【锚点】这一讲只钉一个判断：【Lie Factor 不是道德指控，而是可计算的图形失真比】；真正可复现的图表，是把【数据差】、【映射规则】、【视觉差】写成可拒绝清单。 【显式】服务【Lie Factor 定义】：Tufte 在《The Visual Display of Quantitative Information》(1983) 给过一个可算公式：Lie Factor = (graphic difference)/(data difference)。若数据从 100 到 120，真实差 20%；柱高从 100 到 140，视觉差 40%，Lie Factor=2。 【隐式】服务【为什么它危险】：读者通常不比较原始数，而比较长度、面积、角度。若纵轴从 90 开始，100 和 120 的柱高可分别画成 10 和 30，视觉差 200%，数据差仍 20%，Lie Factor=10。 【细微】服务【可复现审计】：要复算 Lie Factor，需要三样东西：原始数据、坐标范围、图形元素几何。若只给 PNG，无法区分【设计选择】和【数据错误】；若给 SVG、代码和数据，读者才能把【坐标映射】冻结为可拒绝对象。 【极难发现】服务【它不是万能】：Lie Factor 只测同一图形编码的比例失真，不测【错误编码】、不测【缺失异常值】、不测【只画有利子集】。一张 Lie Factor=1 的图，仍可能因选择偏差而误导。开放科学的最小单元不是【漂亮图】，而是【数据+映射+图】三元组。 【流程节点链路】：【原始数据差】→【坐标/图形映射】→【视觉差】→【Lie Factor】→【可拒绝判断】。 【待验证点】：如果期刊要求作者为每张定量图报告【Lie Factor】和【坐标范围】，图表会从修辞变成可审计测量吗？