Skalenmanipulation (Scale Manipulation)

Auch bekannt als: Dual Axis Trick Uneven Intervals Logarithmic Scale Abuse Achsenmanipulation

Statistical Error ID: scale_manipulation

Definition

Skalenmanipulation nutzt ungleiche Intervalle, nicht-lineare Skalen oder Doppel-Achsen, um den visuellen Eindruck von Daten zu verzerren. So können flache Trends dramatisch oder starke Veränderungen unbedeutend wirken.

Beispiele

Ein Diagramm zeigt Steuereinnahmen und Kriminalität auf zwei verschiedenen y-Achsen. Durch Anpassung der Skalen werden die Linien deckungsgleich gemacht, was eine Kausalität suggeriert, obwohl die Kriminalitätsrate sich nur minimal verändert hat.

Ein Pharmaunternehmen zeigt in einer Werbeanzeige ein Liniendiagramm, dessen y-Achse erst bei 95 % beginnt und bei 100 % endet. Der Wirkstoff verbessert die Heilungsrate von 96 % auf 97 % – doch die Linie schnellt im Diagramm dramatisch nach oben, als wäre die Wirkung revolutionär.

Eine Nachrichtenwebsite veröffentlicht ein Balkendiagramm zur Arbeitslosenquote, bei dem die y-Achse bei 6,8 % beginnt statt bei 0. Der Rückgang von 7,1 % auf 6,9 % sieht dadurch wie eine Halbierung der Arbeitslosigkeit aus, obwohl es sich um eine minimale Veränderung handelt.

Prüfschritte

Prüfschritte

Binäre Ja/Nein-Fragen, die eine KI beantworten muss, um ein Argumentationsmuster in einem Text zu erkennen.

Jeder der 452 Aspekte hat Prüfschritte — einfache Ja/Nein-Fragen, die systematisch erkennen sollen, ob ein Muster in einem Text vorkommt. Für Ad Hominem: "Greift das Argument eine Person statt ihre Behauptung an?" Für falsche Dichotomie: "Werden nur zwei Optionen präsentiert, obwohl mehr existieren?"

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Binäre (Ja/Nein) Fragen, die ein LLM beantworten muss, um diesen Aspekt zu identifizieren:

1

Sind die Abstände auf den Achsen gleichmäßig verteilt?
Typ: binary
2

Ist der Skalentyp (linear, logarithmisch) klar angegeben?
Typ: binary
3

Verwenden verschiedene Teile oder Linien der Grafik unterschiedliche Skalen?
Typ: binary

Beschreibung

Warum es funktioniert

Betrachter vergleichen instinktiv die Position von Linien, ohne die Achsenbeschriftungen genau zu lesen. Mit Doppel-Achsen lässt sich fast jede Korrelation herbeiführen.