Ngừng sử dụng box plot (2021)

So sánh không công bằng: cách việc trực quan hóa bất bình đẳng xã hội có thể làm tình hình tồi tệ hơn

Tổng quan nghiên cứu

• Một nghiên cứu mới cho thấy việc lựa chọn loại biểu đồ phổ biến có thể kích hoạt những thiên kiến xã hội vô thức và củng cố nạn phân biệt chủng tộc mang tính hệ thống.
• Biểu đồ thoạt nhìn có vẻ vô hại, nhưng trên thực tế, cách chúng trực quan hóa bất bình đẳng xã hội có thể khiến vấn đề trở nên nghiêm trọng hơn.

Vấn đề của biểu đồ

• Một số loại biểu đồ nhất định có thể gây tác động tiêu cực khi được dùng để trực quan hóa bất bình đẳng xã hội.
• Ví dụ, biểu đồ cột hoặc biểu đồ tròn có thể mô tả tiêu cực về một số nhóm nhất định.
• Những biểu đồ này có thể vô thức củng cố định kiến đối với một số chủng tộc hoặc nhóm xã hội cụ thể.

Kết quả nghiên cứu

• Nghiên cứu phân tích cách các loại biểu đồ khác nhau thay đổi nhận thức của con người.
• Một số biểu đồ cho thấy bất bình đẳng xã hội rõ ràng hơn, nhưng đồng thời cũng có khả năng củng cố các thiên kiến tiêu cực.
• Nghiên cứu nhấn mạnh rằng việc lựa chọn biểu đồ có thể tạo ra tác động vượt ra ngoài phạm vi trực quan hóa dữ liệu đơn thuần.

Giải pháp

• Cần thận trọng trong việc lựa chọn biểu đồ để duy trì tính công bằng trong trực quan hóa dữ liệu.
• Khi trực quan hóa bất bình đẳng xã hội, cần cân nhắc nhiều góc nhìn và tìm cách giảm thiểu thiên kiến.
• Cần hiểu và cải thiện những tác động tiềm ẩn của trực quan hóa dữ liệu thông qua giáo dục và đào tạo.

Ý kiến của GN⁺

• Tầm quan trọng của trực quan hóa dữ liệu: Trực quan hóa dữ liệu là công cụ mạnh mẽ để truyền tải thông tin, nhưng nếu dùng sai cách có thể gây tác động tiêu cực.
• Sự cần thiết của giáo dục: Cần học cách giảm bớt thiên kiến vô thức thông qua giáo dục liên quan đến trực quan hóa dữ liệu.
• Sử dụng đa dạng công cụ trực quan hóa: Việc sử dụng nhiều công cụ và phương pháp trực quan hóa khác nhau để cung cấp dữ liệu công bằng và cân bằng là rất quan trọng.
• Trách nhiệm xã hội: Những người làm trực quan hóa dữ liệu cần làm việc với trách nhiệm xã hội và cân nhắc tác động công việc của họ đối với xã hội.
• Tiến bộ công nghệ: Cần có nghiên cứu và phát triển để nâng cao tính công bằng của trực quan hóa dữ liệu thông qua các công nghệ và phương pháp mới.

[GN⁺]

Ý kiến trên Hacker News

• Biểu đồ box không cho thấy phân phối dữ liệu có dạng hình chuông; nó chỉ giả định rằng dữ liệu tuân theo dạng hình chuông.
• Ưu điểm duy nhất của biểu đồ box từng là có thể vẽ bằng tay, nhưng trong thời đại máy tính đã trở nên phổ biến thì điều đó không còn giá trị nữa.
• Biểu đồ violin và bee swarm tốt hơn. Biểu đồ strip có jitter cũng ổn nếu được dùng cẩn thận.
• Mọi người muốn nén nhiều con số thành thống kê tóm tắt, nhưng rồi lại hối tiếc khi phần tóm tắt đó gây hiểu lầm. Đây là một vấn đề rất điển hình của con người.
• Biểu đồ box thể hiện phân phối của một mẫu đơn lẻ, còn độ bất định của nó thì không được thể hiện trong violin plot và các biểu đồ tương tự.
• Nhiều người bảo vệ biểu đồ box, nhưng không có lập luận nào cho thấy nó là hữu ích nhất trong những tình huống cụ thể.
• Biểu đồ box phù hợp để thể hiện vị trí và độ phân tán. Nó không phù hợp để thể hiện hình dạng.
• Trong một số tình huống, các loại biểu đồ phân phối khác có thể hữu ích hơn. Tốt nhất không nên dùng biểu đồ box cho các phân phối không có một mode duy nhất.
• Biểu đồ box là di vật của thời chưa thể in ra các biểu đồ đẹp. Giờ đây dùng density plot và các dạng tương tự sẽ tốt hơn.
• Biểu đồ strip có jitter khiến khó phân biệt mật độ. Thay vào đó nên dùng swarm plot hoặc bee swarm plot.
• Câu hỏi quan trọng nhất trong thiết kế là: "Làm thế nào để truyền đạt rõ ràng nhất?" Cần dùng đúng công cụ phù hợp.
• Biểu đồ box đơn giản hóa phân phối quá mức để khiến nó dễ hiểu hơn. Giá trị trung bình cũng có thể gây hiểu lầm, nhưng chúng ta không vì thế mà cấm dùng nó.