4. Sử dụng cấu trúc kể chuyện trong các câu chuyện dữ liệu.
Các câu chuyện thường theo một đường cong chung – nhân vật chính đối mặt với thử thách, tìm cách giải quyết, rồi trở lại trạng thái bình thường. Một ví dụ của đường cong này là Hành trình của Người hùng.
Hình 1: Hành trình của người hùngKhán giả có khả năng nhớ một sự thật cao gấp 22 lần khi nó được kể trong một câu chuyện. Rõ ràng, các trực quan hóa dữ liệu sẽ hưởng lợi khi áp dụng cấu trúc kể chuyện lâu đời này.
Khi áp dụng cấu trúc kể chuyện, một câu chuyện dữ liệu bắt đầu bằng bối cảnh về tình hình hiện tại, tiếp theo là các bằng chứng dẫn dắt đến insight trọng tâm, và kết thúc bằng lời kêu gọi hành động. (Hình 2)
Hình 2. Cấu trúc kể chuyện của một câu chuyện dữ liệu (Nguồn: Effective Data Storytelling của Brent Dykes)Một ví dụ tuyệt vời về câu chuyện dữ liệu, Báo cáo Goalkeeper của Quỹ Gates đã cho thấy đại dịch làm trầm trọng thêm bất bình đẳng như thế nào. (Hình 3A, 3B và 3C)
Hình 3A: Để mở đầu bối cảnh, câu chuyện dữ liệu trước hết nêu tác động của COVID-19 lên các quốc gia nghèo đói. [Nguồn]
Hình 3B: Câu chuyện dữ liệu đưa ra các insight tăng dần bằng cách làm nổi bật khoảng cách ngày càng lớn giữa những người có và không có, trước và sau đại dịch.
Hình 3C: Câu chuyện dữ liệu kết thúc với lời kêu gọi hành động – đầu tư nhiều hơn cho phụ nữ, cộng đồng và đổi mới.5. Điều chỉnh câu chuyện dữ liệu theo từng kênh truyền tải
Thật dễ bị cám dỗ tái sử dụng các biểu đồ sẵn có trên nhiều kênh khác nhau. Những người kể chuyện dữ liệu làm vậy là tự gây bất lợi cho mình.
Các biểu đồ không được tối ưu cho kênh truyền tải có thể không truyền tải thông điệp một cách hiệu quả. Một biểu đồ ban đầu thiết kế cho email có thể chứa chữ quá nhỏ để đọc trên màn hình.
The Economist đã minh họa cách các câu chuyện dữ liệu có thể được điều chỉnh từ báo in sang mạng xã hội. Biểu đồ in (dành cho độc giả nghiêm túc) dày đặc thông tin. Khi lên Instagram (dành cho người lướt xem thoáng qua), nó được tinh gọn.
Hình 4: Biểu đồ in của The Economist (trái) được điều chỉnh cho mạng xã hội (phải) [Nguồn]6. Lược bỏ chi tiết thừa trong câu chuyện dữ liệu
Sự rối rắm khiến câu chuyện dữ liệu khó đọc hơn. Gánh nặng nhận thức tăng thêm sẽ làm khán giả xao nhãng khỏi thông điệp chính.
Người kể chuyện dữ liệu có trách nhiệm xác định và loại bỏ các yếu tố thừa không đóng góp cho thông điệp dự định. Kết quả của việc lược bỏ rất ấn tượng.
Đặc biệt, whitepaper của chúng tôi “8 Quy tắc để Kể chuyện bằng Dữ liệu Tốt hơn” gợi ý người kể chuyện dữ liệu nên:
- Gỡ đường viền biểu đồ
- Gỡ đường lưới hoặc trục
- Làm gọn nhãn trục
- Gắn nhãn trực tiếp lên dữ liệu (thay vì dùng chú giải)
- Gỡ các điểm đánh dấu dữ liệu
- Tiết chế hiệu ứng đặc biệt (đậm, gạch chân, nghiêng, đổ bóng)
7. Giải thích câu chuyện dữ liệu theo từng giai đoạn
Khi trình bày các câu chuyện dữ liệu phức tạp, một mẹo thực tế là hé lộ các thành phần của biểu đồ dần dần. Khi thông tin được chia thành phần dễ tiêu hóa, khán giả sẽ có xu hướng tương tác với bài trình bày hơn.
Một ví dụ điển hình là bài nói “The Joy of Stats” của Hans Rosling. Hãy xem Rosling kể câu chuyện dữ liệu của mình một cách bậc thầy như thế nào.
Kể chuyện bằng dữ liệu sẽ còn lâu dài
Kể chuyện bằng dữ liệu sẽ sớm trở thành bộ kỹ năng thiết yếu cho tất cả mọi người trong thập kỷ tới khi insight từ dữ liệu trở thành nền tảng của các tổ chức. Để tìm hiểu thêm mẹo và thủ thuật về kể chuyện bằng dữ liệu, hãy nghe podcast của Andy hoặc học từ webinar mới nhất của anh ấy trên DataCamp.
