Statistika v medijih

»Dvakrat meri, enkrat odreži« je angleški rek, ki poudarja pomen informacij za naša dejanja. Najbolje je, da kos lesa dvakrat izmerite, preden ga razrežete, da se prepričate, da ne boste imeli dveh kosov, ki ju ne morete več uporabiti.

Statistika je povsod okoli nas. Preden izdelek kupimo želimo vedeti, kakšno oceno so mu dali drugi kupci_ke. V širšem obsegu zahtevamo, da naše vlade raziščejo vpliv svojih politik, preden jih izvajajo. Raziskave so temelj delovanja naše družbe.

Podatki, ki jih statistika ustvari, nam pomagajo bolje razumeti svet. A ker podatki ne govorijo sami zase, jih je treba predstaviti in pojasniti. Ker podatki vplivajo na naše odločanje, tako na osebni kot družbeni ravni, je pomembno razumeti, kako jih je mogoče uporabiti za obveščanje in zavajanje ljudi. Razumeti številke v medijih pomeni razumeti, kako se uporabljajo in kaj iz njih sklepati.

Statistika je veda o zbiranju, analiziranju, predstavljanju in razlagi podatkov.

Encyclopædia Britannica

Nekaj načinov, kako lahko naletite na statistične podatke v medijih, je v povprečjih, medianah, odstotkih in rezultatih raziskav/javnih anket. Te številke lahko nato predstavljajo vizualni elementi in infografike (glejte Novi mediji 3: Vizualizacija podatkov) , vendar o tem v tej lekciji ne bomo več razpravljali.

Nekatere metode zbiranja podatkov so:

• Ankete

Ankete običajno vsebujejo eno ali več zaprtih vprašanj

Na primer: koga boste volili? Izberite X, Y ali Z

• Vprašalniki

Vprašalniki so daljši, podrobni seznami vprašanj, ki pogosto vsebujejo odprta in zaprta vprašanja

Na primer vprašalnik o vašem odnosu do družbenih medijev, v kateri odgovarjate na vprašanja o vaši uporabi družbenih medijev in duševnem zdravju

• Raziskave

Podatke je mogoče najti v vladnih evidencah in publikacijah, znanstvenih publikacijah, evidencah podjetij itd.

Zbrane podatke je mogoče predstaviti na različne načine. Oglejmo si nekaj pojmov, da bomo razumeli, kaj pomenijo in v čem se razlikujejo:

Odstotki

Odstotki so povsod, vendar lahko povzročijo zmedo.

Odstotek kaže, koliko nečesa imate v primerjavi s celoto. Na primer, če imate torto z 8 rezinami in pojeste 4 rezine, ste pojedli 50%, ali polovice torte.

Odstotke lahko uporabite tudi za primerjavo dveh stvari.

Kaj pomeni, ko letni festival poveča število obiskovalcev za 30%?

To pomeni, da je število obiskovalcev letos za 30% večje od števila obiskovalcev lani. Če je festival lani sprejel 10.000 ljudi, to pomeni, da so letos sprejeli 10.000 ljudi + 10.000 * 0,3 (to je 30% od 10.000 ljudi) = skupaj 13.000 ljudi.

To število lahko izračunate tudi takole: 10.000 ljudi * 1,3 = 13.000 ljudi

O tem povečanju lahko govorimo tudi tako, da rečemo naslednje:

Število obiskovalcev vsakoletnega festivala je letos znašalo 130% obiskovalcev lanskega leta.

To pomeni isto kot prejšnja izjava o 30-odstotnem povečanju obiskovalcev. Razlika je v tem, da odstotek ne opisuje porasta obiskovalcev, ampak primerja skupno število obiskovalcev s skupnim številom obiskovalcev v lanskem letu.

Če bi letos prišlo 100% lanskih obiskovalcev, bi to pomenilo, da je število obiskovalcev ostalo enako: 10.000 v obeh letih.

Če se je lani število obiskovalcev povečalo za 100%, se je letos število obiskovalcev podvojilo na 20.000.

Odnosi: korelacija in vzročnost

Recimo, da študija ugotovi, da je ob visoki prodaji sladoleda tudi stopnja kriminala višja.

Vendar bi bilo napačno domnevati, da prodaja sladoleda povzroča kriminal ali da kriminal povzroča prodajo sladoleda. Pravi vzrok za razmerje med obema bi lahko bila tretja spremenljivka, kot je temperatura. Zgodi se, da je v vročih dneh večja verjetnost, da bodo ljudje kupovali sladoled in se več ukvarjali z dejavnostmi na prostem, kar bi lahko povzročilo višje stopnje kriminala.

Korelacija je statistično razmerje med spremenljivkami.

Vzročna zveza je statistično razmerje med spremenljivkami, v katerem ena spremenljivka vpliva na drugo(-e).

V tem primeru obstaja povezava med prodajo sladoleda in stopnjo kriminala, ne pa vzročna zveza. Tako prodaja sladoleda kot kriminal sta se povečala, vendar nobeno ni povzročilo rasti drugega. Korelacija ne pomeni vzročne zveze .

Preberite ta članek in poiščite nekaj primerov iz resničnega sveta.

Učenci_ke razdelite v skupine po 3-4. Skupine bodo uporabile spodnje statistične podatke za pripovedovanje različnih zgodb o podnebnih spremembah in obnovljivi energiji.

1. Učence_ke razdelite v skupine po 3-4.
2. Skupine pregledajo statistiko in razpravljajo o tem, kaj le-ta pomeni.
3. Skupine pripravijo tri različne naslove in podnaslove za članek z novicami, pri čemer vzamejo podatke iz statistike, da podprejo svoje mnenje. Vsak koncept članka ima drugačen cilj. Dodatne raziskave so dobrodošle.
   1. Koncept prvega članka je zelo optimističen glede energetskega prehoda s fosilnih goriv na obnovljive vire
   2. Drugi koncept je zelo pesimističen glede energetskega prehoda s fosilnih goriv na obnovljive vire
   3. Tretji koncept predstavlja neutemeljene trditve, ki jih lahko razumemo celo kot lažne novice

Na primer:
Naslov: Ena od petih rac je nesrečna
Podnaslov: Nova raziskava šokirala kokošjo skupnost

1. Skupine predstavijo svoje koncepte člankov razredu, ki poda povratne informacije.

Podatki

Leta 2020 je bila obnovljiva energija odgovorna za:

• 22,1% porabe energije v EU
• 37,5% porabe električne energije v EU
• 23,1% energije, porabljene za ogrevanje in hlajenje v EU
• 10,2% energije porabljene za promet
• Vir

Od te obnovljive energije:

• 36% je bilo vetrne
• 33% je bilo proizvedeno s hidroelektrarnami
• 14% je bilo proizvedeno s sončno energijo
• 8% je bilo pridobljenega iz biogoriv
• 7% je bilo ustvarjenih z drugimi obnovljivimi viri
• Viri

Raziskava iz leta 2016 kaže, da Evropejci verjamejo, da bi morali več energije proizvesti iz:

• premog — 13% (povprečje 23 držav)
• plin — 31%
• jedrska — 19%
• hidro — 69%
• veter — 78%
• sončna energija — 72%
• biomasa — 45 %
• Vir (več podatkov najdete tukaj)

Vsaka skupina razredu predstavi svoje tri koncepte člankov, drugi učenci_ke pa podajo povratne informacije.

• Kdo je odgovoren za pomoč ljudem pri razumevanju statističnih podatkov v medijih?
• Bi se statistika morala učiti v šolah?
• Ali mediji smejo uporabljati statistiko na senzacionalističen način?
• Ali naj družbeni mediji preverijo statistične podatke, ki jih delijo na svojih platformah?
• Kako lahko vizualizacije podatkov pomagajo razjasniti statistiko?