Veri Hikâyeleştirmenin Nasıl Hayat Kurtarabileceği – Semmelweis Vaka İncelemesi

Veri hikâyeleştirme, anlatı unsurları ve keşifsel görseller kullanarak veri içgörülerini aktarmaya yönelik yapılandırılmış bir yaklaşımdır. Verileri içgörü ve karara dönüştürmek isteyenler, veri hikâyeleri anlatma sanatını ustalıkla öğrenmekten fayda sağlayacaktır.

İstatistik sunmanın aksine, veri hikâyeleri daha ilgi çekici, akılda kalıcı ve ikna edicidir. Save the Children yardım kuruluşu için hazırlanan bir broşürün iki versiyonunu test eden bir çalışmada, infografik versiyonu verilen bağışçılar, hikâye temelli versiyonu alanlara kıyasla yaklaşık %50 daha az bağış yaptı. Başka bir çalışmada ise araştırmacılar, insanlara bir hikâye anlatıldığında daha az kuşkucu, yalnızca istatistik sunulduğunda ise daha titiz olduklarını buldu.

Veri hikâyeleri üç kritik bileşenle oluşturulur—veri, görsel ve anlatı. İyi bir veri hikâyesi anlatmak için doğru veriyi seçmek, veri hikâyesinin akışını yönlendiren bir anlatı yapısı kullanmak ve hikâyeyi etkileyici görsellerle desteklemek gerekir.

Şekil 1: Anlatı, görseller ve veri; değişimi tetikleyen veri hikâyelerinin temelidir

Semmelweis Vaka İncelemesi

Tarih, veri hikâyelerinin başarabileceği eyleme geçirme gücünü sağlayamayan yetersiz veri görselleştirmelerine dair ibretlik örneklerle doludur. Brent Dykes, Effective Data Storytelling: How to Drive Change with Data, Narrative, and Visuals adlı kitabında Dr. Ignaz Semmelweis’in hikâyesini bu tür vakalardan biri olarak aktarıyor.

El yıkamanın hayat kurtarabileceğini keşfetmiş olmasına rağmen Semmelweis, şüpheci tıp camiasını bulgularına ikna edemedi. Geriye dönüp bakıldığında, veri hikâyeleştirme ilkeleri, içgörülerini daha iyi aktarmasına ve bunun sonucunda binlerce hayat kurtarmasına yardımcı olabilirdi.

“El hijyeninin babası” olarak anılan Semmelweis, Macar bir hekimdi. 1844’te Semmelweis, birçok kadının doğum humması – doğum sonrası enfeksiyon kaynaklı ateş – geçirdiği bir kadın doğum kliniğinde asistan olarak çalıştı.

Klinikteki görevi sırasında Semmelweis ilginç bir eğilimi fark etti. Hekimler ve tıp öğrencileri tarafından işletilen kliniklerde doğum hummasından kaynaklanan ölüm oranları (%%9,9), ebelik kliniklerine (%%3,9) kıyasla belirgin ölçüde daha yüksekti (Şekil 2). Hekim ve tıp öğrencilerinin aksine ebeler, doğum işlemleri öncesinde otopsi yapmıyordu. Bu da onu, cesetlerden bulaşan maddelerin bu kadınlarda ölüm riskini artırdığı sonucuna götürdü.

Şekil 2. Ellerini yıkamayan doktorların çalıştığı klinikler daha fazla ölüme neden oldu.

Bunu bildiğinden, ellerin yıkanması uygulamasını önerdi ve bu da ölüm oranlarında dramatik bir düşüşe yol açtı. Yine de bu bulgular, amiri Profesör Klein’ı teorisine ikna etmesine yardımcı olmadı.

Semmelweis hayatının geri kalanını el yıkamanın güçlü bir savunucusu olarak geçirdi, ancak sonuç alamadı. 1861’de Semmelweis, Öğle Hummasının Etiyolojisi, Kavramı ve Profilaksisi adlı çalışmasını yayımladı; tıp camiası doktrinini eleştirel bir şekilde karşıladı. 1865’te, mikrop teorisinin geniş çapta kabul görmesinden çok önce, Semmelweis bir akıl hastanesinde hayatını kaybetti.

Şekil 3. Öğle Hummasının Etiyolojisi, Kavramı ve Profilaksisi yüzlerce sayfa içerir ve hiç grafik yoktur

Toplumu neden ikna edemedi?

Brent bu vaka çalışmasını, veri hikâyeleştirmenin üç bileşeni – veri, anlatı ve görseller – olmadan veri hikâyeleriyle değişim yaratmanın mümkün olmadığını göstermek için kullandı. Bu vakada, Semmelweis’in verileri ne güçlü bir anlatı yapısıyla desteklenmişti ne de görsellerle somutlaştırılmıştı; bu yüzden kulak ardı edildi. Sonuç olarak, doğru, değerli ve eyleme dönük olsalar da Semmelweis’in verileri hedef kitlesini ikna edemedi.

Geriye dönüp bakıldığında, Semmelweis mesajını veri hikâyeleriyle daha ikna edici biçimde iletebilirdi. İşte Brent Dykes’ın, veri, anlatı ve görselleri birleştirerek etkileyici bir veri hikâyesi anlatan bir çizgi grafik örneği.

Şekil 4. Dykes’ın, Semmelweis’in anlatmak istediğini daha iyi ortaya koyan bir veri hikâyesi.

Semmelweis’in yaklaşımı, 1854 Broad Street Kolera salgınını inceleyen ve koleranın mikrop bulaşmış sudan kaynaklandığını öne süren Birleşik Krallık’lı hekim Dr. John Snow’unkinden tamamen farklıydı. Bir su pompasının yakın çevresindeki ölüm oranlarının yüksek olduğunu gösteren Snow, yerel meclisi pompayı devre dışı bırakmaya ikna edebildi.

Şekil 5: John Snow’un veri görselleştirmesi

Sonuç

Semmelweis’in aksine, günümüzün veri hikâye anlatıcıları, Tableau gibi iş zekâsı araçlarından python gibi programlama dillerine uzanan zengin bir araç setine erişebiliyor. Modern veri uygulayıcılarının, eyleme geçirmeyi sağlamak için veri hikâyeleştirmenin sanat ve biliminde ustalaşması akılcı olacaktır.