Data Storytelling
Data Scientists aufgepasst: Wer Geschichten erzählt, vermittelt erfolgreicher!
Neuer Artikel identifiziert 8 zentrale Erfolgsfaktoren von Data Storytelling und liefert einen ersten prozessualen Ansatz.
Mit zunehmender Digitalisierung und Big Data stehen wir immer komplexeren Analyseergebnissen gegenüber, was deren Interpretation und die Vermittlung deutlich erschwert. Besonders die Kommunikation gegenüber nicht datenaffinen Stakeholdern erfordert es, die aus Daten abgeleiteten Aussagen zu veranschaulichen, sinnvoll zu visualisieren und zielgruppenspezifisch zu kommunizieren. Doch was macht eine gute Data-Story eigentlich aus?
Ein entscheidender Faktor für die Gestaltung der Kommunikationsstrategie, ist der Zweck der Data Story oder respektive der „Charakter“ der Geschichte: Sollen Rezipienten mit den zu vermittelnden Inhalten informiert, überzeugt, erschreckt oder beruhigt werden? Sollen sie lediglich unterhalten werden oder geht es darum einen Sachverhalt detailliert zu erklären? Und oftmals noch viel wichtiger: Wie kann die relevante Kernaussage aus den Daten herausgearbeitet werden? Wie wird die Schlüsselbotschaft am besten transportiert und verständlich vermittelt? Hierbei kann bspw. der Versuch helfen, die Aussage in einem einzelnen Satz zu verpacken. Anhand einer solchen Ein-Satz-Schlüsselbotschaft zeigt sich nämlich oftmals bereits, welches Handlungsgerüst und welche Darstellungsform – man spricht auch vom Genre – grundsätzlich geeignet sein könnten. Sind diese „Basics“ geklärt, kann die Geschichtsschreibung beginnen.
Die 8 zentralen Erfolgsfaktoren
Die folgenden acht Erfolgsfaktoren sollten dabei allerdings beachtet werden: (1) die grundsätzliche Vermeidung von Komplexität und deren sinnvolle Reduktion durch geeignete Darstellungsformen. Hierzu ist es unerlässlich, die wichtigsten (2) Daten sinnvoll zu visualisieren und selbsterklärende Darstellungsformen zu wählen, welche die Geschichte unterstützen. Achten Sie darauf (durch farbliche Kontrastierung oder andere designtechnische Kniffe), die wesentlichen Informationen hervorzuheben und die Aufmerksamkeit hierauf zu lenken. Diese dienen nämlich dazu, die (3) Kernidee oder Schlüsselbotschaft der Erzählung zu transportieren oder eine zentrale Fragestellung zu beantworten. Fragen Sie sich also bei jeder Grafik, ob die hervorgehobenen Daten auch wirklich von zentraler Bedeutung sind und ob die Darstellung auch wirklich das hervorhebt, was hervorgehoben werden soll. Die möglichen Darstellungsgenres sind zahlreich und die jeweiligen Vor- und Nachteile nicht immer offensichtlich – genaueres hierzu können Sie dem Artikel entnehmen. Darüber hinaus kann es erfolgsversprechend sein, die Darstellungsform und das Handlungsgerüst dem jeweiligen (4) Publikum anzupassen und (5) weitere Elemente einer guten Geschichte zu integrieren, wie bspw. eine klare Erzählstruktur, Dramaturgie oder menschliche Beispiele.
Auch wenn es zunächst überflüssig klingt, sollten Sie darauf achten (6) die richtigen Daten zu wählen. Entsprechen diese der zentralen Botschaft? Beantworten Sie die Kernfrage oder lenken sie vom wesentlichen eher ab? Beziehen Sie zur Beantwortung (und grundsätzlich) auch Ihre Arbeitskollegen mit ein. Denn (7) interdisziplinäre Betrachtungsweisen eröffnen immer neue Perspektiven und zeigen Verständnisprobleme auf. Und schließlich: Versuchen Sie, (8) Neugier zu wecken und die Rezipienten zum Handeln zu bewegen. Denn Neugier ist nicht nur die beste Belohnung für die eigene Arbeit – sie ist auch Beweis für eine hohe Effektivität der Kommunikationsstrategie!
Zugehörige Publikation:
Neifer, T., Lawo, D., Bossauer, P. et al. Data Storytelling als kritischer Erfolgsfaktor von Data Science. HMD 57, 1033–1046 (2020). https://doi.org/10.1365/s40702-020-00662-3
