視覚的にシンプルなため、棒グラフはデータを表すための一般的なツールであるが、我々はそれらの読み方を本当に理解しているのだろうか？　米国ウェルズリー大学の新しい調査によると、棒グラフはしばしば誤解されているという。この調査は、まったく同じグラフを見た人々が、しばしばそれが表す事実について完全に異なる理解を持って立ち去ることが多いことを示している。

「私たちの仕事は、棒グラフが多くの人が想定しているような明確なコミュニケーションツールではないことを明らかにしています」と筆頭著者のサラ・カーンズ助教は述べてる。

「平均値を表す棒グラフは、政治、科学、教育、政府に遍在しており、気候変動、公衆衛生、経済などの幅広いトピックに関するデータを伝達するために使用されます」と共著者のジェレミー・ウィルマー准教授は述べている。「これらのような領域の明確さの欠如は、公の言説に広範囲にわたる悪影響を与える可能性があります。」

棒グラフに関するカーンズ助教とウィルマー准教授の新発見は、彼らが開発した強力な新しい測定技術によって可能になった。この技術は、人にグラフの解釈を紙に描いてもらうことに依存する。「描画タスクは、具体的で表現力豊かで詳細な方法で視覚空間的思考を捉えるのに特に効果的です」とカーンズ助教は述べている。「ドローイングは、心理学で自分の考えの内容を明らかにする方法として長い間使用されてきましたが、以前はグラフの解釈を研究するために使用されていませんでした。」

調査チームは、何百人もの人々に、棒グラフの基礎となるデータがグラフ自体に点を描くことによってどこにあると信じているかを示すように依頼した。印象的なパターンが現れた。グラフを読んだ約5人に1人が、平均を描いた棒グラフを完璧に誤解していたという。「彼らは、平均を下回るすべての領域、またはほぼすべての領域にデータの点を書き込みました」とウィルマ―准教授は言う。「平均は、データのバランスの取れた中心点です。データの大部分が平均を下回ることなどありえません。棒の先端をデータの上限と誤解しているので、私たちはこの間違いを棒先端限界エラーと呼ぶことにしました。」このエラーは、年齢、性別、教育レベル、および国籍を超えて等しく蔓延していたという。

このエラーの重大性を考えると、何十年にもわたるグラフ解釈の研究で、それが見逃されてきたのは不思議である。「以前の調査では、通常、どちらかというとかなり抽象的な間接的な質問、つまり予測、確率、および見返りについてなど、が問われていました」とカーンズ助教は言う。「そのような質問に対する答えから人の考えを読み取ることは困難です。それはすりガラスを通して見るようなものです。そこに何があるのか漠然とした感覚を得るかもしれませんが、それは定義を欠いています。私たちの測定アプローチは、より具体的で、より直接的で、より詳細です。図面は、グラフ通訳者の思考への明確な窓を提供します。」

「この作業から得られた主な教訓は、グラフの設計を単純化すると、明確化よりも混乱が生じる可能性があるということです」とウィルマ―准教授は述べている。「個々の値を平均のような要約統計量に置き換えることの全体的なポイントは、視覚的な表示を簡素化し、読みやすくすることです。しかし、この単純化は、多くの視聴者を誤解させます。削除された個々のデータポイントの場所だけでなく、グラフが実際に一つだけ示している平均についても誤解を招きます。」

研究チームは、調査結果に基づいて、データの視覚化手法にいくつかの変更を提案している。まず、棒を、数え上げ（150台の病院用ベッド）や数量（5.75ドル）などの単一の数値を伝えるためにのみ使用することを推奨している。「その場合、データは非表示になりません」とカーンズ助教は述べている。「対照的に、私たちの調査によると、複数の数値の平均を表すために使用される棒は、深刻な混乱を招く恐れがあります。」2番目の推奨事項は、具体的で詳細な情報（たとえば、個々のデータポイント）を視覚的に単純であるが概念的にはより抽象的な情報（たとえば、平均値）に置き換える前に、よく考えることである。「私たちの研究は、データ通信の抽象化が深刻な誤解を招く危険性があるという事例を提供します」とウィルマー准教授は述べている。

教育に焦点を当てた推奨事項には、データリテラシーを教えるためのデータスケッチタスクの使用が含まれる。「学生の解釈が紙の上に明確に表示されると、話し合いが簡単になり、必要に応じて修正できます」とウィルマ―准教授は述べている。「データは基本的に具体的です」とカーンズ助教は述べている。「抽象的にそれについて読むことには価値がありますが、それは常に自転車に乗る方法を学ぶために本を読むことに少し似ています。実地体験に勝るものはありません。」

情報が急速に広まり、誤解が世論や公共政策に深刻な影響を与える可能性がある政治的および科学的環境では、明確なデータ通信と堅牢なデータリテラシーがますます重要になっている。「食料品店から医師のオフィス、投票箱まで、データは私たちの決定に役立ちます」とカーンズ助教は述べている。「私たちの仕事がデータの理解を高め、機関や個人による情報に基づいた意思決定への道をスムーズにするのに役立つことを願っています。」