4. Utilisez une structure narrative pour vos récits de données
La plupart des histoires suivent un arc commun : le ou la protagoniste affronte un défi, le surmonte, puis revient à un état d'équilibre. Un exemple connu de cet arc est le « voyage du héros ».
Figure 1 : le voyage du hérosLe public a 22 fois plus de chances de retenir un fait lorsqu'il est raconté sous forme d'histoire. Les visualisations de données gagnent donc à adopter cette structure narrative éprouvée.
Transposée au data storytelling, la structure narrative commence par le contexte, enchaîne avec des preuves qui mènent à l'enseignement clé, et se conclut par un appel à l'action. (Figure 2)
Figure 2. La structure narrative d'un récit de données (Source : Effective Data Storytelling, par Brent Dykes)Excellent exemple de récit de données, le rapport Goalkeepers de la Gates Foundation a montré comment la pandémie a creusé les inégalités. (Figures 3A, 3B et 3C)
Figure 3A : pour planter le décor, le récit de données commence par chiffrer l'impact de la COVID-19 sur les pays touchés par la pauvreté. [Source]
Figure 3B : le récit fait monter les enseignements en mettant en lumière le fossé grandissant entre les plus favorisés et les plus défavorisés avant et après la pandémie.
Figure 3C : le récit se conclut par un appel à l'action : accroître l'investissement en faveur des femmes, des communautés et de l'innovation.5. Adaptez vos récits de données au support
La tentation est grande de réutiliser les mêmes graphiques sur plusieurs supports. Les praticiens du data storytelling qui s'y risquent se pénalisent.
Un graphique non optimisé pour son support peut manquer sa cible. Un visuel pensé pour un e-mail peut, par exemple, comporter des textes minuscules illisibles à l'écran.
The Economist illustre bien comment adapter un récit de données du print aux réseaux sociaux. Le graphique imprimé (pensé pour une lecture attentive) est dense en informations. Sa version Instagram (pensée pour un défilement rapide) est épurée.
Figure 4 : le graphique imprimé de The Economist (à gauche) adapté pour les réseaux sociaux (à droite) [Source]6. Épurez vos récits de données
Le « bruit » complique la lecture des récits de données. Cette charge cognitive supplémentaire détourne l'attention du message principal.
Il revient au data storyteller d'identifier et de supprimer les éléments superflus qui n'apportent rien au propos. Le résultat d'un bon désencombrement est frappant.
Dans notre livre blanc « 8 règles pour mieux raconter avec les données », nous recommandons notamment de :
- Supprimer les bordures des graphiques
- Supprimer les quadrillages ou axes inutiles
- Nettoyer les libellés d'axes
- Libeller les données directement (plutôt que d'utiliser une légende)
- Retirer les marqueurs de données
- Utiliser avec parcimonie les effets (gras, souligné, italique, ombres)
7. Expliquez vos récits de données par étapes
Pour des récits complexes, une astuce consiste à révéler progressivement les éléments du graphique. Présentée en séquences digestes, l'information favorise l'engagement.
Un excellent exemple est la conférence « The Joy of Stats » de Hans Rosling. Observez comment Rosling maîtrise l'art de raconter avec les données.
Le data storytelling s'impose durablement
Le data storytelling va devenir une compétence incontournable dans la décennie à venir, à mesure que les insights issus des données s'imposent au cœur des organisations. Pour découvrir d'autres conseils et bonnes pratiques, écoutez le podcast d'Andy ou retrouvez son dernier webinaire sur DataCamp.