1. संदेश को ध्यान में रखकर डेटा कहानियाँ गढ़ें
डिज़ाइन में सूक्ष्म अंतर भी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की दर्शकों द्वारा की गई व्याख्या पर गहरा प्रभाव डाल सकते हैं। ये डिज़ाइन रंग चयन, शीर्षक और टिप्पणियों के रूप में हो सकते हैं।
एक सिहरन पैदा करने वाला उदाहरण है Simon Scarr का Iraq Bloody Toll, जो इराक में अमेरिकी सैन्य हस्तक्षेप से हुई मौतों पर जोर देता है। नीचे की ओर जाती लाल रंग की बार चार्ट इराक में हुए रक्तपात का सशक्त बिंब प्रस्तुत करती है, जिससे दृश्य रूपक बेहद यादगार बन जाता है। दिलचस्प बात यह है कि केवल उन्मुखीकरण बदलने और रंग बदलने से संदेश पूरी तरह बदल जाता है।
चित्र 1: Simon Scarr द्वारा Iraq’s Bloody Toll [स्रोत]डेटा कहानीकारों को तर्कों को जिम्मेदारी और सोच-समझकर प्रस्तुत करने के लिए इस शक्ति का उपयोग करना चाहिए। जब कथित रूप से वस्तुनिष्ठ डेटा कहानी प्रस्तुत की जा रही हो, तो चार्ट में वे बारीकियाँ ध्यान में रखनी चाहिए जो पक्षपात को बढ़ा सकती हैं। उदाहरण के लिए, भ्रामक सहसंबंधों से बचने के लिए अक्षों की शुरुआत शून्य से होनी चाहिए।
चित्र 2. वही डेटा बिंदु नाटकीय रूप से अलग परिणाम दर्शा सकते हैं [स्रोत]2. डेटा कहानी में तत्वों की उपयुक्त स्थिति तय करें
Gutenberg सिद्धांत कहता है कि सामग्री पढ़ते समय उपयोगकर्ता की नज़र ऊपर-बाएँ से नीचे-दाएँ तक Z-आकार के पथ पर चलती है।
चित्र 3. Gutenberg सिद्धांत [स्रोत]डेटा कहानियों पर लागू करने पर, यह सिद्धांत बताता है कि सबसे महत्वपूर्ण जानकारी ऊपर-बाएँ होनी चाहिए। अधिक सूक्ष्म विवरण चार्ट के निचले हिस्से की ओर विस्तार से दिए जाने चाहिए। जहां टर्मिनल सेक्शन होता है, यानी नीचे-दाएँ, वहाँ कॉल-टू-एक्शन भी शामिल किया जा सकता है।
3. डिज़ाइन सिद्धांतों के जरिये अपने दर्शकों को समझें
डिज़ाइन सिद्धांतों का उपयोग डेटा कहानियों के साथ दर्शकों के अनुभव को समझने के लिए किया जा सकता है। The Design of Everyday Things पुस्तक में, लेखक Don Norman तर्क देते हैं कि अंतिम उपयोगकर्ता सभी वस्तुओं को भावनाओं के तीन स्तरों–विसरल, व्यवहारिक और परावर्तक–पर संसाधित करते हैं।
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विसरल स्तर: चार्ट को पहली नज़र में देखते ही उपयोगकर्ता उसके रूप-रंग के आधार पर निर्णय लेता है। यही प्रसंस्करण का विसरल स्तर है, जो मानव भावनाओं के आत्मसात और स्वचालित गुणों को संदर्भित करता है। इसलिए, दर्शकों का ध्यान डेटा कहानी पर बनाए रखने के लिए चार्ट की सुष्ठुता महत्वपूर्ण है।
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व्यवहारिक स्तर: इसके बाद उपयोगकर्ता विज़ुअलाइज़ेशन का आकलन उसकी उपयोगिता के आधार पर करता है, जिसे व्यवहारिक स्तर कहा जाता है। दूसरे शब्दों में, दर्शकों को विज़ुअलाइज़ेशन से लेखक का बिंदु स्पष्ट दिखना चाहिए।
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परावर्तक स्तर: विज़ुअलाइज़ेशन के साथ अंतर्क्रिया के बाद उपयोगकर्ता अपने अनुभव पर चिंतन करता है। उदाहरण के लिए, यदि चिंतन करने पर उपयोगकर्ता को अपना अनुभव सुखद लगा, तो वह किसी डेटा डैशबोर्ड का दोबारा उपयोग करने की संभावना रखता है।
डेटा स्टोरीटेलिंग पर और सुझाव
इस लेख में बताया गया कि सोच-समझकर किए गए डिज़ाइनों से डेटा टीमें डेटा कहानियों को कैसे बेहतर बना सकती हैं। ब्लॉग पोस्ट के दूसरे भाग में, हम उत्कृष्ट डेटा कहानियाँ प्रस्तुत करने के लिए और भी उपयोगी सुझाव देंगे।