Data Storytelling: dale voz a tus datos

Thursday, 24 August 2017

Data Storytelling: dale voz a tus datos

Cuando se trabaja con Big Data, se maneja tal cantidad de información que resulta fácil “perderse”. Podemos tener ante nuestros ojos un informe estadístico, o una compleja gráfica que ponga de relieve la necesidad de cambiar nuestros procesos de negocio. Sin embargo, las personas somos muchas veces resistentes al cambio, y cuando se trata de rutinas y procesos que llevan largo tiempo establecidos, vamos a necesitar algo mucho más convincente para cambiar nuestro comportamiento. Y para convencernos, lo mejor es que nos cuenten una historia que de sentido y humanice los datos.

 
El Data Storytelling consiste en comunicar la información (los Insights) o los resultados del análisis que hemos hecho sobre un conjunto de datos por medio de una narración.
 

¿Y por qué una narración?

 
Porque los humanos somos seres que cuentan historias, que se comunican mediante historias: una película, una narración junto al fuego, una canción, un poema… Porque nos cuesta mucho menos recordar una historia que una estadística, porque nos mueve a la acción, porque cuando escuchamos historias, estamos más abiertos a creer lo que nos quieren transmitir, somos menos escépticos…
 
Como ya han confirmado estudios neurocientíficos, el proceso de toma de decisiones en las personas está íntimamente relacionado con las emociones. Así, las emociones juegan un papel esencial en ayudar a nuestro cerebro a considerar distintas alternativas y tomar una decisión. Hasta el punto de comprobar cómo personas con daño cerebral en el cortex prefrontal (área del cerebro donde se procesan las emociones), tienen grandes dificultades para tomar una decisión básica cuando se presentan varias alternativas. (ver estudio)

 
Cita: "La gente escucha las estadísticas, pero siente las historias"

Figura 1: "La gente escucha las estadísticas, pero siente las historias"

¿Por dónde empezar?
 

Ya hemos visto que el Data Storytelling es un medio o canal para comunicar de forma más efectiva cualquier contenido que esté basado en datos. Se basa fundamentalmente en la visualización, por ello, muchas veces, también se le llama “data viz storytelling" y/o “visual storytelling”. 
 
Los objetivos del Data Storytelling pueden ser:
  • Transmitir un conocimiento
  • Motivar la reflexión sobre un tema determinado
  • Una llamada a la acción
 
Lo fundamental es que la audiencia sea capaz de comprender y recordar el mensaje que queremos transmitir. Para ello, es muy importante conocer esa audiencia, sus conocimientos y expectativas. De esta forma, podremos adaptar la “data story” a su lenguaje.
 
Por ejemplo, personas con perfiles más técnicos prefieren una información más detallada y granularizada, mientras que personas más enfocadas al negocio, están más interesadas en las implicaciones o consecuencias que puedan tener para el negocio esos Insights que en datos intermedios o procesos concretos.
Efectivamente, el perfil de las personas que analizan datos (Data Scientist) es muy distinto del de las que los usan para tomar decisiones de negocio (Big Data Consultant). Pero ambos sólo van a poderse beneficiar de esta información si encuentran una manera de comunicarse. 
 

Pasos para preparar un Data Story

 
Para preparar un Data Story hay que hacerse las siguientes preguntas.
 
Figura 2: Preguntas previas para preparar una Data Story.
Figura 2: Preguntas previas para preparar una Data Story.
 
  
Según sea el Objeto de la historia utilizaremos un enfoque distinto. Hay dos opciones:
  • Enfoque exploratorio. En el momento inicial no hay definidas las preguntas ni hipótesis, sino solamente los datos como base de información. Suele iniciarse con a descripción de las variables. Y la pregunta es ¿Qué podemos encontrar para crear nuestra  data story?
  •  Enfoque descriptivo.  Las preguntas de investigación están definidas desde el principio.  La data story es una representación descriptiva de estos resultados.
 
También habrá que plantearse qué Formato va a ser más adecuado según la audiencia. Igualmente, en este caso tenemos dos opciones:
  • Enfoque Expositivo o “Author Driven”, donde el autor conduce a los espectadores mediante texto, observaciones y explicaciones sobre las imágenes. Estos mensajes ayudan a clarificar los elementos visuales pero hay que tener cuidado en no utilizar demasiados elementos.
  •  Enfoque Interactivo o “Viewer Driven”, que permite al espectador manipular la visualización usando técnicas tipo:  Buttons, Hover Highlighting, Filtering Search, time slides.
 
Una vez tengamos claras las respuestas a estas preguntas, estaremos listos para comenzar nuestra "Data Story". Veamos a continuación por dónde empezar.
 

 Fases de una Data Story


La estructura de una Data Story es igual que la de cualquier “Story”. Necesitamos crear un escenario, plantear el principio de la historia, desarrollarla, crear tensión (el nudo de la historia), y por último, escribir el desenlace final.
  

Figura 3: Pasos para crear una DataStory.
Figura 3: Pasos para crear una DataStory.

   
Antes de ponernos manos a la obra hay un par de consideraciones finales que no debemos olvidar.
 
La primera es que debemos asegurarnos de nuestra audiencia entienda bien la historia y pueda interpretar la visualización de forma correcta. Para ello, nos resulta de gran ayuda hacernos las siguientes preguntas:
 
  • ¿Cuáles son las fuentes de datos?, ¿Cómo evaluamos si son fiables?
  • ¿Quién ha analizado los datos y cuál ha sido la metodología seguida?
  • ¿Cuál es el objetivo del proyecto, transmitir una historia o posibilitar extraer nuevas interpretaciones o encontrar nuevos patrones?

Y la segunda es que una visualización no tiene por qué ser siempre bonita y auto-entendible. En ocasiones hay conjuntos de datos y relaciones ente variables que van a requerir visualizaciones complejas. Sin embargo, siempre hay que buscar un visual encoding que ayude a entender la historia, usando determinados colores para captar la atención de la audiencia, distinguir diferentes categorías o identificar objetivos comunes. Como en la consideración anterior, resulta útil plantearse algunas preguntas:
 
  • ¿Qué aporta cada elemento de la visualización?,¿son realmente necesarios?
  • ¿Cuál es el objetivo principal de la historia?, ¿el visual encoding ayuda a entender y transmitirlo?
Una visualización muy bonita que no ayude a entender la historia que queremos contar es una visualización inútil.

Por último, y como ejemplo de inspiración para los que queráis empezar vuestra primera data Story, un par de ejemplos.

Caídos en la II Guerra Mundial es un documental interactivo que analiza el coste en vidas humanas del conflicto. Se trata de una visualización de 15 minutos que usa técnicas de storytelling cinematográfico para ofrecer a los espectadores una nueva y dramática perspectiva de un momento crítico de la historia. (Para ver la visualización, haced click sobre la imagen o sobre el link del título).

 
Figura 4: Ejemplo de Data Story sobre los Caídos de la II Guerra Mundial

Figura 4: Ejemplo de Data Story sobre los Caídos de la II Guerra Mundial.
 
 
En este segundo ejemplo, donde la autora, Angela Morelli nos muestra la relación entre los alimentos que consumimos a diario y el agua necesaria para producirlos.  (Para ver la visualización, haced click sobre la imagen).
 
Figura 5: Ejemplo de Data Story sobre el "agua que comemos".

Figura 5: Ejemplo de Data Story sobre el "agua que comemos".
 
Si quieres mejorar tus habilidades en DataStorytelling, no dejes de leer este otro post de nuestro blog.

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