Entender y utilizar data storytelling en diferentes productos de visualización de datos.

imagen de data story telling, dos personas que comparten informes con visualizaciones de datos

Q

El término de «data storytelling» avanza incorporando un conjunto ámplio de prácticas, tanto de técnicas de estructura narrativa (historia), como también referido a un conjunto de buenas prácticas que ayudan a transmitir y comunicar datos

El «data storytelling» persigue como objetivos:

📌 Captar la atención, generando compromiso y un impacto emocional que involucre a la audiencia.

📌 Comunicar de manera atractiva, clara y efectiva unos datos relevantes que iluminan y satisfacen necesidades de información, facilitando el esfuerzo de comprensión.

📌 Presentar un análisis de la situación coherente, convincente y persuasivo.

Data storytelling parece ofrecer aquello que todos los desarrolladores de visualizaciones de datos o elaboradores de informes buscamos. Pero…

¿Cómo se consigue todo eso?

🔒 Primero de todo, teniendo claro que no existen recetas generales para todos los productos, no funcionan bien los mantras universales del tipo » 3, 5 (o los que sean) elementos clave o pasos del data storytelling» , son demasiado generales para poder ser aplicados a todos los casos específicos. Los diferentes tipos de productos de visualizacion de datos, ya sea un quadro de mando interactivo, un informe estático, una infografía, un artículo, un reporting corporativo, etc… no tienen nada que ver en cuanto objetivos a conseguir, técnicas de elaboración y recetas de éxito ,teniendo en cuenta que algun elemento o buena práctica pueda ser compatible entre ellos, debemos utilizar reglas diferentes en cada tipo de producto.

Por ejemplo, en productos de visualización de datos de tipo infográfico, la utilización del color con fines decorativos o las técnicas de visual thinking y mensajes cortos tendrán un gran protagonismo, mientras que en otros productos de visualización de datos, eso mismo estará directamente desacosejado. Esto se debe a que los objetivos que persigue una infografía no tienen nada que ver con los se persiguen por ejemplo con la elaboración de un reporting financiero. Una infografía no pretende transmitir de manera eficiente y clara una gran cantidad de datos relevantes como un reporting , sino que su misión es impactar transmitiendo unos pocos datos para que queden grabados a fuego en la atención de la audiencia.

Por otra parte, en un producto de visualización de datos interactivo tipo cuadro de mando de Microsoft Power BI , el usuario puede disponer de gran capacidad y autonomía analítica para generar sus propios análisis ad-hoc que se modifican a cada interacción, por lo que intervienen unos elementos my diferentes a los de la confección de un informe estático que únicamente dispone de datos históricos, los cuales evidentemente facilitan la aplicación de esquemas narrativos tipo historia. En un cuadro de mando interactivo, las funciones del texto narrativo son principalmente de aportar asistencia, iluminando y facilitando los análisis que van cambiando en cada interacción de segmentación o actualización de datos.

🔒 En segundo lugar, mejorando el caracter multidisplinar de la visualización de datos en general y del data storytelling en particular. Es insuficiente acumular los conocimientos técnicos en una área única de conocimiento (por ejemplo de conocimientos técnicos de la herramienta que utilicemos para visualizar datos: (Power BI, Tableau, Python, R, Vega, Excel, Infogram, etc.. ) y técnicos de modelización y de base de datos (SQL y NOSQL, APIS…) sin profundizar en todas las otras disciplinas necesarias (Buenas prácticas de visualización de datos, narrativa storytelling, diseño gráfico y accesibiliad.

🔑 Es siempre una apreciada habilidad en visualización de datos saber comunicar de manera eficaz, con esquemas narrativos apropiados, adicionalmente debemos disponer de amplios conocimientos de buenas prácticas de visualización de datos. Otro elemento a cubrir es que la mayoría de productos de visualización de datos requieren de un diseño atractivo que ayude a la mejor experiencia de usuario, por lo que es importante disponer de habilidades y criterio de diseño grafico y en algunos casos acompañado de dotes de creatividad. Por último es importante disponer de buen criterio a la hora de maquetar y orquestar todos los elementos gráficos y de texto para obtener buenos resultados.

💡 Ideas para ampliar conocimientos adicionales de visualización de datos:

✔ Referente a la tématica relacionada con el data storytelling, es decir, con la construcción del esquema narrativo del producto de visualización de datos, funciona muy bien seguir el esquema de narración clásica de Pirámide de Freytag: Introducción/Contexto->Conflicto-> Resolución.

En este sentido recomiendo el artículo de la Harvard Business School de manera muy simple nos propone utilizar una estructura narrativa para acompañar la visualización de datos que consiste en una secuencia de cuatro fases ( o tres fases si juntamos las dos primeras):

1. Describir personajes (characters)

2. Establecer el contexto de la acción (settings)

3. Introducir el conflicto o problema

4. Resolución con propuestas o sugerencias de soluciones.

🔑 En contra de lo innovador que pueda parecer y se pueda vender, este esquema narrativo de data storytelling no es en absoluto nuevo, de hecho ya tiene sus siglos, dado que esas indicadas cuatro fases corresponden exactamente a los cuatro actos del sistema de estructura dramática de «Pirámide de Freytag», presente en múltiples disciplinas que aplican técnicas de storytelling, pero en nuestro caso se ha adoptado en la comunicación de datos.

Esquema de pirámide de Freitag

🔑 ¿De que va la pirámide? El esquema narrativo en Pirámide de Freytag persigue conseguir una tensión creciente hasta su resolución para potenciar al máximo la atención y compromiso de la audiencia con mejores resultados que los que podemos obetener con el tradicional diseño de esquema narrativo plano únicamente descriptivo.

En línea con lo anterior uno de los mayores referentes de visualización de datos como es el «Internacional Business Comunication Standards» IBCS, sin llegar a referirse al concepto de data storytelling de manera explícita, propone estructurar el mensaje en prácticamente con los mismos elementos de la pirámide de Freytag: 1. Descripción de la situación (EXPOSICIÓN), 2. Explicación del problema (CONFLICTO), 3. Entrega del mensaje (RESOLUCIÓN)

🔑 Este esquema no es siempre posible o adecuado. Tampoco es necesario que sea exacto. Según la naturaleza del producto, objetivos o público pueden funcionar mejor variaciones del mismo, ya sea manteniendo la secuencia de crecimiento y decrecimiento de la tensión narrativa o incluso recurriendo a mensajes cortos esquemáticos del tipo: Situación->Explicación->Propuestas o sugerencias. En cuanto a recomendaciones de autores, en campo del storytelling en general y en data storytelling en particular me parecen de valor las aportaciones de Nancy Duarte

Imagen de grafico de tensión narrativa
Ejemplo de pirámide reconvertida a gráfico storytelling with data.

🔑 Uilizar esta técnica narrativa de pirámide dramática no implica novelar el producto de visualización utilizando grandes bloques de texto. Por buscar una similitud, el diseño del producto de visualización de datos se parecería en cierta forma más al diseño de un cómic que a una novela. El equivalente de las viñetas del cómic serían los objetos gráficos visuales, siempre acompañados de diferentes recursos de texto a utilizar (títulos, subtítulos, notas, bloques de texto, etiquetas, tooltips emergentes). Es importante que los objetos visuales y textuales siempre esten correctamente relacionados y secuenciados, mostrandose los textos lo más próximo posible al objeto gráfico que explica o refiere. La maquetación del producto no hace falta que esté estructurado en varias columnas y o filas, pero sí que es muy importante que facilite secuencia narrativa y el patrón de atención.

🔑 Elaborar un texto conciso y fideligno, respaldando siempre lo que se explica mediante los datos y evidencias que se muestran en los objetos gráficos. Evitar exagerar datos, resaltar elementos poco relevantes o omitir datos de significación. No añadir ficciones o ejemplos que puedan distraer o confundir una correcta comprensión. No sacrificar objetividad y relevancia para consegir más tensión narrativa o por cualquier otro motivo.

✔ Además del esquema narrativo, una buena comunicación con datos está condicionada por otros aspectos de buenas prácticas de visualización de datos (metodología, principios y reglas de diseño ,de incorporación de escenarios y elementos de contexto). Estas buenas prácticas se han ido formulando y consolidando como generalmente aceptadas a raíz de la adopción de diferentes entidades públicas y privadas y autores de referencia. En cuanto autores es de justicia mencionar las aportacciones de Eduard Tufte que algunas de ellasr estan incorporadas en la mayoría de guías de buenas prácticas de visualización de datos.

Me parece en primer lugar especialmente valiosa la «guía de visualización de datos para las entidades locales» que se puede descargar libremente desde el portal datos.gob.es del gobierno de España. La siguiente importante recomendación en este ámbito que ya he mencionado en el punto anterior és el IBCS tanto si preparamos información financiera y optamos por adaptar estándard propuesto, como para únicamente considerar los elementos metodologicos y de buenas prácticas que explica. También relacionado con buenas práctica (y obligación normativa en algunos casos) considero importante disponer de ciertos conocimiento de accesibilidad WCAG para documentos electrónicos.

✔ Existe otro elemento de importancia capital que afecta a la efectividad de la comunicación de datos, que es la calidad y atractivo del diseño gráfico que nos va a generar atención y buena experiencia de usuario en la audiencia. Es importante tener en cuenta que la libertad de creatividad de diseño gráfico queda bastante limitada por las restricciones que regulan las reglas de buenas prácticas anteriores, pero estas restricciones no afectan de igual manera en todos los productos de visualización de datos.

Esquema productos de visualización de datos-
Ejemplo de relación creatividad y nivel de regulación de buenas prácticas en diferentes productos de visualización de datos

En uno de los extremos situamos los productos infográficos que son los que pueden gozar de una mayor libertad de diseño gráfico. Algunos principios generales de buenas prácticas no le serían de aplicación. Por ejemplo el principio de simplificación , el principio de uso limitado del color o el de concentración de información, no tienen sentido en un producto que no persigue comunicar de manera eficiente un gran número de datos, sino que que pretende únicamente comunicar de manera creativa e impactante o incluso en ocasiones artísticamente, un conjunto de datos muy limitados mediante mensajes cortos a modo de titulares.

En el extremo opuesto a las infografías tenemos los reportes corporativos, cuyo caso extremo sería un reporte que siga el estándard IBCS, dicho estándar marca casi totalmente, la notación, textos y las pautas gráficas de los objetos gráficos (Tablas y gráficos) así como la selección de los objetos gráficos a utilizar y a evitar.

Espero que te haya resultado de utilidad. Puedes dejar tu comentario que será bienvenido y seguro que aporará valor. Gracias

Antoni Lisbona

Consultor analítica visual-Fundador BuConDa

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