Kutu grafiği kullanmayı bıraktım (2021)

Adil olmayan karşılaştırma: Görselleştirilmiş toplumsal eşitsizliğin durumu nasıl kötüleştirebileceği

Araştırmaya genel bakış

• Yeni bir araştırma, popüler grafik tercihlerinin bilinçsiz toplumsal önyargıları tetikleyebileceğini ve sistematik ırkçılığı güçlendirebileceğini gösteriyor.
• Grafikler ilk bakışta zararsız görünebilir, ancak toplumsal eşitsizliğin görselleştirilme biçimi aslında sorunu daha da kötüleştirebilir.

Grafiklerin sorunu

• Belirli grafik türleri, toplumsal eşitsizliği görselleştirirken olumsuz etkilere yol açabilir.
• Örneğin çubuk grafikler veya pasta grafikler, belirli grupları olumsuz şekilde betimleyebilir.
• Bu tür grafikler, belirli ırklara veya toplumsal gruplara yönelik önyargıları bilinçsizce pekiştirebilir.

Araştırma sonuçları

• Araştırma, farklı grafik türlerinin insanların algılarını nasıl değiştirdiğini analiz ediyor.
• Bazı grafikler toplumsal eşitsizliği daha net gösterirken, aynı anda olumsuz önyargıları güçlendirme potansiyeline de sahip olabilir.
• Araştırma, grafik seçiminin yalnızca veri görselleştirmesinin ötesinde etkiler yaratabileceğini vurguluyor.

Çözüm yolları

• Veri görselleştirmede adaleti korumak için grafik seçimi dikkatle yapılmalı.
• Toplumsal eşitsizliği görselleştirirken farklı bakış açıları dikkate alınmalı ve önyargıyı en aza indirecek yöntemler aranmalı.
• Eğitim ve öğretim yoluyla, veri görselleştirmenin potansiyel etkilerini anlayıp iyileştirmeye ihtiyaç var.

GN⁺ görüşü

• Veri görselleştirmenin önemi: Veri görselleştirme, bilgiyi aktarmak için güçlü bir araçtır; ancak yanlış kullanıldığında olumsuz etkilere yol açabilir.
• Eğitim ihtiyacı: Veri görselleştirmeyle ilgili eğitim sayesinde bilinçsiz önyargıları azaltmanın yollarını öğrenmek gerekir.
• Çeşitli görselleştirme araçlarının kullanımı: Adil ve dengeli veri sunmak için çeşitli görselleştirme araç ve yöntemlerinin kullanılması önemlidir.
• Toplumsal sorumluluk: Veri görselleştirme uzmanları toplumsal sorumluluk bilinciyle çalışmalı ve çalışmalarının toplum üzerindeki etkisini dikkate almalıdır.
• Teknolojik ilerleme: Veri görselleştirmenin adaletini artırmak için yeni teknoloji ve yöntemlere dayalı araştırma ve geliştirmeye ihtiyaç vardır.

[GN⁺]

Hacker News görüşleri

• Box plot, verinin dağılımını çan eğrisi şeklinde göstermez. Yalnızca verinin çan eğrisini izlediğini varsayar.
• Box plotun tek avantajı elle çizilebilmesiydi, ancak bilgisayarların yaygın olduğu günümüzde bu artık geçerli değil.
• Violin plot ve bee swarm plot daha iyi. Jittered strip plot da dikkatli kullanılırsa fena değil.
• İnsanlar çok sayıdaki değeri özet istatistiklere sıkıştırmak ister, ama bu özet yanıltıcı olduğunda pişman olur. Bu, insanlara özgü genel bir sorundur.
• Box plot tek bir örneklemin dağılımını gösterir ve bunun belirsizliği violin plot gibi grafiklerde ifade edilmez.
• Birçok kişi box plotu savunuyor, ancak belirli durumlarda en kullanışlı olduğu yönünde bir iddia yok.
• Box plot, konum ve dağılımı göstermek için uygundur. Şekli göstermek için uygun değildir.
• Belirli durumlarda başka dağılım grafiği türleri faydalı olabilir. Box plotu tek modlu olmayan dağılımlarda kullanmamak daha iyidir.
• Box plot, geçmişte iyi grafikler basılamayan dönemlerden kalma bir kalıntıdır. Artık density plot gibi seçenekleri kullanmak daha iyidir.
• Jittered strip plotta yoğunluğu ayırt etmek zordur. Bunun yerine swarm plot veya bee swarm plot kullanmak daha iyidir.
• Tasarımda en önemli soru şudur: "Bunu en açık şekilde nasıl aktarabiliriz?" Uygun aracı kullanmak gerekir.
• Box plot, dağılımı aşırı basitleştirerek anlaşılmasını kolaylaştırır. Ortalama da yanıltıcı olabilir ama bu yüzden kullanımını yasaklamıyoruz.