बेहतर डेटा स्टोरीटेलिंग के सात उपाय: भाग II

4. डेटा कहानियों में नैरेटिव संरचना का उपयोग करें।

कहानियाँ आमतौर पर एक समान आर्क का पालन करती हैं—नायक किसी चुनौती का सामना करता है, उसे सुलझाता है, और फिर सामान्य स्थिति में लौट आता है। इस आर्क का एक उदाहरण है हीरो’s जर्नी।

चित्र 1: हीरो’s जर्नी

जब किसी तथ्य को कहानी के रूप में बताया जाता है, तो श्रोता उसे 22 गुना अधिक संभावना से याद रखते हैं। स्पष्ट है, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को पुरानी नैरेटिव संरचना अपनाने से लाभ मिलता है।

नैरेटिव संरचना अपनाने पर, एक डेटा कहानी वर्तमान स्थिति की पृष्ठभूमि से शुरू होती है, प्रमाणों के साथ केंद्रीय इनसाइट तक पहुँचती है, और अंत में कॉल टू एक्शन के साथ समाप्त होती है। (चित्र 2)

चित्र 2: एक डेटा कहानी की नैरेटिव संरचना (स्रोत: Effective Data Storytelling, ब्रेंट डाइक्स)

डेटा कहानी का एक उत्कृष्ट उदाहरण, गेट्स फाउंडेशन की गोलकीपर रिपोर्ट ने दिखाया कि महामारी ने असमानता को कैसे बढ़ाया। (चित्र 3A, 3B, और 3C)

चित्र 3A: दृश्य स्थापित करने के लिए, डेटा कहानी ने पहले गरीबीग्रस्त देशों पर COVID-19 के प्रभाव को रेखांकित किया। [स्रोत]

चित्र 3B: डेटा कहानी ने महामारी-पूर्व और महामारी-पश्चात अमीरों और गरीबों के बीच बढ़ती खाई को उजागर करके उभरती अंतर्दृष्टियाँ प्रस्तुत कीं।

चित्र 3C: डेटा कहानी का समापन कॉल टू एक्शन के साथ होता है—महिलाओं, समुदायों और नवाचारों में अधिक निवेश के लिए।

5. माध्यम के अनुरूप डेटा कहानियों को ढालें

कई माध्यमों में मौजूद चार्ट्स को पुन: उपयोग करना आकर्षक लग सकता है। जो डेटा स्टोरीटेलर्स ऐसा करते हैं, वे अपने ही काम को नुकसान पहुँचा रहे होते हैं।

जो चार्ट अपने माध्यम के लिए अनुकूलित नहीं होते, वे अपना संदेश प्रभावी ढंग से देने में असफल हो सकते हैं। ईमेल के लिए मूल रूप से बनाया गया चार्ट स्क्रीन पर पढ़े न जा सकने वाले बेहद छोटे टेक्स्ट रख सकता है।

The Economist ने दिखाया कि प्रिंट मीडिया से सोशल मीडिया तक डेटा कहानियों को कैसे अनुकूलित किया जा सकता है। प्रिंटेड चार्ट (गंभीर पाठकों के लिए डिज़ाइन) में जानकारी घनी थी। Instagram के लिए इसे सरल बनाया गया (आमतौर पर स्क्रॉल करने वालों के लिए डिज़ाइन)।

चित्र 4: The Economist का प्रिंटेड चार्ट (बाएँ) सोशल मीडिया (दाएँ) के लिए अनुकूलित [स्रोत]

6. अपनी डेटा कहानियों से अव्यवस्था हटाएँ

अव्यवस्था डेटा कहानियों को पढ़ना कठिन बना देती है। अतिरिक्त संज्ञानात्मक बोझ श्रोताओं का ध्यान मुख्य संदेश से भटका देता है।

डेटा स्टोरीटेलर पर यह जिम्मेदारी है कि वे ऐसे अनावश्यक तत्वों की पहचान करें और हटाएँ जो इच्छित संदेश में योगदान नहीं देते। अव्यवस्था हटाने का परिणाम प्रभावशाली होता है।

खास तौर पर, हमारे श्वेतपत्र “बेहतर डेटा स्टोरीटेलिंग के 8 नियम” में डेटा स्टोरीटेलर्स को सुझाव दिया गया है कि वे:

• चार्ट बॉर्डर्स हटाएँ
• ग्रिडलाइन्स या अक्ष हटाएँ
• अक्ष लेबल्स को साफ-सुथरा करें
• डेटा को सीधे लेबल करें (लिजेंड की जगह)
• डेटा मार्कर्स हटाएँ
• विशेष प्रभावों (बोल्ड, अंडरलाइन, इटैलिक्स, शैडो) का सीमित उपयोग करें

7. डेटा कहानियों को चरणों में समझाएँ

जब जटिल डेटा कहानियाँ प्रस्तुत कर रहे हों, तो एक व्यावहारिक उपाय है चार्ट के तत्वों को धीरे-धीरे उजागर करना। जब जानकारी छोटे, सुपाच्य हिस्सों में दी जाती है, तो श्रोता प्रस्तुति से अधिक जुड़ते हैं।

इसका एक उत्कृष्ट उदाहरण है हैंस रॉसलिंग का टॉक “The Joy of Stats”। देखें कि रॉसलिंग ने किस तरह अपनी डेटा कहानी को बेहतरीन ढंग से प्रस्तुत किया।

डेटा स्टोरीटेलिंग टिकने के लिए आई है

जैसे-जैसे डेटा इनसाइट्स संगठनों की आधारशिला बनते जाएँगे, डेटा स्टोरीटेलिंग आने वाले दशक में सभी के लिए एक आवश्यक कौशल बन जाएगी। डेटा स्टोरीटेलिंग पर और टिप्स और ट्रिक्स सीखने के लिए, एंडी का पॉडकास्ट सुनें, या DataCamp पर उनके हालिया वेबिनार से सीखें।