Desde a infância somos levados a acreditar que existe uma separação entre ciências humanas e exatas, números e histórias. Mas, na verdade, não precisa ser assim. Os números também nos contam histórias - e o Data Storytelling está aí para provar isso!
Neste artigo, vou te explicar como a arte de contar histórias encontra a arte dos números.
Bom, primeiramente o que é Storytelling?
Utilizamos este termo em inglês para nos referir a arte de contar histórias inesquecíveis e autênticas de maneira criativa. O storytelling é amplamente usado no marketing para criar campanhas que mostram e fortalecem uma conexão entre a marca e o consumidor.
Já o Data Storytelling nada mais é do que contar a história dos seus dados e transformá-los em informações que possam ser consumidas facilmente pelo público alvo. O Data Storytelling tem sido amplamente utilizado por cientistas de dados e tem ajudado esses profissionais a apresentarem os resultados de uma análise de dados de forma mais clara. Porém, essa técnica não se limita apenas a cientistas de dados ou analistas, na verdade ela pode ser usada basicamente por qualquer pessoa que precisa apresentar informações de forma descomplicada e coerente.
Na imagem abaixo, podemos ver onde a narrativa se encontra. Ela é o elemento chave entre a visualização e a Ciência de Dados.
Fonte: https://www.nugit.co/what-is-data-storytelling/
Você pode ter feito um projeto ou uma análise de dados super complexa e interessante, mas na maioria das vezes os resultados finais são tudo o que o cliente vê, e saber comunicar as suas descobertas pode ser a diferença entre o sucesso e o fracasso.
Um estudo realizado pela Microsoft no Canadá mostrou que as pessoas prestam atenção em algo por volta de 8 segundos. Então, mesmo que se tenha informações relevantes sobre algo, se forem apresentadas com a abordagem errada você perderá a atenção do público. Por isso, uma das formas mais eficazes de comunicar seus resultados é através da visualização de dados, que vai ajudar o seu público a entender os fatos visualmente.
Legal, então podemos usar alguma ferramenta como o PowerBI, fazer alguns gráficos e tudo certo? Bons gráficos já significam um avanço, mas isso se torna ainda mais poderoso vinculado à uma narrativa. Os dados tem uma história, que só você sabe e nenhuma ferramenta vai conseguir contar essa história por você.
Como comentamos que ter bons gráficos é o primeiro passo, vamos entender melhor do que eles são feitos.
Primeiramente, evite gráficos 3D se eles não forem extremamente necessários, pois esse formato pode trazer informações espaciais erradas. Já os gráficos de pizza, por exemplo, não trazem uma boa disposição dos seus dados, dificultando o entendimento de qual porção do gráfico de pizza é realmente maior. Com isso, seus espectadores têm que fazer suposições com relação à essa distribuição.
Também é importante tomar cuidado para não inserir informações demais no gráfico e acabar poluindo-o visualmente. A integridade dos seus dados é a coisa mais importante de ser mantida, portanto cuidado para não mascarar ou tendenciar informações em seus gráficos ao focar em uma informação. Aqui temos um exemplo onde, ao tentar destacar uma informação, induzimos o público a achar que existe uma diferença muito maior do que realmente existe.
Observe que no primeiro gráfico o eixo y não começa em 0. As temperaturas de janeiro e dezembro nem sequer aparecem e temos a impressão de que a diferença entre o mês de maio e junho é muito maior do que realmente é. Preste atenção se os eixos dos gráficos começam em 0. Isso é muito importante pois, caso contrário, você estará mostrando uma “fatia” dos seus dados, o que pode passar a ideia errada.
O ato de contar histórias é a forma mais antiga de transmitir conteúdo. Somos influenciados pelas histórias e formamos opiniões a partir delas.
Utilizamos na maior parte das vezes os 3 principais componentes de uma narrativa (3 C’s) que são:
A autora do livro “Storytelling With Data”, Cole Nussbaumer Knaflic, divide o processo de criação de um Data Storytelling nos seguintes passos:
Entenda o contexto: Qual a motivação do seu público? Qual é a crença, fator social, ocupação e idade dele? Isso faz toda a diferença na forma como você vai passar a informação. Se o seu público for menos técnico, você vai precisar de mais analogias para transmitir a informação ou vai deixá-lo totalmente entediado com o tecniquês.
Escolha um visual eficaz: Escolha o tipo de gráfico mais adequado, sempre levando em consideração a história. Atente-se ao contexto em que seus dados estão inseridos e que informação é relevante para seu público alvo. Por exemplo, se for importante que ele veja um certo dado ao longo do tempo, um histograma vai representar isso muito bem.
Elimine a desordem: Assim como um design pensa em onde posicionar as informações corretamente na tela e evitar muita informação em uma tela, aqui usamos o mesmo princípio. Primeiro elimine a saturação, então escolha tons neutros e siga a mesma paleta de cores para todos os gráficos. Prefira utilizar poucas cores e explorar os seus tons do que utilizar várias cores em um gráfico.
Foque a atenção: Dê um foco na informação mais importante para o seu público alvo, pois se você tentar focar em tudo ao mesmo tempo nada vai ficar em destaque. Você precisa induzir o seu público a tomar uma ação após apresentar uma informação. Focalize a atenção do seu público e então mude o foco dele, destacando partes diferentes dos dados no mesmo gráfico.
Conte uma história: Para contar sua história, tente dividir o seu tempo de forma coerente e escolha a linguagem mais adequada. E claro, abuse da visualização de dados em conjunto com os elementos narrativos.
Existem algumas ferramentas no mercado que são amplamente utilizadas para visualização de dados, por exemplo, Python e seus frameworks para visualização de dados como o Seaborn e o Matplotlib. Também é possível utilizar a linguagem R e os softwares PowerBI e Tableau. Mas, não se desespere se você não conhece nenhuma dessas ferramentas. Utilizando o Excel você já pode obter bons resultados. O mais importante é como você usa a ferramenta.
Vamos utilizar o dataset sobre incêndios florestais do site UCI Machine Learning Repository para extrair um exemplo.
No primeiro gráfico temos várias cores e a informação não está ordenada pelos meses do ano.
Neste segundo gráfico utilizamos a paleta de cores para deixar a diferença entre as temperaturas mais visual. Também mudamos a orientação do gráfico de barras pois é mais fácil identificar a diferença entre os meses. E caso tivéssemos o nome do mês inteiro, seria mais fácil deixá-los legíveis.
Data Storytelling é considerada uma Soft Skill essencial para quem trabalha com dados atualmente. Fatos contam, mas histórias vendem.
Data storytelling é mais do que visualização de dados. Você pode ter bons gráficos que passam informações relevantes, mas não necessariamente existe uma narrativa contando como aconteceu, porque etc. É aí que você entra, para vincular o contexto de negócio com os dados.
“Mensagens escritas como histórias são 22x mais memoráveis do que apenas fatos”. - Jerome Bruner.
“Se você deseja que as pessoas tomem as decisões certas com os dados, você deve entrar na cabeça delas da maneira que elas entendam. Ao longo da história humana, a maneira de fazer isso tem sido com as histórias.” - Miro Kazakoff, professor do MIT
Conteúdo elaborado em equipe por Danielle Corrêa, engenheira de software, e Lauri Paulo Laux Jr, CTO da ateliware.