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  • Mercy Shao

如何發展數據故事力?

各行各業對於數據科學的需求越來越高,然而全球對數據科學家的能力要求也逐漸改變。統計學、數據建模專家,或精通Python和R語言的技術,已經是應聘數據科學家職位的最低門檻,也只是成功分析數據所需要具備的能力的一部分。

"Mastering Large Datasets with Python" 的作者J.T. Wolohan認為有效地傳達數據的見解及理解受眾的觀點相當重要,他多次表示「數據科學家很難從問題到切實可行的解決方案中」以及「數據科學家通常具有很高的技能,但很難向其他人解釋為什麼需要做他們正在做的事情。」


同樣將「溝通能力」列入數據科學家必備素質的,還有麻省理工史隆管理學院,MIT的商務分析碩士課中,就包含了Communications & Data Storytelling課程。


什麼是數據故事力(data storytelling)


「如果我們希望人們使用數據做出正確的決策,就必須用他們能理解的方式溝通。在人賴歷史上,能做到這一點的方法就是講故事。」Miro Kazakoff 麻省理工學院史隆講師認為所有的數據科學家、分析師都應該學習說故事的技能。


數據科學家和市面上的套裝軟件,為企業提供了各種的圖表、儀表板和資料可視化,但過多的數據常常使組織內的報告接收者不知所措。而數據敘事意味著將數據架構成聽眾關心的故事,同時保持數據的客觀性。


"數據故事力是消除噪音,使人們的注意力集中在關鍵見解上的技能" 數據戰略顧問Brent Dykes

舉例而言,銷售主管和軟件開發主管具的意見通常相反,在與他們共享相同數據時,他們會有截然不同的反應。如此,數據分析團隊的任何人,都需要具有同理心,以理解不同觀點並提供相應的相關素材。


將數據轉化為故事:人物,衝突和結論


Brent Dykes認為:「數據故事化的部分技巧是按照適當的順序和順序來建立敘述和顯示數據,然後再進行可視化處理。」成熟的數據敘事者不僅具有良好的數據圖形化能力,還需要將研究結果綜合到一組核心的視覺效果中,以便用最直接、簡潔的方式傳達觀點。


Accents Welcome 創辦人、數據說故事英語訓練師David Gates建議,數據敘事要把握說故事技巧中的3個基本部分:人物,衝突和結論。他認為,精彩的數據故事並不僅僅是傳達事件和事實,而是以一種從始至終都吸引觀眾的方式架構研究結果。

PHOTO SOURCE: David Gates's LinkedIn Article


David Gates進一步解釋,首先,每個故事都需要角色,我們首先要確定那些被這組數據影響的人,可能是客戶、員工、董事會、普通大眾等利益相關者。更重要的是,數據驅動的故事經常提供使我們的聽眾成為故事中關鍵人物的機會。如果準確地完成,此方法可能非常有效。

"數據驅動的故事經常提供使我們的聽眾成為故事中關鍵人物的機會" 數據說故事英語訓練師David Gates

接下來,確定衝突。它應該與角色正在經歷的事情直接相關。必須解決的問題是什麼?為什麼這些問題重要?這些問題如何影響他們的利益?當觀眾是我們經常問到的角色時,他們會引起什麼問題?這些問題可以幫助講故事的人找到與觀眾產生共鳴的敘事。


最後,一個好故事必須有一個結論。衝突需要解決,一個偉大的數據驅動故事可以從數據中找到解決方案。在這裡,數據科學家的洞察變得至關重要。作為數據專家,必須表現出了解問題並知道如何解決。在這個階段,可以通過消除角色面臨的衝突來恢復平衡,以激勵聽眾採取行動,並為故事提供令人滿意的結局。