数据可视化经常被视为一种中立的媒介，是透视底层数据重要性的方法。然而，创建视觉呈现的行为需要一系列主观决策，这些决策可能与数据本身同样重要。就像摄影一样，可视化无法做到完全中立，因为它需要不断做出关于框架的选择：包含什么、排除什么，以及突出主题的哪些特定方面。即使目标是“中立”地捕捉主题，设计者也必须决定电荷范围、数值刻度和视觉层级，所有这些因素都会引导观众走向特定的结论。

图表中的技术调整可以是清晰度与偏见之间的双刃剑。例如，调整坐标轴范围、选择特定的调色板或对趋势线进行平滑处理，可以被用来让特定的观点对观众来说更易读。虽然这些选择通常是使图表变得有用的必要条件——尤其是在科学背景下，图表的目的就是突出特定的发现——但这也意味着分析师正在主动塑造观众的感知。例如，一个为了关注微小波动而省略更广泛背景的可视化，在数据点上可能是技术准确的，但在呈现重要性方面却是主观的。

除了视觉机制外，语言和结构上的选择也会进一步影响解释。设计者可能会展示完全相同的数字，但仅通过重新命名一个类别（例如从“国家”改为“政府”）或选择如何对数据点进行分组，就能改变对数据的感知。这些选择并没有改变原始数字，但它们改变了读者最终相信的内容。此外，提供“简洁”的视觉效果与遗漏必要背景的风险之间存在一种张力。有些人认为，可视化可能包含客观信息，只是被未经培训的观众误解了；在这种观点中，缺乏中立性并不是可视化本身的失败，而是用户在解码所提供的客观信息时所需的知识缺口。

最终，追求完美中立的可视化的目标面临着一个根本性的障碍：清晰度与完整性之间的权衡。一个包含每一个可能的数据点和每一个细微背景的可视化可能会变得无法阅读，而一个易于消化的可视化必然要舍弃一部分信息。因为每一个设计选择都涉及权衡，因此最终生成的视觉效果始终是一个经过策划的叙事，而非现实的原始、未过滤的反映。虽然有人认为纯数学函数可以毫无偏见地表示，但大多数现实世界的数据——如股票价格或人口趋势——需要人类主导的策划，而这种策划本质上会偏向于某种视角而非另一种。