錯誤信息也能“美”

偽裝意味著將自己混淆在周圍環境中。在一個世紀以前，偽裝對于掀著弓形浪，頂著煙囪，時刻躲避潛艇威脅的戰艦來說是不可能的。于是，偽裝術出現了，各種混亂的偽裝模式一時間層出不窮，令人眼花繚亂。發現一艘花哨的艦船并不難，但要想讓潛望鏡操控員在發射魚雷前迅速地判斷出艦船的速度和方向卻是一大挑戰。華麗的偽裝容易導致誤判，而一些證據也恰恰證明了這一點。

現在，我們就來談談數據視覺化，雖然這一概念早在弗洛倫絲.南丁格爾在世時就已提出，但在以數據為基礎的新聞報道里，這可算是最新潮流。南丁格爾不僅是歷史上最為著名的護士，也是一項精美的視覺化技術——“雞冠花圖”的發明者，同時，她還是英國皇家統計學會第一位選舉產生的女性成員。

數據視覺化為龐雜的數據創建了功能強大、優雅的視覺影像。它如同一篇優美的散文：帶給人的是一次愉悅的體驗，讓人感覺到雙手握著一股善的力量，但同時也具有誘惑力并潛在著欺騙性。由于我們面對數據視覺化的經驗不像面對散文修辭的經驗這么豐富，因此幼稚的我們會允許自己受到迷惑。在統計學上，太多的數據視覺化等同于令人目眩的偽裝：強調通過外觀吸引眼球，但最終要么沒能達到傳遞有用信息的目的，要么干脆誤導了我們。

我們來舉個相對來說無傷大雅的例子，美國《紐約客》雜志近日制作了一幅關于不同收入層次的紐約市民乘坐地鐵情況的網絡圖。從中，我們了解到紐約市存在收入不平等的問題。然后，我們被邀請點擊不同的地鐵線路圖去看一看里面具有代表性的圖表，向我們展示了各條地鐵線上中等收入人群的收入差異。這個網絡圖確實很華麗，但是遠不及一張地圖的信息量大。它不過就是一件偽裝成數據分析的藝術品而已。

另外一個更著名的例子就是由戴維.麥坎德利斯制作的動畫圖“Debtris”。圖中每一個大小不同的方塊代表著不一樣的價值，其中一個小方塊代表2003年伊拉克戰爭的預估成本，為600億美元。而緊隨其后另一個方塊是預估的整個伊拉克戰爭的全部成本，為3萬億美元。圖中還描繪了沃爾瑪的收入，聯合國的預算，金融危機給世界帶來的損失，等等。動畫圖只是純粹的花哨的偽裝，自始至終都是在拿統計蘋果和統計橘子相比而已。

麥坎德利斯告訴我們，信息展現在人們面前時可以是華麗的。然而不幸的是，錯誤的信息也可以是華麗的。或者，就像統計學專家邁克爾.布拉斯蘭德所說的，“我們正處在重復犯統計學錯誤的危險當中，只不過這些數據變得更美觀了。”

那些漂亮的“雞冠花圖”也不例外。它們顯示了克里米亞戰爭中高死亡率的原因，強有力地論證了更好的衛生條件可以挽救生命。但是，南丁格爾的傳記作者休吉.斯莫爾認為，南丁格爾選擇“雞冠花”是為了讓論證做到更加細致精準。一個簡單的條形圖本可以更加清楚：南丁格爾的意圖很明顯，因為“雞冠花圖”顯示出惡劣的衛生條件是致死的主因。

這種方式并不是告知人們，而是在說服人們——每當看到數據視覺化信息，我們應當牢牢地記住這一點。（譯/徐阿龍 插圖/董浩然）