这张图真的在误导我吗？自动检测误导性可视化

误导性可视化是社交媒体和网络上导致误信息的强大动力。通过违反图表设计原则，它们扭曲数据，导致读者得出不准确的结论。先前的工作表明，人类和多模态大语言模型（MLLM）经常被此类可视化所欺骗。自动检测误导性可视化并识别其具体违反的设计规则可能有助于保护读者并减少误信息的传播。然而，AI 模型的训练和评估受限于缺乏大规模、多样且公开可用的数据集。本文引入了 Misviz，一个包含 2,604 个真实可视化，标注了 12 种误导因素的基准数据集。为支持模型训练，我们还创建了基于 Matplotlib 且基于真实数据表生成的合成数据集 Misviz-synth，包含 57,665 个可视化。我们对两大数据集使用最先进的 MLLM、基于规则的系统和图像-轴分类器进行全面评估。我们的结果表明，该任务仍然高度具有挑战性。我们公开发布了 Misviz、Misviz-synth 以及随附的代码。