Data storytelling

Analfabetismi funzionali, ignoranza statistica, post-verità: c’è informatica ovunque, ma informarsi – e informare – è difficile. Ci aiuta Cole Nussbaumer Knaflic: se ha scritto un libro di Data storytelling, ha qualcosa da insegnarci.

Apogeonline: Ogni dato racconta una storia. La verità è che si sentiva il bisogno di un libro capace di spiegare come narrare una storia attraverso i dati. Perché è tanto comune oggi l’incapacità di dare alle proprie storie (e ai propri dati) il giusto valore, tramite la giusta rilevanza grafica?

Cole Nussbaumer Knaflic: Riformulerei parzialmente. Non tutti i dati raccontano una storia. Ma quando è il momento di comunicare dati a qualcun altro allo scopo di offrire una spiegazione, dovremmo avere identificato una narrazione specifica che vogliamo utilizzare. Troppo spesso l’analisi dei dati si ferma prima di essere completa per limitarsi a mostrare i dati stessi. Il rischio di mostrare semplici dati è che il pubblico dica interessante e passi a occuparsi d’altro. Se, all’opposto, usiamo i dati per raccontare una storia e stimolare l’azione, il pubblico risponde. Anche se è in disaccordo; quantomeno nasce una conversazione che la sola esposizione dei dati non basta normalmente a suscitare.

La maggior parte delle persone in grado di analizzare dati non pensa al loro impiego nel racconto di storie. Presumono che mostreranno i dati e il pubblico tirerà le proprie conclusioni, prendendo le proprie decisioni. Ritengo che si debba lavorare a un livello superiore e trasformare i dati in informazioni, per influenzare positivamente la risposta del pubblico. La persona che analizza i dati, questo lo sa fare e si trova in una ottima posizione per farlo. Gli analisti in ascolto pensino a come narrare una storia e così aiutare i loro dati a trovare risonanza presso il pubblico.

Buone pratiche, strumenti, consigli ed esempi.

La storia è una componente. Visualizzare i dati in modo stimolante ed efficace è un’altra capacità importante. Questa combinazione di verbale e visivo è potente: una volta raccontata la mia storia e mostrato il mio grafico, non soltanto le persone ricordano ciò che ho detto, ma anche quelllo che hanno visto. Ci sono buone pratiche per fare questo. Il mio auspicio è che il libro aiuti le persone sia a riconoscere il valore di tutto ciò, sia a scoprire strategie e consigli pratici capaci di migliorare le loro capacità e la loro efficacia nel presentare dati.

Gli esempi visivi presenti nel libro sono stati generati con Excel, che certamente in fatto di ampiezza dell’utenza è secondo a nessuno. In termini di pura potenza e funzioni, tuttavia, qual è la migliore libreria grafica che potremmo trovare in giro?

In generale ritengo che qualsiasi strumento possa essere utilizzato bene oppure meno bene. È più importante, dopo averne scelto uno, conoscerlo al massimo perché diventi un’arma a nostro vantaggio invece che una limitazione. Gli strumenti nascono per sirolvere così tante esigenze differenti che tipicamente non risponderanno mai perfettamente a una esigenza singola. Più di questo, uno strumento non ha idea del contesto, dei dati, del nostro pubblico, della nostra storia così come li conosciamo noi. Significa che una persona lavora, più che scegliendo uno strumento, selezionando una vista dati appropriata e applicando decisioni di design che, per evidenziazioni, accento su particolari, eliminazione dei dati inutili o che distraggono, favoriscono il completo recepimento del messaggio da parte del pubblico.

Il libro enfatizza la rimozione del rumore e il decluttering delle viste. Less is more. Da dove si comincia? Da dove si parte per ripulire i dati e i loro supporti visivi?

È così. Peraltro, più che l’eccesso di semplificazione, è questione di non presentare informazioni più complicate di quanto è necessario. Se immaginiamo una slide o un grafico vuoti, capiamo che ciascun elemento aggiunto pone un carico cognitivo sul pubblico che lo elabora. Tendiamo a inserire nei grafici molti elementi visivi che in realtà non sono necessari e complicano inutilmente. Quando eliminiamo l’inessenziale (cornici, griglie, marcatori, ombre), andiamo verso un grafico efficace che alleggerisce l’elaborazione da parte dello spettatore.

Molti siti, periodici, notiziari amano mostrare grafici realizzati con immagini di monete, sagome di persone o oggetti, cibo, la rappresentazione pedestre dell’argomento del loro grafico. Al fine di ottenere l’attenzione e facilitare la comprensione, è una buona pratica?

Sì e no. A volte le immagini facilitano l’identificazione del tema e la memorizzazione. A volte l’attenzione si concentra sulle immagini a scapito dei dati. Se per esempio mostriamo categorie di persone con una sagoma diversa per ciascuna categoria, vediamo persone grandi e piccole, con forme irregolari e sproporzionate che confondono il reale valore quantitativo dei dati. In altre parole, parliamo di una cattiva codifica. In quel caso sarebbe stato meglio un semplice grafico a barre. Ci sono compromessi che vanno considerati e adottati quando è il caso. Penso che scelte come quella delle immagini fedeli all’argomento siano motivate da un desidero di rendere i dati più interessanti. Quando, a rendere interessanti i dati, è la storia.

Qual è il singolo storytelling con i dati di cui vai più fiera nella tua carriera? E qual è stata la prima importante lezione che hai imparato, quando hai iniziato a lavorare con i dati?

Un momento di cui vado orgogliosa è quando sono stata invitata a tornare in Google per parlare dell’uscita del mio libro negli Stati Uniti. Ho mostrato diversi esempi di storie raccontate con i dati e alcuni aneddoti del periodo nel quale ho lavorato in Google.

In termini di lezioni importanti apprese a inizio carriera, direi conoscere il tuo pubblico e progettare avendolo in mente. È facilissimo creare un grafico utile per la nostra analisi, mentre cambia tutto il paradigma pensare a come fare la cosa migliore per il pubblico. Imparare a pensare in questo modo ci pone nella posizione migliore per avere successo nel comunicare il nostro pensiero.

Quanta esperienza con matematica e statistica occorre per un buon storytelling con i dati? Nonché per avere il miglior risultato dalla lettura del tuo libro?

A livello personale, una base di matematica e statistica mi ha aiutato a sapere come guardare al dati e analizzarli. Questo non è necessario per realizzare buoni grafici, ma penso che risulti fondamentale al momento di trattare dati per renderli comprensibili a chi li deve elaborare. Ciò detto, Data storytelling è scritto per essere accessibile a tutti; non servono titoli di studio per visualizzare i dati in modo che colpiscano. Chiunque può applicare le strategie contenute nel libro per comprendere meglio il proprio pubblico, scegliere le visualizzazioni più appropriate, eliminare l’eccesso di informazioni, attirare l’attenzione sui punti fondamentali della narrazione, pensare come un designer e raccontare una storia.

Oggi, come ieri, abbondano grafici ingannevoli e faziosi. Come difendersi? Come riconosciamo un grafico disonesto?

Oltre ad avere idea di come creare buoni grafici, è imperativo essere consumatori critici dei grafici che incontriamo. Alcuni sintomi ricorrenti di grafici cattivi o ingannevoli: 3D superfluo, prospettive estreme che distorcono i dati, barre con base a valori diversi da zero (un grafico DEVE avere la base a zero, o è mistificatore), torte con fette che sommano più di cento. Quando incontriamo un grafico, dobbiamo fare un passo indietro e pensare nei termini più ampi a quello che ci sta dicendo, per vedere se ha davvero un senso.

Mi sono molto piaciuti gli esempi grafici prima-dopo che compaiono nel libro. Ci regali un esempio in più?

Ma certo! Invito tutti alla gallery sul mio sito, dove c’è abbondanza di esempi prima-dopo e altri consigli correlati.

Segui una regola d’oro dello storytelling applicato ai dati?

La mia regola d’oro è non mentire con i dati. Inoltre ripeto spesso una frase nei miei workshop: mai limitarsi a mostrare i dati. Semmai, lavorare per rendere i dati il centro di una storia completa e interessante.