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Imágenes engañosas

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El gráfico de arriba fue hecho por un noticiero argentino. El de abajo por un usuario de twitter que no recuerdo, pero al menos es bastante mas certero

Les recomiendo Storytelling with Data, me ayudó muchísimo a mejorar mis reportes, es complicado para un ingeniero que ahora trabaja en marketing, pero ahora sí se entienden mis gráficos y son muy amenos.

Habla de casos justo como el que acaba de mencionar David.

Encontré varias y pondré mi favorita jajaja

Una falacia común con datos, es la famosa paradoja de simpson. Donde si los datos se ven por separado se percibe una tendencia positiva, pero al verlos agregados se obtiene una tendencia negativa.


Esto es muy común en la televisión estadounidense.

Presidente piñera (CHILE) en cadena nacional presenta estos datos para mostrar como de aplana la curva… se pueden percatar la manipulacion a los lados.

Imagen publicada por el canal de noticias español RTVE.ES el cual registra el desempleo en España desde el 2007 al 2014.

Aquí se puede ver como alteran la gráfica para hacer creer al interlocutor que la tasa del desempleo del año 2014 es menor que la tasa de desempleo del año 2009.
Al revisar las cifras, es visible la manipulación de los datos.

La curva de contagiados de covid-19 de Ecuador está graficada en una gráfica semi-log. Osea el eje de contagiados está transformado a logaritmo natural de (contagiados), mientras que el eje del tiempo se encuentra normal. Por lo que parece que la curva se aplana.Y los medios gubernamentales dicen que la curva se está aplanando.

El 236% de las personas inventan estadísticas

Esto fue hace un par de dias en un noticiero de Argentina 😦

Otro ejemplo de engaños visuales (Misleading visuals)

En mi país, la presidencia publicó este gráfica donde claramente agrupan de manera desigual los datos del eje x para mostrar que los casos han disminuido, obviamente no es así y me acorde de esta clase
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Yo cai en este, me costo razonar el por que estaba mal hasta que hice la division. Gran ejemplo

En el canal de television La Sexta, ahora con el Covid-19 se estan coronando con las imagenes engañosas… En esta grafica se les olvida incluir el dia 08/3, dia que el gobierno convoco manisfestaciones por el dia de la mujer en toda España… en plena expansión de la enfermedad. Como es un medio afin al gobierno pues…

La imagen del fraude en Bolivia

No sé si es por engañar o realmente es incompetencia

Graficos hablan sobre el numero de contagios, pero no toman en cuenta la densidad poblacional. El conteo debe ser relativo a la poblacion del canton, no absoluto. Es mas critico que hayan 100 contagios en una poblacion de 101 que en una de 3000000

Recomendación: Si en una presentación quieren o es necesario jugar con las escalas, antes de mostrar éstas gráficas, deben mostrar la original y enfatizar porqué modificaron la escala.

Aquì un claro ejemplo de como una gráfica nos puede engañar el Sr Ivan Duque presidente de Colombia utilizo la siguiente gráfica en un trino comparando 4 años de gobierno contra 1 año y medio de gobierno.
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Excelente clase. Les dejo este link para identificar estadísticas engañosas.

Por último un ejemplo muy bueno de como Apple “manipuló” un poco la forma de visualizar las estadísticas de venta de smartphones en el 2008.

  • Gráfico circular en 3D que no es la mejor herramienta de comunicación.
  • Rota el gráfico y lo gira hacia el espectador para que luzca más “grande”.
  • El sector “otros” lo coloca opuesto para que genere la sensación visual de ser menor que Apple.

El presidente mostrando como en su último gobierno la delincuencia bajo. Bastante engañoso.

En este ejemplo se observan 3 fuentes de información, 2 de ellas son similares en los datos reportados y la fuente “Fiscalía” reporta aproximadamente la mitad de los eventos en 26 años, lo cual genera dudas sobre su competencia y gestión para esclarecer los hechos.

Fuente: Diario La Opinion

Comparto mis NOTAS:
Otro error muy común es extrapolar anticipadamente conclusiones después de ver una imagen.
La estadística si puede usarse para mentir, de hecho todos los métodos estadísticos pueden usarse para que las personas lleguen a conclusiones falsas.
Las imágenes son la forma mas común de engañar. Nunca confíes en una gráfica sin escalas o etiquetas.

Encontré este trino de Ivan Duque, el presidente de Colombia, sobre el número de muertes por millón en varios países que tiene datos de Agosto. Tomé una de las gráficas para verificar que la escala en la gráfica fuera correcta y me di cuenta de que no. La línea roja es la altura de la barra de los casos en Colombia que debería tener de acuerdo a la barra del número de casos en Bélgica presentada:
Claro, si se compara con el resto de barras, por ejemplo, la de Holanda, no debería ser de 1.6" de alto la barra de Colombia sino 1.32". Es decir que la barra de Colombia es más pequeña al compararla con cualquiera de las otras barras,

Video en ingles de como mentir con estadistica

Hay un libro de Alberto Cairo - The functional Art
Muy recomendado en la visualización de datos de formar más profesional y de sobre todo con ética.

Aquí podemos ver un ejemplo que hace referencia a el aumento de tasas de interés, en el primer gráfico vemos que hay un gran aumento y en el segundo el aumento si hay pero es mínimo. Lo que realmente pasa es que los dos gráficos tienen la misma información, pero si vemos en el primer gráfico el eje Y está manipulado para hacer el efecto de que hay un gran crecimiento, ya que inicia en 2,8 y no en 0 a diferencia de el de la izquierda.

Esto es justamente lo que el profesor Aroesti explicó en esta clase.

Otra más de la televisión de Estados Unidos, en el gráfico se muestra la tasa de desempleo bajo la gestión de Obama,
Claramente en el mes de noviembre se observa que no se respeta la escala, ya que 9% (octubre) esta al nivel de 8.6% (noviembre)
Acá la gráfica como debería representarse:

Nunca me imagine que este tema fuera tan importante

Creo que está mal la proporción de avance del eje x pues aunque especifica que se toma a partir del caso 100 avanza de forma no uniforme hasta llegar a 100,000 casos.

Como se puede apreciar la fuente es: Johns Hopkins University y la **gráfica **es logarítmica, dado que no sé cómo analizar a fondo una gráfica de este tipo es posible que mi razonamiento por la escala esté mal, de ser así les agradecería me explicaran cómo se analizan las gráficas logarítmicas y en qué nos tendríamos que fijar. Gracias 😄

Adjunto el hilo de quien lo publicó: https://twitter.com/joaquinfdezoft/status/1243082846228619264

No pude encontrar la gráfica pero aquí en México, muestran una gráfica que dice la variación en casos acumulados por COVID y muestran una obvia disminución, por ejemplo si el primer día hay 100 casos, y al día siguiente otros 100 la variación sera del 50% y al tercer día hay 150 casos la variación sera de 42%, disminuyendo obviamente el porcentaje de variación, pero aumentando los casos por día, en las ultimas gráficas hemos tenido una variación de 2% a pesar de que ahora mínimo por día hay mas de 5000 casos, honestamente es nauseabundo como los dirigentes de mi país son capaces de engañar de tal forma a la población, poniendo en riesgo su salud, fingiendo que ya aplanamos la curva a pesar de que los casos siguen en aumento.

Si les interesa la visualización de datos, les recomiendo el podcast DataStories https://datastori.es/

Imágenes Engañosas
La estadística puede utilizarse para mentir. Debemos tener presente que aunque los gráficos son muy importantes para entender los eventos, pueden ser engañosos sobre todo si la escala es alterada o el gráfico no tiene etiquetas que nos permitan analizar bien el gráfico

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Aquí puedo ver que:

  • No hay una fuente
    -No hay detalles de la población ni el contexto en donde se dio el estudio
    -El porcentaje de las variables es igual, hace falta otro factor para que el mensaje que quieren transmitir se entienda.

Esta está excelente, respecto al reto, el gobierno ecuatoriano debería ser declarado el más mentiroso de américa latina, ya voy a subir, hay cuadros para montar un museo en gala a la mentira. ya voy a subir cuadros solo para que vean.

Notas:
Una de las formas más comunes de mentir o evadir datos son las gráficas y las imágenes engañosas.
La visualización es importante para entender un conjunto de datos. Pero sin embargo, cuando se juega con las escalas, las conclusiones pueden ser incorrectas.
Recuerda:
NUNCA confíes en una gráfica sin etiquetas.

Los datos del Covid-10 presentados por el el Gobierno de Venezuela

Considero que está falseada porque la escala no es congruente y no toma en cuenta el ratio de incremento de la población

Este módulo es uno de mis favoritos de todos los cursos que he llevado!

La manipulación en data es, por desgracia, muy común en las campañas presidenciales. Generalmente siempre buscan que las estadísticas favorezcan como sea conveniente ante el público.

Yo veo los siguientes pors y contras en el siguiente grafico:
PROS: la escala es proporcionalmente correcta.
CONTRA: los colores deberian diferenciarse un poco mas dependiendo de la linea de negocio
Vosotros que pros y contras le veis a este grafico?

Mas info sobre las empresas

Recomiendo esta lectura sobre chart junk, creo que es fundamental para todos los que pensamos en trabajar con ciencia de datos y visualizaciones.

http://hci.usask.ca/uploads/173-pap0297-bateman.pdf

Ademas de investigar sobre la heuristica de las gráficas, donde grandes exponente con muy buenos libros son:

Edward Tufte
Alberto Cairo

Observemos como en la primera imagen se acentúa de mas, el descenso de la grafica

Y en la 2da imagen se muestra el contraste entre la grafica corregida y la grafica mostrada inicialmente

Encontré esta gráfica por ahí 😄

Es muy importante la graficación de los datos, sin embargo, esto puede ser objeto de manipulación, aletrando las escalaso los ejes, se pueden llegar a conclusiones diferentes. Un consejo, es no confiar en gráficas sin escalas o etiquetas.

El desarrollo del pensamiento probabilístico, nos ayuda a protegernos en contra de políticos o empresas u otro tipo de conclusiones diseñadas para engañarnos.

Los métodos estadísticos, pueden hacernos llegar a conclusiones que no son exactas.

El error más común, es extrapolar conclusiones inmediatamente vemos una imagen. Sin embargo algo que tenemos que tener en cuenta, de que la estadística, claramente puede ser utilizada para mentir.

El libreo “How to lie with statistics” de Darrell Huff es una muy buena guía para detectar este tipo de engaños. Un libro muy bueno, ya que maneja conceptos aplicados a la vida diaria y como muchas veces son utilizados para engañar al público

En Costa Rica con respecto al COVID19 manipulan los números para alarmar a la población y hacerla ignorante.

Han metido a las personas CON COVID y POR COVID en el numero de fallecido para poder inflar los numero y poder hacer politica.

este es un ejemplo que encontré de Rusia en cuanto a los casos de covid 19

asi se vería el grafico real

fuente:https://towardsdatascience.com/stopping-covid-19-with-misleading-graphs-6812a61a57c9

Ahora es muy común presentar noticas y estadísticas falsas. Las redes social están plagadas de ello.

Excelente ejemplo, aunque los datos estaban correctos es impresionante ver como la manera de presentarlos puede cambiar nuestra percepción de las cosas.

Lo de las escalas se aprecia mas cuando comparas el area de los paises que estan en la linea del Ecuador, con los paises que estan mas al norte o al sur.

Interuactuen AQUI con la app

El político y escritor británico Benjamin Disraeli solía decir que había tres clases de mentiras: las mentiras, las grandes mentiras y las estadísticas.

no me deja pegar grafcias

Les comparto una plática de ** #Platziconf** donde Juan Pablo Rojas explica formas de ser engañados con datos mediante visualizaciones: https://www.youtube.com/watch?v=9a9eDQxy8Y0 🤓

Las dos gráficas muestran los casos totales de covid, pero en la primera gráfica la escala no es la correcta ya que no se logra visualizar adecuadamente la tendencia de crecimiento como en la segunda gráfica.
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Les comparto un link sobre buenas prácticas de visualización utilizando la herramienta Tableau (pero que puede aplicarse en general):
http://www.dataplusscience.com/files/visual-analysis-guidebook.pdf


me when I see a wrong graph

Falacia del apostador

por el video anterios
cuando tengo un error de un calculo es por 3 cosas:
le pase un iman un error de sintaxis
escribí mal la cuenta
le puse num incorectos

como engañar?

todo sobre e coronavirus sal2

Les comparto unos gráficos publicados por el Centro de Control de Enfermedades de la OMS el 9 de Marzo del 2020 con el fin de “informar” acerca del Covid 19:

IMAGEN ACA

Si bien las fuentes podrian ser confiables, cabe resaltar que la enfermedad apenas estaba recibiendo datos por lo cual mostrar este tipo de datos a la población hace tener conjeturas erroneas como todos nos pudimos dar cuenta unos días despues, e inclusive la OMS unos días despues declara la oficialmente pandemia al Covid 19

Este gráfico no lo pude encontrar más actual pero resalta una imformación más veraz de los hechos en cuanto a esta enfermedad:

A alguien le llama la atención que el 90% de los gráficos engañosos son de NOTICIEROS ?
Que asco.

“a menos que sea de algun puesto superior a ti, entonces le dices amablemente que por favor le ponga etiquetas” ajajajjajajajaj muy bueno!

Esta conferencia es bastante interesante
How Charts Lie

Por ejemplo en un examen te ponen imagen de gráfica es engañosa?
Lo digo porque ya casi es mi examen a la universidad

se valen las de la pandemia por sars cov 2, porque a en El Salvador ocultan la estadística con respecto al tiempo de los infectados activos y en su lugar ponen el registro de cuantas personas se han enfermado sin importar que estén curadas o fallecidas.

jajaja aqui en mexico todas las graficas politicas

Aquí no se tiene en cuenta la proporción con respecto a los habitantes.

El aplanamiento de la curva de contagios por COVID-19 según el ministerio de salud de Colombia, con un numero bajo de pruebas practicadas y una maquina de análisis averiada. 😕

Se presta para confusiones debido a que no tiene escala y compara diferentes cosas en la grafica, donde visualmente puede confundir.

Otro tipo de problema que podemos encontrar con los datos:
Con el covid, podremos encontrar dos situaciones, personas que intentan “maquillar” gráficas para mostrar un número mayor de contagios considerando los datos acumulados históricos en vez de los activos. O por otro lado disminuir el impacto mostrando los contagios per cápita.

Estadisticamente hablando, el humano promedio es mujer.

Me duele porque es la directora del CONACYT en México

Prepárense para aplicar esto, porque con las Vacunas del Covid veremos muchas estadísticas o gráficos Manipulados.

Me parecen fabulosos todos los tantos ejemplos!

En los diarios económicos cuando hay un aumento sensible del dólar, ponen una escala en pesos y empiezan en 3.500 pesos colombianos entonces la curva se ve dramáticamente empinada, yo siempre les pongo en los comentarios que para hacerla más dramática la pongan en centavos jajajaja

el libro gratis
https://ru.b-ok.cc/book/2739588/d6a893!

Captura de pantalla 2020-08-27 a las 10.05.54.png

Las gráficas que coloca el equipo de trabajo de duque, “presidente” de Colombia.

Para pensar: Cuando pasó esta pandemia todo el mundo se descontroló, las alarmas se saltaron, todo el planeta se paralizó literalmente. Aún así, las muertes por diabetes, obesidad y otras les sobrepasan al coronavirus… El error es que las mismas personas que son temáticas del bicho, lo hacen con una coca cola en mano:
.

“Es fácil mentir con estadísticas, pero es difícil decir la verdad sin ellas”

En el siguiente gráfico parece que la economía de Bolivia se multiplico casi por 3 sin embargo no supera x2 la razón es que los parámetros empiezan en 5000
![](

En el link hay esta forma (modificando escalas) y otras3 formas de modificar los graficos y generar ideas equivocadas.

https://www.elartedepresentar.com/2011/11/4-formas-de-mentir-con-graficos-de-datos-en-una-presentacion/

En el grafico de la derecha se nota el crecimiento de españa a sido nulol, a comparacion de la grafica de volumen presentada en la izq que dice que españa si a tenido crecimiento

Las personas se inventan cifras cuando quieren tener la razon. y eso lo sabe el 48 porciento de las personas.

Imágenes engañosas.

  • Otro error común es extrapolar inmediatamente conclusiones de una imagen sin pensarlo. La estadística se puede usar para mentir 😟.
  • Las visualizaciones son muy importantes para entender un conjunto de datos 📊.
  • Sin embargo, cuando se juega con la escala se puede llegar a conclusiones incorrectas. Nunca se debe confiar en una gráfica sin escalas o etiquetas 🎫.
  • Las visualizaciones erradas son constantes en los medios de comunicación como noticieros, ya que buscan causar vistas y/o polémica 😠.
  • Un error común es hacer gráficas que representen datos con áreas (como los pie charts), ya que los seres humanos no somos buenos identificando bien las proporciones (solo en pocos casos es buena idea usarlas).

El ejemplo más famoso es: 9/10 odontólogo recomiendan Colgate

NOTAS: Imágenes engañosas


Este es otro error común, consiste en extrapolar anticipadamente conclusiones después de ver una imagen.
La estadística si puede usarse para mentir, ponte al tiro👀💪🏼.

  • Las visualizaciones (o imágenes) son muy importantes para entender un conjunto de datos.
  • Sin embargo, cuando se juega con la escala se puede llegar a conclusiones incorrectas.
  • NUNCA se debe confiar en una gráfica sin escalas o etiquetas. Pa’ la basura esas gráficas