先来看两张图表： 你感觉，哪张图表看起来可信度更高？ 其实，这两张图表展现的数据完全一样，但第二张＂更漂亮＂的图表看起来却更具说服力。 这种现象已经有了科学依据。 一项最新研究表明，漂亮图表确实更容易受到信任，也更具有误导性 ，与它们所属的学科类别或来源无关： 而且，学历越高的人群，越容易受这种偏见的影响。 研究 po 出后，立刻在网上火了一把。 网友们给自己做的丑图找到了新借口：这样才不会让读者产生偏见（得意）。 来看看这是一项怎样的研究。第一，好看的图更受信任 结论一，与学科类别或来源无关，漂亮的图表就是让人感觉更可信 。 研究人员从社交媒体、新闻和科学论文中，分别筛选了数百张图表。 其中，＂社交媒体＂指 Reddit 社区，＂新闻＂来源于彭博社、金融时报等报刊杂志，＂科学论文＂则基本来自于 Nature Communications 和 Scientific Reports。 图表所属学科也非常多样，涉及地理、生物、健康、科学、运动等： 然后，研究人员找了数百名志愿者，给随机出现的图表进行打分： ▲出现的一些图表类型 志愿者们会从美观性（色彩搭配、行间距和字体）、易读性（可视化数据类型、图形类型和图形设计）、可信度、感兴趣程度、超出认知程度等角度，评估图表： 统计结果显示，好看易懂的图表可信度普遍更高 （其中横轴是美观性，纵轴是可信度）： 既然如此，漂亮的图片会更具有误导性吗？第二，漂亮的图更具误导性 结论二，图表的＂美观性＂更影响人们的信任程度，甚至忽略误导性操作带来的影响。 误导性操作指在不影响结论的情况下，利用图标大小等视觉差，故意给读者造成错觉，引导得出与数据不符的结论： ▲图源：维基百科 研究人员亲自上手，对一系列图表进行 PS，包括将图片改得更漂亮，例如提升分辨率、调整字体大小等；此外，也将图片改得更具误导性，包括采用暗示性色彩来上色等。 具体来说，他们把每个图表都 PS 成 4 种类型： 左上角是漂亮 + 低误导性；左下角是不漂亮 + 低误导性；右上角是漂亮 + 高误导性；右下角是不漂亮 + 高误导性。 ▲鲜艳的红色对结论具有误导性 然后，将这些 PS 后的图片拿给志愿者们进行评估。 结果表明，人们更信任更漂亮的图片，平均比原图的＂可信度＂高出 1 分左右（满分 7 分）；但对于色彩不均匀等误导性操作，人们却表现得不敏感，可信度无明显变化 。 这意味着，志愿者们普遍认为更漂亮的图片看起来更可信，即使它被进行了误导性操作。 除此之外，研究人员分析了一下志愿者们的学历，还发现了一个意外现象： 学历越高的志愿者，评估可信度时越容易受到好看图表的影响。 作者 Mark Thornton 认为，在引用或评审科学论文时，确实可能受到这种好看图表＂偏见＂的影响，导致对应论文的引用率和通过率更高： 所以下次投稿之前，试试把论文图表搞得更漂亮一点？（手动狗头）作者介绍 论文一作 Chujun Lin，本科毕业于浙江大学，在加州理工学院取得社会科学博士学位后，又进行了一年博士后工作，目前在达特茅斯学院继续进行博士后工作，研究方向主要与计算方法（建模、深度学习等）、社会心理学理论和社会性指标相关。 二作 Mark Thornton，达特茅斯学院助理教授，本科毕业于普林斯顿大学，并于哈佛大学取得硕博学位，研究方向主要是心理学和脑科学。 论文地址： https://psyarxiv.com/dnr9s/ 参考链接： [1]https://weibo.com/1402400261/L9jYsokzC [2]https://www.chujunlin.com/ [3]https://twitter.com/Mark_A_Thornton/status/1478057342088495112 [4]https://pbs.dartmouth.edu/people/mark-thornton