Storytelling con datos, cuando contar historias, mola

A estas alturas, uno de los temas más relevantes en el campo del Big Data es, ni más ni menos que cómo se transmiten los datos analizados. La visualización de los datos es la manera más empleada para transmitir esos resultados, sin embargo ¿es la más precisa? Entramos de lleno en el Storytelling con datos

Estamos acostumbrados a tablas dinámicas y  ahora, las nuevas herramientas de visualización de datos como Tableau o Qlikview tienen mucha aceptación porque puedes jugar con los datos, ver cómo cambian las previsiones o los resultados según combinas las variables. Todo con colores y muy visual. Vamos, que queda muy chulo ver un cuadro de mandos con colorines y mapas en 3D y todo eso, pero nos encontraremos con un problema gordo y es que, según en un post previo las empresas que están invirtiendo en analítica predictiva (integrar diferentes datos para predecir el mercado) siguen teniendo problemas a la hora de desarrollar acciones para los insights que les están dando los diferentes algoritmos.

Esto no es más que, pese a que tienen datos súper molones, no entienden bien lo que los datos les están contando. Y he aquí la solución: hacer de los datos algo con lo que la persona de negocio sienta relación. Aquí entra, ni más ni menos que el denominado Storytelling con datos  o historias que generen un impacto o un cambio en las acciones de una persona basado en los resultados de un análisis.

En las antiguas civilizaciones, los jefes de los pueblos realizaban preguntas a los oráculos para poder saber qué hacer (invadir un pueblo cercano, responder o no a las amenazas de otros dirigentes…) Luego, los oráculos (no sabemos si puestos hasta arriba de algún alucinógeno) daban respuestas de lo más creativas que dejaba al jefe con los deberes de interpretar lo que el oráculo había dicho.

Ahora pongamos que el CMO de una compañía quiere realizar una estrategia para un acto determinado. De una manera muy abreviada, lanzaría la pregunta al departamento de Datos y estos se pondrían manos a la obra con las  bases de datos que tienen y con alguna que otra cualificación del dato. Una vez aplicadas los diferentes análisis, obtendrían un resultado con el que ir al CMO y compartir. Ahora, lo meten todo en un dashboard molón con mogollón de colorines y ale… que sea el CMO el que interprete esos resultados.

Maaal, maaal. Fatal. Ahí es cuando empiezan los problemas de no ser capaces de llevar a cabo  insights accionables. Están dejando a la interpretación del CMO (que tiene sesgos, experiencias pasadas y un largo etcétera) cuando en realidad, los datos nos tienen que decir exactamente qué hacer y qué no.

Así que vamos a hablar de cómo, a través del Storytelling con datos, podemos hacer más entendibles esos resultados. Para los que no lo tengáis claro, se define Storytelling como el arte de contar una historia. Las historias se han utilizado a lo largo de la humanidad para entretener, formar, informar y educar en valores, entre otros aspectos.

Para desarrollar una historia, puedes hacer uso de imágenes, aunque la mejor manera es combinarlo con la palabra. Podrás contar cómo está evolucionando el departamento, o en nuestro ejemplo, podrás hacer que el CMO  entienda de una manera más personal los resultados.

Hablando con Olaya Argüeso, periodista de datos e investigación freelance y coordinadora del Master de periodismo de investigación, datos y visualización Unidad Editorial y URJC, asegura que una de las maneras con las que podemos contar historias a través de los datos es prepararse la base de datos tal y como un periodista se prepara una entrevista. Investigando y realizando las preguntas que nos surgen al mirar esos datos en profundidad para luego hacernos la pregunta ¿Qué nos dicen? ¿Cómo puedo aplicarlo?

Tal y como publicamos, las empresas empiezan a incorporar la figura del Traductor de datos para hacer entendible y accionable sus  descubrimientos basados en datos, hartos de no conseguir aplicar soluciones reales. Este Traductor, a través del Storytelling sería capaz de “poner cara” a esos datos. Dotarles de vida mientras se van mostrando los resultados en un dashboard o en un powerpoint con gráficas. Y ¿por qué “ponerle cara”? Hay una máxima en periodismo que indica que la cercanía de los hechos influye más en el lector/oyente. Te afecta más una explosión en tu barrio que en Siria.

Así que, el Traductor tendrá que dotar de vida a los datos y para ello, después de “ponerle cara” a éstos, debería plantearse cómo crear una historia con inicio, nudo y desenlace. Aquí, las técnicas narrativas cumplen una misión fundamental (dotar de sentido a la historia) y para empezar, bien se podrían utilizar las 5W del periodismo (quién, dónde, cuándo, cómo y por qué)

Y es que, el periodismo tradicional ha estado contando historias desde siempre y lo ha ido acompañando de gráficos e infografías que ilustraban sus informaciones. Os cuento algunas de las estrategias periodísticas para contar una buena historia aplicada a las visualizaciones de datos

No seas coñazo cuando presentes tus datos. Te voy a contar un secreto: los CMO y diversos directivos a los que vas a mostrar orgulloso tus resultados, no tienen tiempo. En serio, están a mil cosas y necesitan que lo que les cuentes sea breve, conciso e impactante. Encontrar la estructura narrativa para que la historia que cuentes tenga gancho será lo principal en tu cometido. Si por un casual no eres capaz de contar nada, lo mejor será que tus gráficas sea un análisis exploratorio en lugar de transmitir información, eso sí, por favor, cuando diseñes tus gráficas trata de facilitar la interacción con los datos, usa la gamificación para ello.

¿Qué sabe tu audiencia sobre el tema a tratar? ¿Se lo estás comunicando a un becario, al público general, a un directivo, a un experto o a un ejecutivo? Sea quien sea tu público tienes que adecuar la historia a sus conocimientos y tiempo disponible.

• Principiante: no simplifiques demasiado la historia, haz una primera aproximación de tus datos.
• Generalista: conoce un poco el problema planteado y necesita un mayor entendimiento
• Directivo: necesita más profundidad en la historia para un entendimiento accionable y va a querer tener acceso al detalle en el dato, si así lo estipula.
• Experto: a ellos les va más el conocer en profundidad cómo se han descubierto los resultados y buscan una mayor exploración. Aquí sería interesante que vuestro Storytelling no entrara en muchos detalles.
• Ejecutivo: solo tiene tiempo para las conclusiones y aquellos aspectos realmente relevantes. El Elevator Pitch es una buena fórmula para este tipo de audiencia.

 Una visualización debe estar desprovista de prejuicios, es decir, debe basarse en lo que dicen los datos, no en lo que tú quieres que diga. Tenéis que tener en cuenta el llamado “Factor mentira”– es equivalente al tamaño del efecto que se muestra en el gráfico dividido por el tamaño del efecto de los datos- si tienes un número tres veces más grande que otro, si le aplicas un diseño 3D, éste se percibirá como 9 veces más grande El equilibrio por su parte,  puede provenir de representaciones alternativas de los datos en la misma visualización. Al igual que les pasa a los periodistas, mantener la objetividad y el equilibrio no es baladí y puedes infringir uno u otro inintencionadamente.

trates de ser guay y selecciones qué datos se incluyen o excluyen de la visualización.

No te confíes en tu presentación. Los periodistas invertimos más tiempo en releer la historia y editándola para que sea más entendible que en crearla. Haz un borrador y luego mejóralo.

Desarrollar las denominadas soft skills no es tontería para los científicos de datos. Que sepas hablar no significa que sepas transmitir información entendible. Desarrollar habilidades en comunicación, en escucha y oratoria son un must si quieres que te definan como un auténtico Data Scientist