一个图表的目的通常是帮助你正确地解释数据。但有时，情况恰恰相反。在正确的人(或错误的人)手中，条形图和饼状图可以成为强大的欺骗媒介，欺骗你推断不存在的趋势，错误地更少，并错过令人担忧的事实。麻省理工学院(Massachusetts Institute of Technology)感性科学家露丝·罗森霍尔兹(Ruth Rosenholtz)说，衡量一张图表是否诚实的最佳标准是解释它所花的时间。“一张糟糕的图表需要更多的认知过程，需要对你所看到的东西进行更多的推理。”
了解图表可能使用的各种技巧是有帮助的。这里有五个。
令人费解的角度来看
没有所谓的无意识思维
伟大的法国数学家和物理学家亨利Poincaré(1854-1912)对他自己惊人创造力的起源特别感兴趣。他的成就令人印象深刻:他的工作深刻地重塑了数学和物理学——包括为爱因斯坦的相对论奠定了关键的基础……阅读更多
这两张饼状图都显示，“劳动力”占总劳动力的30%。但你可能注意到，右边的图表将劳动切片定位在前景中，使它看起来大了很多，这使它有一个较厚的3D边缘，深蓝色像素的数量是它在背景中的两倍多。
人类的视觉罗森霍尔兹说，他们不太擅长解释第三维度。当面对3D图表时，我们假设颜色越多表示数量越大。因此，当更多的像素被用来表示饼图的一个切片时，这个切片显得更有意义，Rosenholtz说。这就是为什么我们可以在3D饼图中为前景切片分配更大的值。
诈骗的形状
用图表撒谎的一个经典方法是引入不相干的信息。在右边的图表中，唯一相关的属性是圆锥高度。但是，虽然锥体的体积是无关紧要的，但它也很难被忽略，这鼓励我们给较大的锥体部分赋一个较大的值。
在这两张图表中，管理成本几乎占每美元的三分之一。虽然这与左边的图表合理匹配，但右边的图表似乎将管理成本缩减到远低于三分之一的水平。罗森霍尔兹说:“任何时候，如果你要求别人只判断身高，而忽略其他测量值，那就需要额外的认知负荷来忽视这些其他线索。”
引领潮流趋势是骗子
当两条或两条以上的线在一个图表中同时出现，并且它们看起来很相似时，我们倾向于认为它们是相关的。图中的红线代表自杀率，而绿线代表科技支出——两组完全独立的数据。但乍一看，我们往往会问自己，实际上是否存在因果关系(如果你能想到一个，在下面的评论部分告诉我们)。
罗森霍尔兹说，我们喜欢趋势，因为它们讲述了一个故事，使数据更有意义——这就是为什么我们总是在寻找联系，即使它们并不存在。
就在眼前
我们很擅长观察趋势。但如果有一个人不想让我们看到呢?左图清楚地显示，营销成本在过去三年中增长了两倍。同样的事实也出现在右边的图表中，但它隐藏在许多其他数据中，弱化了营销成本急剧上升的影响，使这种下降几乎无法量化。
罗森霍尔兹说:“对我们来说，比较数据集上下移动时的高度变化不是一项自然的视觉任务。”“我不清楚我是应该看整体高度还是宽度还是什么。任何类似的比较都更具有认知能力，视觉效果更差。”
亲爱的，我把体重缩小了!
乍一看，这两个图表似乎描述了两个不同的数据集。但回到家里，你会发现唯一的区别是规模。
Rosenholtz说，这个技巧之所以有效，是因为我们很难同时检查图表的比例和数据。相反，我们通常先了解曲线的要点，然后(如果我们决定需要的话)查看规模。到那时，我们的第一印象已经形成了。
