Образовательная онлайн-площадка DataCamp опубликовала свод правил о том, как сделать интересный сторителлинг с помощью данных. Как успешный пример авторы взяли инстаграм-аккаунт британского издания The Economist, в котором редакция размещает инфографику для широкой аудитории. Bubble перевел исследование и рассказывает о том, как сделать ваш data storytelling максимально эффективным.
В конце публикации мы подобрали курсы, на которых обучают data storytelling и визуализации данных.
правило 1. Знайте свою аудиторию
Специалисты по data storytelling должны знать, что важно их аудитории. Читатели без технического бэкграунда больше интересуются тем, как явления, про которые рассказывают данные, повлияют на бизнес и экономику, а не фактом падения или роста 1% какого-то из показателей.
Аудитория инстаграм-аккаунта британского журнала The Economist моложе аудитории печатного издания, поэтому и публикации, которые появляются у издания на цифровой платформе, охватывают более широкий спектр тем: от изменений климата до новостей шоу-бизнеса.
Будьте на одной волне с аудиторией
То, насколько вы хорошо понимаете свою аудиторию, влияет на содержание, размер инфографики, стиль и даже темп повествования. Три вопроса, которые помогут вам лучше понять аудиторию:
- Есть ли у читателей необходимые знания для понимания метрик?
- Как много времени им понадобится для того, чтобы прочитать/посмотреть эту историю от начала до конца?
- Какой способ подачи предпочитает аудитория: в аудио или видео/фото/текстовом формате?
Определите уровень дата-грамотности аудитории
Издание The Economist, пишут авторы исследования, не всегда публикует в инстаграме диаграммы, которые изначально были сделаны для журнала. Это происходит в тех случаях, когда у аудитории инстаграма, в отличие от читателей печатной версии, недостаточно знаний по теме инфографики.
Зачастую редакция публикует только главную диаграмму, убрав все лишнее. По мнению редакции, читатель в Instagram хочет быстрее дойти до сути истории, чем читатель печатных СМИ.
Сторителлеры должны понимать уровень грамотности аудитории, чтобы не перегрузить графики и в то же время не сделать их слишком скучными. В идеале нужно избегать технических жаргонов, которые могут сбить с толку аудиторию без технического бэкграунда.
правило 2. Думайте о смыслах
«Успех в визуализации данных начинается не с нее», — писала Коул Нассбаумер Нафлик в книге «Данные: визуализируй, расскажи, используй». Автор говорила о том, что при создании визуала истории важно понимать ее конечную цель и контекст. Прежде чем создавать свой data storytelling, полезно задать себе несколько вопросов:
- С кем вы общаетесь?
Чем лучше вы понимаете, кто целевая аудитория, тем легче создать историю, которая найдет отклик у читателей и будет отвечать их потребностям.
- Что должна узнать/сделать ваша аудитория после того, как ей расскажут историю?
Основная цель data storytelling — донести мысль и/или дать рекомендации. Понимание, что это за мысль или рекомендация, позволит аналитику сосредоточиться на сути.
- Как вы можете использовать данные, чтобы донести свою точку зрения?
Поняв аудиторию и суть истории, мы можем приступить к сбору данных, которые нужны для создания сюжета.
Как только вы получите ответы на эти вопросы, то сможете приступить к визуализации.
правило 3. Выберите лучшую визуализацию для вашей истории
Чтобы выбрать правильный тип визуализации, нужно знать, какая диаграмма лучше всего подойдет для вашей задачи.
- Столбчатые диаграммы лучше всего использовать для сравнения разных категорий.
- Линейные графики полезны, когда нужно показать изменения переменной за период времени.
- Гистограммы позволяют сравнивать одну и ту же переменную, но в разных условиях.
- Диаграмма разброса показывает отношения между двумя переменными.
Ментальная карта, которая помогает выбрать лучший тип визуализации, опубликована на сайте extremepresentation.typepad.com.
Правило 4. Не врите
«Если долго пытать данные, они сознаются в чем угодно», — писал британский экономист Рональд Коуз.
Изменения климата подтверждаются многочисленными исследованиями. Тем не менее, некоторые люди отрицают даже такое неопровержимое явление, как глобальное потепление. И, пытаясь подтвердить свою теорию, манипулируют данными.
В таких случаях отбирают только те показатели, которые подтверждают точку зрения этих людей. Они, к примеру, приводят статистику за 2008 и 2011 годы, когда мировая температура падала.
Но температура время от времени колеблется из-за разных явлений, в том числе из-за феномена Эль-Ниньо, вулканической активности и океанских катаклизмов. Если учитывать эти явления и проследить изменения температуры с 19 века, то становится понятно, что глобальное потепление существует.
Именно полноценные, достоверные истории помогают завоевать доверие аудитории.
Кроме этого, аналитики должны избегать ошибок при интерпретации данных. Книга «How to Lie with Statistics» дает несколько советов на эту тему:
- Убедитесь, что оси координат начинаются с нуля. В противном случае, это может привести к ошибочным расчетам.
- Убедитесь, что величины шкал указаны верно.
- Убедитесь, что ваша выборка репрезентативна.
Грамотно используйте средние и медианные значения, особенно при работе с асимметричными данными.
Правило 5. Сведите визуальные средства к минимуму
Чем меньше отвлекающих факторов будет в визуальном оформлении истории, тем больше аудитория сфокусируется на основном посыле диаграммы.
Чтобы оценить, какие данные на самом деле не нужны на диаграмме, американский статистик Эдвард Тафти придумал концепцию data-ink ratio. Формула: количество чернил, затраченных на отображение информации, делится на количество чернил, использованных для черчения графиков. Если соотношение чернил равняется цифре 1, то лишних элементов на диаграмме нет.
Аналитики должны убирать лишние слова, цвета и линии, но не в ущерб смыслу. Несколько способов, с помощью которых можно сделать визуализацию эффективной:
- используйте пробелы;
- удалите границы диаграммы;
- удалите растровые линии и линии осей;
- очистите метки осей;
- подписывайте данные на графике, не используйте легенду;
- удалите маркеры данных;
- используйте специальные эффекты (жирный шрифт, подчеркивание, курсив, тени), но не переусердствуйте.
Слайды ниже показывают, как из инфографики о калориях шаг за шагом убрать из все лишнее — от фона до растровых линий.
Правило 6. Используйте цвета
Цвета в data storytelling выполняют три задачи. Во-первых, их используют, чтобы различать группы. Как пример, синим цветом отображают штаты, которые голосуют за демократов с США, а красным — за республиканцев.
Во-вторых, цвета используются для указания значений. Разные оттенки одного и того же цвета могут означать разную величину.
В-третьих, цвет используется для выделения. Например, темный цвет можно использовать для выделения элемента графика среди других элементов более светлого цвета.
Цвета могут и привлекать аудиторию, и отталкивать ее. Сервис для создания графиков и таблиц Datawrapper предлагает несколько вариантов, как сделать цвета диаграммы эффективными:
- Объясните аудитории, что обозначают на вашем графике конкретные цвета.
- Не используйте их слишком часто.
- Используйте светлые оттенки для меньших значений и темные оттенки для более высоких.
- Используйте интуитивно понятные цвета (например, красный для чего-то плохого, а зеленый для хорошего).
- Не стесняйтесь использовать серый цвет для данных, которые не представляют большой значимости.
- Учитывайте, что инфографику смотрят люди, которые не различают цвета.
Инструкцию о том, как в Datawrapper создавать интерактивные географическую и плиточную карты без программирования, опубликовало российское издание «Важные истории».
Правило 7. Грамотно используйте текст
Тексты разъясняют значение диаграмм и делают их понятными. Вот несколько общих правил использования текста в data storytelling.
Подписывайте точки в графике, если это необходимо. Иногда нужно подписать точки прямо на графике, чтобы выделить ключевые места.
Подпишите оси и напишите заголовок графика. Без этого остается только догадываться, что значат данные на диаграмме.
Когда цель проекта — побудить к аудиторию к действию, заголовок графика сам может выглядеть, как call to cation.
Выбирайте разные размеры шрифта. Шрифт должен быть разборчивыми, а размер зависит от важности сообщения.
Правило 8. Создайте историю с помощью данных
Американский психолог Джером Брунер писал, что у нас в 22 раза больше шансов запомнить факт, если он обернут в историю. Повествование связывает факты и делает их более яркими.
Первый шаг к data storytelling — найти в данных историю, утверждается в публикации Tableau. Для этого нужно определить основные элементы истории.
— Кто главный герой?
— В чем трудности?
— Что должны сделать зрители в конце рассказа?
Когда с этим определились, можно писать раскадровку. Это поможет определить главные визуальные составляющие истории. Метафоры и анекдоты тоже делают историю более личной и запоминающейся.
Отличный пример — выступление на TED Talk шведского врача и академика, основателя Gapminder Ханса Рослинга, который с помощью data storytelling развенчал мифы о развивающихся странах. Одной из была история о развивающихся странах (главные герои), которые преодолели эпидемию ВИЧ и перенаселенность (трудности) с помощью общественного здравоохранения, прежде чем достигли показателей продолжительности жизни развитых стран (конец).
Где научиться визуализации данных и data storytelling
- Data Storytelling. Курс на Coursera. Часть специализации «Tableau для работы с аналитикой данных».
- Основы Tableau. Курс DataCamp.
- Визуализация данных в Tableau. Курс на Coursera.
- Storytelling with data. Проект с консультациями от Coursera.
- Визуализация данных с помощью языка R. Курс DataCamp.
