כבר זמן רב, רב מאד לא עדכנתי את הבלוג הזה. אבל אנשים טובים ממשיכים לשלוח לי – במייל, בפייסבוק ובטוויטר – אינפוגרפיקות מעניינות, מצחיקות או מזעזעות שהם נתקלים בהם. אחת כזו הגיעה אלי היום מתוך כתבה באתר של Atlassian, חברת המפתחת מוצרים לניהול פרוייקטי תוכנה, על ההיסטוריה של מקצוע "מנהל המוצר", היסטוריה עם כמה נקודות ציון משמעותיות לאורכה. איפה לאורכה, אתם שואלים? אה. גם אני עדיין שואל.

מה אנחנו למדים מהתרשים הזה? שב-1931 קרה משהו ראשון, שזה נכון – זה גם ראשון ברשימת המקרא מימין וגם… במרכז העיגול? לסמן התחלה? טוב, נו, בסדר. אבל מיד אח"כ אנחנו מתבלבלים. הדבר הבא בטקסט הוא בין 1943-1993, אבל הוא הנקודה הרביעית מהמרכז בתרשים. בשלב הזה אני לא בטוח איפה תשומת הלב שלי אמורה להיות, בטקסט או בתרשים. זה לא עוזר שהפריט הבא בטקסט, משנת 2001, הוא בנקודת הזמן האחרונה (אבל לא בשולי המעגל, שם יש גלגלי שיניים משוננים ומפחידים). אבל הפריט הבא חוזר אחורה, לשנת 1953 משום מה – וכאן בכלל אני לא יודע אם הוא אמור להיות לפני הנקודה השניה (שמסתיימת ב-1993), אחריה (כי היא מתחילה ב-1943), אוט איפשהו בתוכה, כי היא מייצגת טווח של שנים. ואז, כמובן, יש לנו את הנקודה האחרונה שאפילו לא מתיימרת להיות מדויקת.

הבחירה כאן בתרשים כלשהו לא ברורה בכלל, לאור העובדה שיש לנו מספר סוגים שונים של פריטי מידע (נקודות מדויקות בזמן, נקודות כלליות בזמן וטווחי זמן ארוכים). אבל אפילו אם נרצה תרשים, ההגיון אומר שנשתמש באחד מתרשימי ה-Timeline הרבים שכל כלי ויזואליזציה נותן לנו, כמו זה כאן, שעשיתי ב-Google Slides בשלוש דקות:

שימו לב ששמתי כאן רק את הנקודות הפשוטות שקל לשים על timeline פשוט. אבל כמובן שיש לנו גם תרשימים שמאפשרים להציג טווחי זמן חופפים די בקלות. אבל אטלאסיאן לא עשו אף אחד מהדברים הללו. הם שמו גלגל שיניים, העבירו בתוכו מעגלים פנימיים שמתאימים באופן גס מאד – מאד! – לשנים הרלבנטיות, ערבבו את סדר תצוגת הטקסט, והחליטו כי טוב. כנראה היה חסר להם מנהל מוצר טוב לאתר הזה.

שר החינוך נפתלי בנט פירסם היום בחשבון הטוויטר שלו את הגרף הבא, עם ההאשטג “חינוך_בתנופה”, שבו הוא מתגאה בכך שבשנים האחרונות היתה ירידה במס’ ההולכים ללימודי משפטים, ועליה בלימודי הנדסה ומחשבים. אני לא אכנס לשאלה אם זה דבר טוב או לא, או מה כוללים הלימודים הללו (תארים אקדמאים בלבד? מכללות?) כי זה לא העניין כאן. העניין הוא, כמובן, הגרף, ומצג השווא הברור שהוא מנסה להעביר.

על גרפים מצטלבים כבר כתבנו לפני כמה שנים, ועל הבעיה הבסיסית שלהם – שהם מתיימרים להציג נקודה שבה נתון א’ “חצה” את נתון ב’, ולהתייחס אליו כהישג. בגרף הזה, נראה שהרגע הזה היה בין תשע”ה לתשע”ו (לא ברור בדיוק מתי, כמובן, כי לא ברור כמה נקודות-מידע יש, מה הרציפות שלהם, וכו’). מתישהו הצטלבו הגרפים, ויש לנו יותר תלמידי הנדסה מאשר משפטים. מה, לא?

הסוד בהטעיה הוא ששני הגרפים יושבים על אותו מרחב גרפי, אבל על צירים שונים. לומדי משפטים הם על ציר שבין 13,000-21,000, בעוד לומדי ההנדסה (פלוס מחשבים, כן? גם אלה שלא מקבלים תואר מהנדס, אבל נעזוב את ההטעיה הזו בכותרת) נעים על ציר שבין 43,000-51,000. כלומר גם אם הגרף האדום של המשפטים היה על החלק העליון של הגרף לכל אורכו, בעוד המשפטים היה על הקו התחתון, עדיין היה לנו פי שניים סטודנטים להנדסה (ומחשבים, וכו’) מאשר למשפטים. נקודת הפתיחה, שמראה כאילו יש יותר לומדי משפטים מאשר הנדסה (בכשליש(!) מגובה הגרף) היא מטעה, כי מדובר על כ-16,000 במשפטים לעומת כ-43,500 בהנדסה – כמעט פי שלוש.

אז מה באמת הנתונים אומרים? שהיתה לנו ירידה של כ-18% בלומדי משפטים (מ-16 אלף ל-13 אלף, ע”פ הגרף) ועליה של כ-16% בלומדי הנדסה (וכו’) (מ-43,500 ל-50,500, בהערכה גסה בעין).

ובינינו? זה לא מעט. לא יודע מה הגורמים, אבל שינוי של 15-20% תוך 5 שנים נראה לי לא מבוטל. הבעיה היא שזה לא הסיפור שהגרף מספר. הגרף מספר על הצטלבות, מהפך, שינוי העליונות מא’ לב’. זה הסיפור שגרף קווים מצטלב יודע לספר. אם היינו משנים את טווח הצירים להיות אחיד, היינו רואים משהו הרבה פחות דרמטי. אבל הדרמה זה העניין כאן, לא ההשוואה, הרי.

וככה זה היה נראה בגרף פשוט באקסל, בלי צירים נפרדים. הרבה פחות דרמטי, כמובן. וזה כשאני הדגשתי את ההבדלים ככל האפשר ע”י קיצוץ מערכת הצירים (ע”ע).

כתבתי כאן בעבר כבר על החשיבות בבחירת טווח הערכים בציר המספרים של הגרף שלך. האם הוא מתחיל מ-0 ומגיע עד 100%? ואם הגרף הוא לא באחוזים, לאן הוא מגיע? כמה מעל נקודות המידע הגבוהה ביותר שלך צריך אותו?

אחת ההטיות הנפוצות ביותר שקשורה לבחירת טווח ציר המספרים היא קיצוץ בסיס הציר, כמו שכתבתי כבר כאן וכאן. אבל מעניינת לא פחות הבחירה בטווח המספרים שיכול לגרום לגרף להראות גבוה או נמוך, תלול או שטוח, כמו שרואים כאן. אבל לפני כמה ימים נתקלתי בשימוש שונה לטכניקה, לא קיצוץ בסיס הצירים, אלא דווקא קיצוץ הטווח העליון שלהם כך שיהיה נמוך מנקודות המידע שלו:

מה הגרף הזה אומר לנו בבחירה המוזרה הזו, שציר ה-Y מגיע עד 50%, בעוד שתיים משלוש נקודות המידע הן מעל 50%? יש כאן אולי רצון להדגיש את ההבדל בין 51/53 ובין 36, כי אם הציר היה מגיע עד 55%, נגיד, אז ההבדל בין 51% לבין 36% היה קטן יותר – אבל ההבדל קטן וזניח, לדעתי. פיקסלים בודדים. אבל מה הגרף הזה בכל זאת משדר לנו?

אני חושב שהבחירה לשים את נקודות המידע מעל לגבול העליון של הציר משדר, במובלע, שהנתונים הללו הם גבוהים, אבסולוטית. זו טענה שקשה לטעון בגרף השוואתי, כי הוא יכול רק להגיד לנו מה יותר, מה פחות. אבל הבחירה לתחום את הציר ב-50% נותן לגרף תוקף נורמטיבי מובלע, לדעתי, שמרמז ש-51% ו-53% זה גבוה מאד. זה גבוה מדי. זו לא טענה שבאה מהנתונים, כמובן. והיא לא טענה מפורשת. היא הסאבטקסט שאני מקבל מהבחירה העיצובית, האינפוגרפית הזו. וזה שימוש מעניין, לדעתי, בניואנסים של הכלי – בהנחה שהוא אפקטיבי, כמובן, ומעביר מסר כלשהו, עדין ככל שיהיה, לאנשים שלא משקיעים מזמנם בניתוח-יתר של גרפים.

אינפוגרפיקות, כפי שאמרנו כאן פעמים רבות, הן כלי נהדר לספר סיפור. הן מאפשרות לנו לקחת את חומר הגלם של הנתונים ולייצור ממנו מסר חד ומדויק. או לטשטש אותו, כמובן. האינפוגרפיקות יכולות לעזור לנו להפוך טבלה משעממת למסקנה ברורה. בהנחה, כמובן, שיש לנו מסקנה. בהנחה שיש לנו סיפור שאנחנו רוצים לספר. אם לא, אז כל מה שיש לנו זה… גרף. ואז צריך לחפש גימיק להצדיק את הגרף שלך, גם אם הוא לא ממש תורם משהו לאינפו, רק לגרפיקה.

במקרה דנן, יש לנו מידע מארגון הבריאות העולמי, חלק מהאו”ם, על התפלגות צריכת אלכוהול במדינות שונות. לכל מדינה יש לנו מידע על כמה מהאלכוהול שנצרך בה נצרך בצורת בירה, יין, משקאות חריפים או אחר.

אפשר היה להוציא כל מיני תובנות מהמידע הזה. אפשר היה לראות התפלגות של סוגי משקאות משכרים ע”פ יבשת (זה מידע שכלול ב-dataset המקורי). אפשר היה להוציא Outliers – מדינות שבהן סוג אחד של אלכוהול בולט במיוחד לכאן או לכאן. אפשר היה לעשות כל מיני דברים. אבל במקום זה, השקיעו באתר FlowingData באנימציה אינטראקטיבית שגורמת לשלוליות הנוזל שמייצגות את הגרף לזוז כשהעכבר עובר עליהן.

אז מה יש לנו כאן, בעצם? אנחנו רוצים להשוות גודל יחסי של ארבעה נתונים, חלקים מתוך שלם. מסורתית, יש לנו את גרף העוגה המושמץ בשביל זה:

אבל לא, זה יהיה קל מדי. במקום זה, הם הלכו על משהו שבמקום להראות גודל יחסי מתוך שלם, מראה רק גודל יחסי, כמו גרף עמודות, שאומנם מאבד את אפקט הסך-הכל, אבל עדיין נותן השוואה יחסית ברורה:

במקום זה, יש לנו גרף שנותן לנו השוואה *די* קרובה של הגדלים. אבל בגלל הצורה האמורפית שמתרחבת ומתכווצת כשמתקרבים אליה. האם בתמונה כאן למעלה קל לראות שהבלוב של המשקאות החריפים גדול יותר מזה של הבירה? לא ממש. אנחנו צריכים להסתמך על המספרים בשביל לדעת מה הערך האמיתי – ואם זה המצב, למה בכלל יש לנו אינפוגרפיקה?

רוב הדוגמאות שעלו כאן בבלוג סביב גרף עמודות נסובות סביב הטריק הקלאסי של קיצוץ בסיס הצירים, מה שמקצין שונוּת ומכפיל הבדלים. לפעמים גם אפשר להנות מבחירה מפוקפקת של סדר העמודות שנועד גם הוא לטשטש את הסיפור – כולן דוגמאות שכבר היו לנו. ואני שמח שכעיוותים כאלה צצים, יש אנשים טובים שכבר רגישים לנושא ומעמתים את המפרסמים עם זה.

לכן שמחתי כשקיבלתי דוגמא לסוג חדש של הטיה בגרף עמודות. לא עוד קיצוץ בסיס הצירים (טוב, יש גם את זה). לא עוד סדר עמודות לא ברור (האמת? זה גם). לא, כאן יש לנו דוגמא נהדרת לאיך אפקט תלת-מימד לא רק שלא עוזר, הוא אקטיבית מפריע.

הנה גרף שפורסם בעמוד הפייסבוק של המתפ”ש – גוף תיאום פעולות הממשלה בשטחים, המציג תנועת משאיות במעבר כרם שלום (השארתי רק את הגרף – את התמונה המלאה אפשר לראות בקישור)

על פי הכותרת, מדובר על נתונים שנאספו בין ה-28.2 ל-03.3, כלומר חמישה ימים, מה שמרמז שהעמודות מייצגות את הימים, וכנראה מסודרות כרונולוגית, אבל באיזה סדר? מימין לשמאל? שמאל לימין? התמונה כולה באנגלית, מה שגורם לי לחשוב שהמוקדם יותר הוא משמאל, אבל טווח התאריכים בכותרת דווקא רשום מימין לשמאל, מה שמבלבל. בהתחלה חשבתי שהמספרים בתחתית הגרף הם השנתות של הציר, אבל הן לא – הן סתם עוד פריט מידע נוסף.

אבל סדר העמודות הוא בעיה פחותה יחסית, וגם הקיצוץ המתבקש בבסיס הצירים הוא מהצפויים. הבעיה הראשית היא שהגרף מוצג בהיטל איזומטרי לא ברור, שגם מעוות במעין עדשת עין-דג. הטכניקה קבועה שלי של מדידת פיקסלים ב-Paintbrush נהיית מסובכת כשהקווים כולם אלכסוניים, ולא באותה זווית כולם!

העקמומיות הזו של הקווים, העובדה שהעמודות לא מוצגות באופן ישר אחד ליד השניה, אלא שהבסיס של כל אחת נמצא בגובה שונה, בהיטל שונה, בזווית שונה אחד מהשני, מאפס את המטרה הרשמית, הראשית והמפורשת של גרף עמודות, שהיא לאפשר השוואה ויזואלית ואינטואיטיבית של גדלים. במקום זה יש לנו שתי עמודות המבוססות על אותו נתון (749 משאיות) שהפרש הגדלים בין שתי פינות שלהן גדול יותר מאשר ההפרש בין עמודת ה-749 השניה לבין ה-743 שאחריה. וההפרש בין 749 ו-753 מיוצג בכ-20 פיקסלים –פי ארבע מה-5 פיסקלים של ההפרש בין 749 ו-743. וזה, כמובן, בלי שדיברנו על הצניחה הקיצונית ל-714.

וכמו במקרים רבים, לא מדובר כאן על חוסר הקפדה על יצוג הנתונים. מדובר על גרף שנוצר ע”פ נתונים, אולי, אבל שאז ישב מעצב גרפי והיטה כל עמודה בפני עצמה (מה שבכלל לא אפשרי בפונקציית העמודות התלת מימדיות של אקסל, לפחות במהדורת 2007 שמותקנת אצלי) או שהשתמש בפונקציית היטל שמתעלמת מהאספקטים האינפוגרפיים של הציור. יכול להיות שזה נעשה משיקולי אסתטיקה. יכול להיות שמשיקולי “גם ככה זה לא משנה”. בכל מקרה, זה מבהיר שיצור מדויק של המספרים לא היה השיקול הבולט.

הקורא יובל הפנה אותי לכתבה הזו בויינט, על הרגלי המשפחתיות הישראלים:

סקר: כמה פעמים בחודש ישראלים נפגשים עם הסבתא?

ובו שני גרפים מרתקים:

זה הראשון, המציג את תכיפות הפגישות של סבים וסבתות עם נכדיהם. הוא יחסית פשוט וברור, בלי משחקי פיקסלים וסדרי גודל, אבל זה לא משנה את העובדה שכשאנחנו סוכמים את כל העמודות, אנחנו נשארים עם 88% בלבד. אני לא יודע אם המשמעות היא שה-12% הנותרים לא ענו על השאלה (ואם כך, למה לא להוציא אותם מתוך השקלול בכלל?) או שהיו עוד תשובות אפשריות (למרות שתשובות הקצה כאן הן פתוחות), או שסתם מישהו זרק מספרים, אבל ל-100% זה לא מגיע.

ובכיוון השני, יש לנו את העוגה הזו, לאופי הפעילויות המשותפות:

שוב, בלי יותר מדי מניפולציות (חוץ מההטיה הבסיסית של עוגה תלת מימדית). למען האמת, זה נראה כמו גרף שיצא ישירות מאקסל (גרסאות 2003-2010, לפחות). אבל שוב, אם נסכום את כלל האחוזים בהתפלגות, נגיע ל-196% מלאים! כמעט פי שתיים מהאנשים שבעצם היו בסקר!

במקרה כאן, אני חושב שהבעיה היא בהתאמה בין סוג הויזואליזציה לבין סוג הנתונים. גרף עוגה נועד להראות התפלגות מתוך שלם, אבל לא מדובר כאן, כמו בגרף הראשון, על אפשרויות שמהן אפשר לבחור רק אחת. אני מניח שהמשיבים יכלו לתת יותר מתשובה אחת – גם שיחות טלפון, גם בילויים, גם ארוחות – וכך נוצר מצב שהיו יותר תשובות מאשר משיבים. כנתון, זה הגיוני לחלוטין. כגרף עוגה? מפספס את הנקודה.

מה שהייתי עושה כאן הוא פשוט להחליף את הייצוגים הויזואליים של שני הגרפים. את הראשון, שאכן מציג התפלגות של בחירות חד-ערכיות מתוך רשימה, הייתי מציג כעוגה. ואת השני, שמראה את הפופולריות היחסיות של אפשרויות שונות בלי קשר למכלול, הייתי מציג בגרף עמודות: