图表看错重点，并不一定是“数据太多”。容易被忽略的一个情况是：题目让你找出一组柱子之间的不同之处，在这张图中却同时出现了几组与所要找的那组无关的柱子，眼睛看到它们了，但是大脑却没有时间去处理它们，真正要回答的问题并没有被优先编码。首先弄清楚自己是从这张图中得到什么样的信息，要比一开始就把所有的数字都读出来重要的多。
这就解释了为什么有的图片看上去不密集，但是读起来却很费劲。柱子少也有可能使任务变得更加困难；如果每一个柱子上都写着“有可能用到的地方”，那么你就会不断地在候选的信息中进行选择和切换。特别是当题目要求对局部进行比较的时候，在图中还存在一些并列系列的情况下，其他的系列就会抢占到处理的时间。此时错误的地方并不是计算，而是在开始的时候就选择了错误的对象进行观察。
一项眼动的研究使得同一组的被试者完成柱状图阅读的任务，并且把加入无关的数据点或者无关系的列的情况也进行比较。当无关信息增多的时候，完成时间、错误率都会提高，主观认知负荷也会变大。研究表明，在系列干扰条件下把问题解决掉，并没有用上颜色把系列分组的方法，在系列干扰条件下把问题解决掉，并没有用上颜色把系列分组的方法，在系列干扰条件下把问题解决掉，并没有用上颜色把系列分组的方法，在系列干扰条件下把问题解决掉，并没有用上颜色把系列分组的方法，在系列干扰条件下把问题解决掉，并没有用上颜色把系列分组的方法，在系列干扰条件下把问题解决掉，并没有用上颜色把系列分组的方法，在系列干扰条件下把问题解决掉，并没有用上颜色把系列分组的方法，在系列干扰条件下把问题解决掉，并没有用上颜色把系列分组的方法，在系列干扰条件下把问题解决掉，并没有用上颜色把系列分组的方法，在系列干扰条件下把问题解决掉，并没有用上颜色把系列分组的方法，在系列干扰条件下把问题解决掉，并没有用上颜色把系列分组的方法，在系列干扰条件下把问题解决掉，并没有用上颜色把系列分组的方法，在系列干扰条件下把问题解决掉，并没有用上颜色把系列分组的方法，在系列干扰条件下把问题解决掉，并没有用上颜色把系列分组的方法，在系列干扰条件下把问题解决掉，并没有用上颜色把系列分组的方法，在系列干扰条件下把问题解决掉，并没有用上颜色把系列分组的方法，在系列干扰条件下把问题解决掉，并没有用上颜色把系列分组的方法，在系列干扰条件下把问题解决掉，并没有用上颜色把系列分组的方法，在系列干扰条件下把问题解决掉，并没有用上颜色把系列分组的方法，在系列干扰条件下把问题解决也就是说，颜色可以帮你辨别类别，但是并不能代替你去判断哪一个类别的问题和现在的状况有关。
在阅读图片的时候，可以把题目改写成一句话非常狭窄：我现在只比较哪两根柱子？然后就顺着这个话题去找横轴的类别、图例系列以及数值。当看到其他的统计数据的时候不要急于去解释，等到确定这些数据是否会影响到目前的比较之后再把这些数据加入进来。如果你发现自己的注意力总是从一个系列跳到另一个系列，那么问题线索一般要比图表本身更加值得重新阅读。
这不是“信息越少越好”的意思。多余的资料有时候可以起到背景的作用，可以帮助我们发现异常；但是它们应该在目标明确之后再进行判断。如果题目要比较整个系列的话，去掉其他的系列反而会使答案减少。真正的练习在于使当前的问题来决定自己的注意力，而不能把所有的醒目事物都当作重点。
成长脑APP中包含接受性注意方向任务，即在信息到来的时候选择和当前的目标相关的对象。放到图表场景中去的话，首先要确定哪一根柱子或者哪一组系列能够解决眼前的问题，然后再继续处理这些问题；比起把所有的醒目的数据都当作同等重要的内容来得更符合目前读者在看图时遇到的问题。
