в вопросах статистики или еще что-то. Однако в любом случае в результате вниманию аудитории предлагается непоказательная и некорректная диаграмма.

 

Рисунок10. Пример графика с неполным набором данных

 

Еще одним методом манипуляции с данными на графике является использование неполного набора данных. С целью подтверждения или опровержения теории глобального потепления многие телеканалы в большинстве случаев применяют графики, ограниченные периодом от 20 до 100 лет⁸, однако при анализе периода времени в миллионы или даже сотни лет, картина значительно меняется и можно проследить периодичность кривой. Для того чтобы не углубляться в сложную теорию палеоклиматологии, представим более простой и очевидный пример на основе данных о температуре воздуха в течение семи месяцев. На рисунке 10 представлены среднемесячные температуры в Саратове с января по июль. Видно, что температура постоянно растет, и потому кто-то вполне может посчитать возможным сделать вывод о глобальном потеплении. Однако логично предположить, что, если продолжить ряд, то график пойдет на спад. Таким образом, иногда неполный набор данных может привести к абсолютно неверным выводам.

 

Выводы

Подводя итоги, можно сказать, что, несмотря на то, что наличие различных данных в графическом виде делает подаваемый материал одновременно и более наглядным, и более обоснованным, необходимо уметь критически смотреть на такого рода информацию и различать случайно или намеренно неверно построенные графики и диаграммы. Полагаем, что исследования различного рода методов манипуляции с графическим представлением данных имеют определенный потенциал в коммуникативистике. Ведь любые данные, взятые даже из официальных источников и не вызывающие сомнений, можно исказить при графическом представлении и таким образом повлиять на их восприятие аудиторией⁹ (Moore, 2006). Влияние таких манипуляций, на наш взгляд, нельзя недооценивать. Ведь при формировании выводов на основе таких графиков можно ссылаться на заведомо достоверные данные (например, на результаты социологических опросов или официальные итоги выборов), что, безусловно, добавит авторитетности и видимой правдоподобности данным.

Хотя некоторые из примеров показывают результаты возможной ошибки или некомпетентности подготовившего такую графику журналиста (например, случаи из последней группы на рисунках 6−9), случаи некорректного графического представления верных данных из первой группы, на наш взгляд, не могут появиться в результате ошибки, а, скорее, являются результатом намеренной попытки ввести часть аудитории в заблуждение.

Кроме этого видимая прозрачность представления данных создает у читателя уверенность в правдивости выводов и потенциально может повлиять на его политические взгляды. К примеру, неверное представление данных опросов (как на рис. 9) может убедить аудиторию в лидерстве кандидата в предвыборной гонке. В этой связи нам представляется, что применительно к отечественным реалиям при большом количестве политически разнонаправленных СМИ, которые зачастую предлагают абсолютно разные точки зрения, понимание того, как правильно оценивать и интерпретировать инфографику, является не менее важным, чем умение оценивать источники данных и анализировать медиатексты.

 

---

Примечания

1. Chiqui E. (2015) A Quick Guide to Spotting Graphics That Lie. Режим доступа: http://news.nationalgeographic.com/2015/06/150619-data-points-five-ways-to-lie-with-charts/ (дата обращения: 21.11.2016); Craven T. LIS 504. Graphic displays of data. Режим доступа: http://publish.uwo.ca/~craven/504/504gra.htm; Misleading Graphs: Real Life Examples. Режим доступа: http://www.statisticshowto.com/misleading-graphs/ (дата обращения: 10.10.2016).
2. Methodology Manual: Data Analysis: Displaying Data − Deception with Graphs. Texas State Auditor's Office. Jan 4, 1996. Archived from the original on 2003-04-02. Режим доступа: https://web.archive.org/web/20030402093134/http://www.sao.state.tx.us/Resources/Manuals/Method/data/12DECEPD.pdf
3. Misleading Graphs: Real Life Examples. (дата обращения: 21.11.2016).
4. Chiqui E. Указ. соч. (дата обращения: 21.11.2016).
5. Misleading Graphs: Real Life Examples. (дата обращения: 21.11.2016).
6. Chiqui E. Указ. соч. (дата обращения: 21.11.2016).
7.  См. напр.: FOX News Chart Fails Math. Режим доступа: http://www.nbcchicago.com/news/local/FOX-News-Chart-Fails-Math-73711092.html
8. См. напр.: CNN. Режим доступа: http://transcripts.cnn.com/TRANSCRIPTS/1401/06/cfr.01.html
9. Craven T. Указ. соч.

 

Библиография

Гарбузняк А.Ю. Повестка дня СМИ как технология интерпретации // Медиаскоп. 2015. Вып. 1. Режим доступа: http://www.mediascope.ru/node/1684

Дьякова Е.Г, Трахтенберг А.Д. Массовая коммуникация: модели влияния. Как формируется повестка дня? Екатеринбург: Гуманитарный университет, Институт философии и права УрО РАН, 2001.

Жилякова Н.В. Формирование информационной повестки дня в провинциальной периодике (на примере томской газеты «Сибирская жизнь», 1910 г.) // Медиаскоп. 2013. Вып. 3. Режим доступа: http://www.mediascope.ru/node/1383

Казаков А.А. Атрибутивные повестки дня и фреймы «Российской газеты» и «Новой газеты» в контексте методов воздействия на аудиторию (на примере освещения конфликта на юго-востоке Украины) // Медиаскоп. 2015. Вып. 2. Режим доступа: http://www.mediascope.ru/node/1706

Казаков А.А. Теоретико-методологический потенциал категории «медийная повестка дня»: возможности и ограничения // Вестн. Волгоградск. гос. ун-та. Сер. 4: История. Регионоведение. Международные отношения. 2012. № 1. С. 138−143.

Фролова Т.И. Гуманитарная повестка общероссийской газетной периодики: концепция и анализ практик // Медиаскоп. 2014. Вып. 4. Режим доступа: http://www.mediascope.ru/node/1594

 

Lang G.E., Lang K., Wilhout G.C., de Bock H. (1981) Watergate: An exploration of the agenda-building process. Mass Communication Review Yearbook, vol. 2, pp. 447–468.

McCombs M. (2004) Setting the Agenda: The Mass Media and Public Opinion. Malden, Polity Press.

Rogers E., Dearing J. (1988) Agenda-setting research: Where has it been, where is it going? Communication Yearbook, vol. 11, pp. 555–594.

Sheafer T., Weimann G. (2005) Agenda building, agenda setting, priming, individual voting intentions, and the aggregate results: An analysis of four Israeli elections. Journal of Communication 55: 347–365.

Tufte E. R. (2006) The visual display of quantitative information. Cheshire, Graphics Press.

Weaver D. (2007) Thought on agenda setting, framing, and priming. Journal of Communication 57: 142–147.