Estadísticas de redes sociales en España 2024
18/04/2024Data Storytelling. ¿Qué es y cómo ponerlo en práctica?
¿Has oído alguna vez eso de que «dato mata a relato«? Esta frase lo que quiere decir es que aportando números y cifras podemos vencer a visiones subjetivas que no se ajustan a la realidad. ¿Estás de acuerdo? A mí no me gusta por varias cosas:
- Es más fácil entender cosas nuevas mediante historias que con cifras.
- Relato y dato no tienen por qué ser opuestos. Podemos y debemos construir relatos basados en datos.
El Data Storytelling consiste en crear una historia o relato alrededor de los datos que los haga más comprensibles e interesantes para una audiencia concreta. En esta definición hay dos conceptos clave: historia y audiencia.
Tabla de contenidos
Las historias como vehículo de conocimiento
El ser humano siempre ha utilizado las historias para compartir conocimiento entre diferentes generaciones. Los cuentos, las fábulas nos ayudan a entender el mundo y a transmitir la cultura de padres a hijos. Aunque desconozco las razones científicas entiendo que tiene que ver con la repetición, la emulación y también la capacidad para generar interés.
Somos animales sociales y, por lo tanto, culturales y emocionales. Las historias tienen que llamar nuestra atención, ponernos en tensión y darnos una respuesta a una pregunta o problema. El data storytelling consiste en aportar todas estas capas de humanidad a los fríos números con el objetivo de que los datos se entiendan y el espectador pueda introducirlos en su día a día.
La audiencia: El primer paso.
Para que una historia funcione, lo primero es que se oriente al público adecuado. No es lo mismo un cuento infantil, que una novela de adultos. Lo mismo pasa con los números. Es clave entender a quién vamos a mostrar los datos. Para ello podemos utilizar técnicas del diseño estratégico como los mapas de empatía o las personas.
Esto nos ayudará a saber qué debemos contar y cómo enfocar nuestra presentación de los datos. Por poner un ejemplo no es lo mismo presentar datos a un periodista que necesita ilustrar una noticia, que a un trabajador que puede perder su puesto de trabajo por unos malos resultados.
De ahí que también sea fundamental la definición de escenarios. Es decir, describir en qué momento está la persona que va a recibir la información y cómo la encaja en su día a día. Cuál es la situación previa y la posterior.
Debemos diferenciar entre audiencias avanzadas, que conocen bien las métricas que planteamos, de la que no tienen el hábito de analizar esos números. Para los primerizos debemos dedicar tiempo a la comprensión del propio indicador y que se comprenda su utilidad.
Por último, es fundamental no confundir las fases de exploración de las de explicación. Cuando presentamos datos a personas con alta capacidad analítica, estos suelen preferir la mayor cantidad posible de datos de una forma flexible. Estos exploradores se acercan a los números con la intención de descubrir cosas, no de que les demos una conclusión. Para estos es preferible el uso de dashboards o el acceso a herramientas.
Responder a un interés o generarlo
El objetivo de la mayoría de presentaciones de datos es motivar un cambio. Y no hay nada peor que dar una solución a alguien que no sabe que tiene un problema. Para generar interés en cualquier historia necesitamos un conflicto, un nudo que haya que deshacer. Ten claro si tu audiencia es consciente de que tiene un problema y, si no lo es, asegúrate de que conozca los riesgos de una mala decisión, antes de darle una opción correcta.
En el fondo estamos hablando de lo de siempre:
- Presentación: Describimos los antecedentes y el contexto actual (social, político, agentes, empresas, métricas, actores, stakeholders, etc.)
- Nudo: ¿Cuál es el problema? ¿Cuáles son los riesgos a los que nos enfrentamos? ¿Qué es lo que queremos conseguir?
- Desenlace: Por dónde nos indican los números que debemos ir para solucionar ese problema, para conseguir nuestros objetivos.
El truco más sencillo y eficaz. Mostrar las gráficas por partes.
El truco más sencillo y efectivo que conozco es éste. Si tienes que mostrar datos en una presentación ante compañeros o clientes, en vez de mostrar las gráficas enteras desde un inicio, vete mostrándola por partes. Imaginad que queremos hablar de la evolución de TikTok en España. Ésta sería la gráfica completa (fuente: Statista):
En vez de mostrarla así, podríamos ir mostrándola por partes:
1º: Ejes
Aunque no sea muy bonito, prueba a empezar así la presentación de los datos. Te permitirá dedicar tiempo a explicar la métrica y las variables.
En este caso podríamos explicar que vamos a descubrir cuántos millones de usuarios tiene TikTok activos en España. Indicaríamos que analizaremos el dato medio por mes desde 2017 hasta la proyección de 2027 y por qué elegimos este periodo. Quizás porque TikTok antes no existía o era irrelevante fuera de China… Para tener una visión a largo plazo, etc.
2º: Punto inicial
Un simple truco para desarrollar el data storytelling es mostrar primero el punto inicial. Esto nos permite describir esta situación con detalle sin que el usuario tenga claro cómo se desarrollará el resto del periodo.
«TikTok en el año 2017 es una red muy incipiente en España con menos de un millón de usuarios activos…»
3º: Evolución hasta un momento clave
Ahora podríamos mostrar cómo evoluciona la gráfica hasta antes del momento clave, el año 2020.
«Vemos que TikTok empieza a ganar usuarios, multiplicando por cuatro en dos años…»
4º Focalizar la atención
En este momento jugamos con los colores para destacar el punto clave, en este caso, el año 2020. Todavía no hemos mostrado la gráfica entera y esto nos permite canalizar todo el interés en este momento.
«En plena crisis del Covid, con millones de usuarios confinados en sus casas, se dispara el uso de Internet y TikTok despega en España…»
5ª Mostrar toda la gráfica
Ahora sí, después de haber generado un interés e indicar nuestra tesis (la crisis del covid es el acelerador del uso de TikTok en España), podemos mostrar toda la gráfica.
En este caso, podemos destacar de forma visual el año 2020 para mejorar la continuidad entre la anterior diapositiva y ésta. También podríamos partir esta gráfica mostrando hasta el año actual y después la proyección futura, etc.
En cualquier caso, esto es lo que nos permite es ir contando las cosas por partes y que el espectador esté atento a nuestra explicación porque no sabe cuál será la evolución de los datos.
También podríamos añadir, en último lugar, otras líneas en esta misma gráfica con la evolución del resto de redes sociales para hacer una comparativa y explicar el contexto, etc.
Un ejemplo completo de presentación
Cole Nussbaumer Knaflic es una de las grandes expertas mundiales de data storytelling. El siguiente vídeo es un ejemplo completo de cómo presentar datos y darles interés.
Como veis utiliza la técnica que os expliqué anteriormente de mostrar la gráfica por partes, pero también es mucho más completo:
- Pone en valor la investigación, explicando cómo se obtienen los datos.
- Indica a los asistentes previamente las partes de la presentación y cuál es la participación que se espera de ellos.
- Presenta poco a poco los problemas que detectan en la investigación.
- Pone el foco en la solución clave avalándose en los datos sin dividir la parte de datos y la de conclusiones.
- Abre el debate con posterioridad a la presentación evitando que le rompan el hilo argumentativo.
Spotify: El olimpo del data storytelling
La plataforma de audio Spotify nos sorprende desde hace años con unas campañas realmente creativas en las que los datos son el centro de la comunicación. En este vídeo, jose m normal, nos cuenta todas estas genialidades.
El wrapped quizás sea el momento clave del año para Spotify. Mostrándole a los usuarios sus datos de consumo son capaces de que millones de personas compartan en sus redes estos datos. Un ejemplo que pone en evidencia todo lo que he intentado explicar en este artículo y lo que son las claves del storytelling:
- Personalizar adecuando el mensaje a tu audiencia.
- Convertir los datos en historias emocionales.
- Ser creativos en el diseño y la visualización.
Personalmente, este tema me parece tan fascinante como inabarcable. Viendo el ejemplo de Spotify me doy cuenta de que cualquier intento de teorizar sobre el data storytelling es un ejercicio un poco frustrante porque, al final, lo que marca las diferencias es el talento. Pero espero que el esfuerzo no sea del todo inútil y os pueda inspirar o ayudar a mejorar un poquito vuestras presentaciones.
Recuerda que tenemos un curso de Visualización de Datos para empresas en Concepto 05. Si crees que puede ser de interés para ti y tus compañeros, contacta con nosotros y podréis aprender técnicas de visualización y diseño de dashboards.
Analista de datos digitales especializado en social media en RTVE. Co-fundador de Concepto 05. Profesor de análisis y estrategia digital en Instituto Europeo de Diseño y EOI.
