Parei de usar box plots (2021)

Comparações injustas: como a visualização da desigualdade social pode piorar a situação

Visão geral da pesquisa

• Um novo estudo mostra que escolhas populares de gráficos podem provocar vieses sociais inconscientes e reforçar o racismo sistêmico.
• Embora os gráficos possam parecer inofensivos à primeira vista, na prática a forma como visualizam a desigualdade social pode agravar o problema.

Problemas dos gráficos

• Certos tipos de gráfico podem ter efeitos negativos ao visualizar desigualdades sociais.
• Por exemplo, gráficos de barras ou de pizza podem retratar determinados grupos de forma negativa.
• Esses gráficos podem reforçar inconscientemente preconceitos contra determinadas raças ou grupos sociais.

Resultados da pesquisa

• O estudo analisa como diferentes tipos de gráfico alteram a percepção das pessoas.
• Alguns gráficos mostram a desigualdade social com mais clareza, mas ao mesmo tempo podem reforçar vieses negativos.
• A pesquisa destaca que a escolha do gráfico pode ter impactos que vão além da simples visualização de dados.

Soluções

• Para manter a equidade na visualização de dados, é preciso ter cuidado na escolha dos gráficos.
• Ao visualizar desigualdades sociais, é necessário considerar diferentes perspectivas e buscar formas de minimizar vieses.
• É preciso compreender e melhorar os impactos potenciais da visualização de dados por meio de educação e treinamento.

Opinião do GN⁺

• Importância da visualização de dados: a visualização de dados é uma ferramenta poderosa para transmitir informações, mas, se usada de forma inadequada, pode causar efeitos negativos.
• Necessidade de educação: é preciso aprender, por meio de educação relacionada à visualização de dados, como reduzir vieses inconscientes.
• Uso de diversas ferramentas de visualização: é importante usar diferentes ferramentas e métodos de visualização para oferecer dados justos e equilibrados.
• Responsabilidade social: profissionais de visualização de dados devem trabalhar com responsabilidade social e considerar o impacto de seu trabalho na sociedade.
• Avanço tecnológico: são necessárias pesquisas e desenvolvimento para aumentar a equidade na visualização de dados por meio de novas tecnologias e métodos.

[GN⁺]

Comentários no Hacker News

• O box plot não faz a distribuição dos dados parecer em forma de sino. Ele apenas assume que os dados seguem uma forma de sino.
• A única vantagem do box plot era poder ser desenhado à mão, mas isso não faz mais sentido agora que computadores são algo comum.
• Gráficos de violino e bee swarm são melhores. Gráficos de strip com jitter também podem ser aceitáveis se usados com cuidado.
• As pessoas querem comprimir muitos números em estatísticas resumidas, mas se arrependem quando esse resumo induz ao erro. Isso é um problema humano em geral.
• O box plot representa a distribuição de uma única amostra, e essa incerteza não é mostrada em gráficos de violino e afins.
• Muitas pessoas defendem o box plot, mas não há argumento de que ele seja o mais útil em situações específicas.
• O box plot é adequado para mostrar posição e dispersão. Não é apropriado para mostrar forma.
• Em certas situações, outros tipos de gráfico de distribuição podem ser úteis. É melhor não usar box plot em distribuições que não sejam unimodais.
• O box plot é um artefato de uma época em que não era possível imprimir bons gráficos. Hoje, é melhor usar gráficos de densidade e semelhantes.
• Gráficos de strip com jitter dificultam distinguir a densidade. Em vez disso, é melhor usar gráficos de swarm ou bee swarm.
• A pergunta mais importante no design é: "como transmitir isso da forma mais clara possível?" É preciso usar a ferramenta adequada.
• O box plot simplifica demais a distribuição para facilitar o entendimento. A média também pode induzir ao erro, mas isso não significa que seu uso deva ser proibido.