Veri görselleştirme ile manipülasyon: Görseller her zaman masum değil

Verideki artış, çağdaş gazeteciliğin haber rutinlerinde de değişime neden oluyor. Veri gazeteciliği dijital dünyanın araştırmacı gazetecilik türleri arasında son dönemde popülerleşen bir tür. Veri görselleştirme, hakikat sonrası çağın yaygın yalanlarının karşısında bir umut olarak da görülüyor. Peki kullanılan veri görselleri her zaman nesnel mi? Elbette değil. Üstelik kullandığımız veri setleri doğru olsa bile görselleştirme sırasında bilinçli ya da bilinçsiz olarak manipülasyona neden olabiliyoruz.

Veri görsellerini de tüm medya metinleri gibi eleştirel bir gözle incelememiz gerekli. Veri görsellerinin bizi yanıltıp yanıltmadığına karar verirken, aşağıdaki örnekleri dikkate alabiliriz.

İlk örneğimizde, bir grafiğin dikey eksenini 0’dan başlatmamak suretiyle aradaki farkın büyükmüş gibi algılanmasına neden olabileceğimiz gösteriliyor. Soldaki grafikte Grup A, Grup B ile Grup C’den epey büyük gözüküyor. Oysa dikey eksen 0 ile başlatıldığında, daha doğru bir görsel sunumla karşı karşıyayız. Sağdaki grafikte gruplar arasındaki fark dramatik görünmüyor.

Yukarıdaki örnekte, soldaki grafikte ölçek veriye göre orantısız olduğundan, yıllar içindeki değişim önemsiz gözüküyor. Oysa ölçek beşerli olduğunda değişimin büyük olduğunu daha net biçimde görebiliyoruz.

Eğer veriler içinde işimize yarayan bölümleri seçersek, yine manipülasyon yaparız. İstatistikle yalan söylemede sık kullanılan yöntemlerden biri de bu. Örneğin soldaki grafikte bir yıl içinde yalnızca belli ayları seçersek yukarı doğru bir trend görüyoruz. Daha geniş bir tarih aralığı aldığımızda ise, aşağı doğru bir trendle karşı karşıyayız. Sağdaki grafik bize daha büyük bir resim sunuyor.

Gruplar arasındaki farkı gösterirken, dilim grafik (pie chart) değil bar grafik kullanmalıyız. İlk görsel bu nedenle sorunlu. Zaten toplamı %100’ü aşan bir veri seti ile çalışıldığını da görüyoruz.

Soldaki görselleştirmedeki sorun, yoğun olan yerlerin değil en az yoğun yerlerin koyu renk ile gösterilmesi. Normal şartlarda, haritalarda koyu gölgeler yoğunlukla ilişkilendirilir. Dolayısıyla sağdaki haritaya bakan okurlar, sezgisel olarak haritayı nasıl doğru yorumlayacaklarını bileceklerdir.

Özetleyecek olursak, dikey ölçeğin çok büyük veya çok küçük değerler içermesi, sayıların atlıyor ya da sıfırdan başlamıyor olması, bazı verilerin grafik dışında bırakılması ve grafiğin doğru şekilde etiketlenmemiş olması gibi çok sayıda hatalı uygulama nedeniyle, veri görselleri gerçekleri olduğu gibi yansıtmayabilir. Dijital medya okuryazarlığı, grafikleri doğru okumak için gerekli donanıma sahip olmak kadar, onları eleştirel bir gözle incelemeyi de gerektiriyor. Çünkü toplanan veri doğru ve konu ile alakalı olsa bile, görselleştirme etik tuzaklar içerebiliyor. Gazetecilerin de hangi veri için hangi grafik türünü kullanacaklarını ve görselleştirmede neleri dikkate almaları gerektiğini bilmeleri önemli. Aşağıdaki ilkeler de faydalı olabilir:

  • Zayıf tasarlanmış görselleştirmeler kadar, etiğe uymayan görselleştirmelerin de sorunlu olduğunu unutmayın.
  • Mevcut veri kümelerini seçerken, seçim ön yargısına dikkat edin. Verileri doğrulayın ve gerekli içerikleri görsele mutlaka ekleyin.
  • Veri görselleştirirken estetik tercihler hiçbir zaman netliği geçersiz kılmasın.
  • Yalnızca renklerin, kültürel anlamdan renk körlüğüne kadar çok çeşitli sorunlara neden olabileceğini bilin.
  • İlgili verileri gizleme kadar çok fazla veri sunmanın da manipülasyona neden olabileceğini göz ardı etmeyin.

Kaynaklar:

McReady, Ryan (2018). “5 Ways Writers Use Misleading Graphs To Manipulate You”, https://venngage.com/blog/misleading-graphs/, 11 Eylül 2018.
O’Brien, Shaun (2017). Interpretations of Data in Ethical vs. Unethical Data Visualizations, Arizona State University, A Thesis Presented in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree Master of Science, https://repository.asu.edu/attachments/194100/content/OBrien_asu_0010N_17523.pdf
http://visualizingrights.org/resources.html

Yazar hakkında

Bilge Narin

Doktora ve yüksek lisansını Ankara Üniversitesi Gazetecilik Anabilim Dalı'nda tamamladı. ODTÜ Bilim ve Teknoloji Politikası Çalışmaları programında ikinci yüksek lisans eğitimini bitirdi. 15 Mart 2017 – 15 Mart 2018 tarihleri arasında Amerika Birleşik Devletleri'nde UMass Department of Communication'da doktora sonrası araştırmacı olarak bulundu. 2005-2010 yılları arasında Genelkurmay Başkanlığı bünyesinde İletişim Daire Başkanlığı'nda "Basın ve Tanıtım Uzmanı" unvanıyla görev yaptı. Bilge Narin halen Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İletişim Fakültesi Gazetecilik Bölümünde araştırma görevlisi doktor olarak görev yapmaktadır. Zihin haritalama ve gazeteciler için programlama dili konularında çeşitli sivil toplum kuruluşları ile atölyeler düzenlemektedir.