Combinando números com conhecimento para uma narrativa eficiente

A narrativa de dados transforma um conjunto de dados em uma história compreensível para o maior público possível.

Com a ubiquidade das ferramentas avançadas de análise de dados agora disponíveis, qualquer pessoa pode pegar um conjunto de dados e visualizar um gráfico a partir dele

No entanto, de acordo com o autor e guru de Storytelling with Data , Cole Nussbaumer-Knaflic, os métodos modernos de ensino não ensinam os alunos a se comunicar efetivamente com dados.

Muitos de nós passamos anos de educação formal aprendendo sobre números e linguagem, mas raramente esses elementos são combinados de forma que possamos usar nossas habilidades linguísticas para contar histórias sobre um conjunto de números.

Nós, humanos, somos contadores de histórias natos, mas não somos naturalmente adeptos a contar histórias sobre nossos dados .

O resultado é um mar de gráficos e tabelas ineficazes, inexplicáveis ​​e confusos.

Como podemos melhorar? Podemos começar entendendo como combinar números com narrativas.

Temos diferentes maneiras de pensar

Apesar dessa lacuna educacional moderna, nossos cérebros evoluíram para pensar tanto quantitativamente (o quê, quanto) quanto qualitativamente (por que, como).

Embora a educação moderna muitas vezes não consiga mesclar dados quantitativos com narrativas, diversas abordagens culturais nos lembram do valor de fazer isso.

Durante minha pesquisa de doutorado, na intersecção entre ciência da computação, conhecimento indígena e educação, dediquei-me a pesquisar como diferentes culturas integram o pensamento quantitativo e qualitativo para a tomada de decisões. Essa combinação de dados com narrativa ilustra a eficácia da narrativa de dados, oferecendo um modelo para combinar diversas formas de pensar.

Números concretos funcionam bem quando lidamos com absolutos — eles fornecem uma visão estática e abstrata de um conjunto de dados. No entanto, isso nem sempre se aplica à realidade da vida cotidiana de alguém que raramente, ou nunca, lida com abstrações.

Um pescador indígena, por exemplo, basearia sua decisão sobre como, onde e o que pescar em aproximações de muitas informações diferentes.

Clima, temperatura, profundidade da água, época do ano e o conhecimento interno dos resultados anteriores com base nessas variáveis. O pensamento adaptativo é essencial — os dados de ontem podem não ter relevância para as decisões que precisam ser tomadas hoje.

A pesquisa de Berkes e Grant (2007) sobre o pensamento qualitativo de pescadores em Granada destaca os aspectos práticos do pensamento qualitativo adaptativo e em tempo real na tomada de decisões. De fato, muitos povos indígenas ficam perplexos com a necessidade dos cientistas ocidentais de quantificar tudo com detalhes excruciantes. Essa metodologia ocidental frequentemente ignora as relações subjacentes entre os diferentes dados.

Os sistemas de conhecimento indígenas demonstram a capacidade humana inata de interpretar dados ambientais complexos por meio da narrativa. Essa abordagem reflete a essência da narrativa de dados, em que a combinação de insights qualitativos com dados quantitativos aprimora nossa profundidade e amplitude de conhecimento.

Os métodos modernos aprimoraram a forma como esse conhecimento é coletado, disseminado e relacionado, mas a maneira como diferentes culturas abordam a disseminação do conhecimento precisa ser considerada. Para muitos, isso tem sido tradicionalmente qualitativo na prática.

Entender a integração de diversas formas de pensar nos prepara para enfrentar o desafio da narrativa quantitativa, onde práticas tradicionais e necessidades modernas se cruzam.

O Desafio da Narrativa Quantitativa

Tradicionalmente, o pensamento qualitativo (ou seja, histórias) seria usado e aproximações aplicadas para alcançar resultados (ou seja, o número de peixes capturados sob um determinado conjunto de condições).

Esse conhecimento seria transmitido à próxima geração de pescadores. Foi assim que grande parte do conhecimento indígena foi preservado ao longo do tempo — muitas vezes em substituição à língua escrita.

Essa tradição ressalta uma inclinação humana natural de associar narrativas a valores — uma habilidade que carece de aplicação suficiente na educação contemporânea, levando a visualizações de dados sem elementos narrativos.

Muitos de nós temos uma predisposição inata para associar histórias a valores — mas muitos sistemas educacionais não combinam esses elementos. Consequentemente, muitas visualizações de dados não incluem narrativas — e deveriam.

Edward Tufte, pioneiro em visualização de dados, afirma em seu livro clássico " The Visual Display of Quantitative Information" que " palavras e imagens andam juntas". Ele também observa que a separação entre as duas é o resultado final de uma antiga disputa entre artistas e escritores por " espaço escasso ".

Explicações que dão acesso à riqueza dos dados tornam os gráficos mais atraentes para o espectador.

Tornando a complexidade acessível

Os espectadores geralmente precisam da ajuda que as palavras oferecem. E, inversamente, muitos espectadores precisam de gráficos para explicar palavras e números.

A narrativa de dados fornece uma ponte entre esses domínios. Para aqueles que pensam efetivamente com visualizações, um gráfico ou tabela pode esclarecer.

Para aqueles que não conseguem interpretar uma visualização, a integração de texto na forma de legendas e anotações pode preencher as lacunas.

Aqui está um exemplo simples.

Tendências globais em emissões de CO₂ per capita ao longo do tempo:

O aquecimento global é um tema atuale está cientificamente conectado aos aumentos nas emissões globais de CO₂ por pessoa ao longo do tempo.

Ao visualizar essas tendências em um gráfico de linhas, fica mais fácil entender a direção geral das emissões globais — claramente ascendentes (desde aproximadamente 1830) ao longo dos anos. Como podemos contar essa história de forma eficaz para quem pensa qualitativamente?

O uso de um gráfico de linhas simplifica a interpretação de tendências de dados ao longo de vários anos, destacando períodos de mudança ou estabilidade significativas.

As anotações para dois períodos contam uma história sobre os efeitos do início da industrialização e do boom pós-Segunda Guerra Mundial. O uso de um gráfico de linhas destaca períodos de mudanças significativas.

Para um pensador qualitativo, esse tipo de gráfico é frequentemente chamado de gráfico de "taco de hóquei", pois o aumento drástico molda o gráfico para que pareça, bem, um taco de hóquei.

Essa observação qualitativa remove a abstração quantitativa e os detalhes dos dados brutos, fornecendo um contexto mais relevante para aqueles que precisam.

Ao converter os dados em uma visualização, você pode:

1. Destacar insights importantes: o visual chama a atenção para tendências, comparações e mudanças importantes que podem não ser imediatamente aparentes em tabelas de dados.

2. Melhore a compreensão: representações visuais podem ser mais fáceis de interpretar do que dados puros.

3. Facilitar a comunicação: Visualizações eficazes são usadas para comunicar informações em apresentações. Por exemplo, o gráfico em formato de "taco de hóquei" torna os dados mais expressivos e relacionáveis.
   

As anotações podem então ser usadas como ferramentas eficazes de narrativa para acentuar os pontos principais dos dados.

Ferramentas para encontrar histórias em seus dados

Há uma infinidade de ferramentas disponíveis para encontrar histórias em seus dados. Algumas das mais populares:

Para usuários técnicos:

• Tableau: oferece visualização de dados interativa para análises complexas.

• Power BI: permite a criação de relatórios e painéis interativos e integra-se bem com produtos da Microsoft.

• D3.js : uma biblioteca JavaScript para visuais de dados personalizáveis ​​baseados na web.

Para usuários não técnicos:

• Google Charts: criação fácil de gráficos e tabelas para incorporar em sites ou apresentações.

• Canva : plataforma fácil de usar para criar infográficos e gráficos de dados.

• Flourish : permite a produção de visuais interativos sem codificação, adequado para qualquer público.

Resumindo…

A narrativa de dados consiste em “tornar a complexidade acessível” (Tufte).

Comece com seus dados. Que história eles contam? Como você pode compartilhar essa história para que outros entendam e se importem?

Existem muitas ferramentas disponíveis para ajudar você a encontrar as histórias em seus dados: Tableau,

Combinar palavras e imagens com a narrativa conta uma história mais profunda ao espectador. Para proporcionar clareza, o espectador pode precisar da ajuda das palavras ou, inversamente, do recurso visual que ajuda a esclarecer as palavras.

Tenha em mente que o objetivo de uma visualização é esclarecer dados.

Se o visual não for claro, então é um fracasso total.