“Pekerjaan kami mengungkapkan bahwa diagram batang bukanlah alat komunikasi yang jelas seperti yang dibayangkan banyak orang,” kata Wellsley, seorang peneliti di Fakultas Psikologi dan penulis utama makalah tersebut, pada tahun 2019. Alumni Sarah H. Kerns. Batang: Pengukuran berbasis pembacaan mengungkapkan kesalahan batas ujung batang, kesalahpahaman tentang kategori umum grafik batang rata-rata. “

“Grafik batang rata-rata ada di mana-mana dalam politik, sains, pendidikan, dan pemerintahan dan digunakan untuk menyampaikan data tentang berbagai topik seperti perubahan iklim, kesehatan masyarakat, dan ekonomi,” kata rekan penulis Jeremy. Wilmar. , Associate Professor Psikologi di Wellesley. “Kurangnya kejelasan di bidang-bidang seperti ini dapat memiliki dampak negatif yang meluas pada wacana publik.”

Pengungkapan Kerns dan Wilmar pada diagram batang dimungkinkan oleh teknik pengukuran baru yang kuat yang telah mereka kembangkan. Teknik ini bergantung pada meminta seseorang menggambar interpretasi grafik di atas kertas. “Tugas menggambar sangat efektif dalam menangkap pemikiran visual-spasial dengan cara yang konkret, ekspresif, dan detail,” kata Kerns. “Menggambar telah lama digunakan dalam psikologi sebagai cara untuk mengungkapkan isi pikiran seseorang, tetapi sebelumnya tidak digunakan untuk mempelajari interpretasi grafik.”

Tim peneliti meminta ratusan orang untuk menunjukkan di mana mereka percaya data yang mendasari diagram batang dengan menggambar titik-titik pada diagram itu sendiri. Pola yang mengesankan telah muncul. Sekitar satu dari lima pembaca grafik pasti salah memahami grafik batang rata-rata. “Pembaca ini membuat sketsa semua, atau hampir semua, dari titik data di bawah rata-rata,” kata Wilmer. “Rata-rata adalah pusat data yang seimbang. Tidak mungkin sebagian besar data berada di bawah rata-rata. Kesalahan ini disalahartikan oleh pemirsa sebagai batas luar ujung batang. Disebut kesalahan marginal data.” sama-sama tersebar luas di usia, jenis kelamin, tingkat pendidikan, dan kebangsaan.

Mengingat keseriusan kesalahan ini, mengapa beberapa dekade penelitian tentang interpretasi grafik melewatkannya? “Dalam studi sebelumnya, kami biasanya memiliki pertanyaan tidak langsung yang cukup abstrak tentang prediksi, probabilitas, dan penghargaan,” kata Kerns. “Sulit untuk membaca pikiran seseorang dari jawaban atas pertanyaan seperti itu. Ini seperti melihat melalui kaca buram. Anda mungkin tidak mengerti apa yang ada di sana, tetapi definisinya kurang. Pendekatan pengukuran kami lebih spesifik dan lebih langsung., Lebih lanjut rinci. Gambar memberikan jendela yang jelas untuk pemikiran penafsir grafik. “

“Pelajaran utama yang dipetik dari pekerjaan ini adalah bahwa menyederhanakan desain grafik bisa lebih membingungkan daripada klarifikasi,” kata Wilmer. “Inti keseluruhan dari penggantian nilai individu dengan ringkasan statistik seperti rata-rata adalah untuk menyederhanakan tampilan visual dan membuatnya lebih mudah dibaca. Namun, penyederhanaan ini adalah poin data individu sejauh ini. Ini menyesatkan banyak pemirsa serta lokasinya. . Itu telah dihapus-itu juga menyesatkan mereka tentang rata-rata, yang merupakan satu hal yang sebenarnya digambarkan oleh grafik.”

Berdasarkan temuan tersebut, tim mengusulkan beberapa perubahan pada metode visualisasi data. Pertama, bilah direkomendasikan untuk digunakan hanya untuk menyampaikan satu nomor seperti hitungan (150 tempat tidur rumah sakit) atau kuantitas ($ 5,75). “Dalam hal ini, data tidak akan disembunyikan,” kata Kerns. “Sebaliknya, menurut penelitian kami, bilah yang digunakan untuk mewakili rata-rata beberapa angka bisa sangat membingungkan.” Rekomendasi kedua adalah informasi yang spesifik dan terperinci. Pikirkan dua kali sebelum mengganti (misalnya, titik data individual) dengan informasi yang secara visual sederhana tetapi secara konseptual lebih abstrak (misalnya, berarti). “Pekerjaan kami memberikan contoh di mana abstraksi komunikasi data bisa sangat menyesatkan,” kata Wilmar.

Rekomendasi yang berfokus pada pendidikan tim mencakup penggunaan tugas sketsa data untuk mengajarkan literasi data. “Setelah interpretasi siswa jelas dan dicetak di atas kertas, lebih mudah untuk berdiskusi dan melakukan koreksi sesuai kebutuhan,” kata Wilmar. Kami juga menyarankan agar siswa memanipulasi data aktual. “Datanya pada dasarnya konkret,” kata Kerns. “Ini layak dibaca dalam ringkasan, tapi selalu seperti membaca buku untuk belajar bagaimana mengendarai sepeda. Tidak ada pengganti untuk pengalaman kehidupan nyata.”

Pengumpulan data, visualisasi, dan analisis kini menjadi inti dari semua kursus Wilmar. Alat yang memungkinkan upaya ini adalah rangkaian akses gratis aplikasi web visualisasi data yang dibuat di ShowMyData.org. Hal ini memungkinkan pengguna untuk membuat dan menyusun grafik yang menarik dan berkualitas tinggi menggunakan titik data individual dalam hitungan detik. “Grafik seperti ini menghindari jenis kesalahan yang diungkapkan oleh penelitian kami,” kata Kerns. “Dan bahkan anak kecil pun dapat dengan mudah menafsirkannya,” tambah Wilmar. Anak Wilmar yang berusia 11 dan 7 tahun adalah “dua konsultan data dan pengembangan aplikasi saya yang paling sensitif (dan kejam).

Komunikasi data yang jelas dan literasi data yang kuat menjadi semakin penting dalam lingkungan politik dan ilmiah di mana informasi menyebar dengan cepat dan kesalahpahaman dapat berdampak besar pada opini publik dan kebijakan publik. “Dari toko kelontong ke kantor dokter ke kotak suara, data memberi tahu kami tentang keputusan kami,” kata Kerns. “Kami berharap pekerjaan kami akan membantu kami lebih memahami data dan memfasilitasi jalan menuju pengambilan keputusan yang terinformasi oleh institusi dan individu.”