Storytelling mit Bedacht und Empathie
Lernziele
Nachdem Sie diese Lektion abgeschlossen haben, sind Sie in der Lage, die folgenden Aufgaben auszuführen:
- Erklären, warum man bei der Datenkommunikation die Verantwortung hat, Daten aus einem vielfältigeren, gleichberechtigten und inklusiveren Blickwinkel zu präsentieren
- Nennen von sechs Methoden, bei denen Datenvisualisierungen und -recherchen mit Empathie durchgeführt werden
Die Verantwortung beim Daten-Storytelling
Bei der Datenkommunikation besteht eine der großen Herausforderungen beim Visualisieren von Daten darin sicherzustellen, dass man seine Geschichte mit Empathie und aus einem inklusiven Blickwinkel erzählt. Und Daten-Storytelling beinhaltet mehr als nur das Erstellen überzeugender Visualisierungen. Laut Brent Dykes, dem Autor von "Effective Data Storytelling: How to Drive Change with Data, Narrative, and Visuals", ist Daten-Storytelling ein strukturierter Ansatz für die Kommunikation von Datenerkenntnissen, der eine Kombination aus drei Schlüsselelementen beinhaltet: Daten, Bildmaterial und Narrativ.
Also, worin besteht der Zusammenhang zwischen Empathie und Daten-Storytelling? Empathie bedeutet in diesem Kontext, die Gefühle, Gedanken und Erfahrungen einer anderen Person oder Gruppe zu verstehen, sich ihrer bewusst zu sein, für sie sensibilisiert zu sein und sie nachempfinden zu können. Um glaubwürdig, genau und gerecht zu sein, sollte Empathie bei der Datenkommunikation und der direkten Zusammenarbeit mit Gruppierungen mit dem Zweck, Informationen zu sammeln und Lösungen vorzuschlagen, oberste Priorität haben.
Dies erfordert Sorgfalt bei allen Aspekten Ihrer Arbeit: Sie müssen sicherstellen, dass Wortwahl, Terminologie und sogar die Sprachen, in denen Sie veröffentlichen, für Ihr Publikum optimiert sind und seine Bedürfnisse berücksichtigen. Es ist wichtig, Empathie in den Vordergrund zu rücken und Gruppierungen, die bereits unter Ungerechtigkeit und Diskriminierung leiden, nicht zu verletzen.
Integrative und rücksichtsvolle Datenvisualisierungen, die die Menschen im Mittelpunkt Ihrer Analyse respektvoll widerspiegeln, können dazu beitragen, Vertrauen bei diesen Gruppierungen aufzubauen. Die Journalistin Kim Bui sieht das so: Wenn man sich Geschichten – und Menschen – mit mehr Empathie nähert, schafft man bessere Beziehungen zu benachteiligten Gemeinschaften, baut Vertrauen auf und trägt zu mehr Vielfalt bei der Berichterstattung bei.
Wenn wir die Empathie vernachlässigen, verschärfen wir die Ungerechtigkeiten, die die Welt geprägt haben, eventuell noch weiter und tragen möglicherweise sogar dazu bei.
Nicht beabsichtigte Wirkungen
Schauen Sie sich das unten angezeigte Diagramm zur durchschnittlichen Körpergröße von Frauen an. Beachten Sie, dass die Person am einen Ende sehr groß und viel breiter als die anderen ist. Die Person am anderen Ende ist sehr klein und hat einen gewissen Abstand zu den anderen Figuren im Diagramm. Würden Sie sich beleidigt fühlen, wenn Sie ein Datenpunkt in diesem Diagramm wären? Der Comic-artige Größenunterschied zwischen den Personen in diesem Diagramm macht die Aussage mehrdeutig und könnte als beleidigend aufgefasst werden.
Wenn Sie dieses Diagramm aus einem inklusiven Blickwinkel betrachten, wird klar, dass die Art und Weise, wie wir Menschen in Datenvisualisierungen darstellen, unbeabsichtigte Wirkungen haben kann, mit möglichen negativen Auswirkungen auf Menschen, ihre Gemeinschaft und die Politik, die ihr Leben beeinflusst.
Sechs Methoden für empathische Kommunikation in Datenvisualisierungen
Wie können Sie feststellen, ob Ihre Datenvisualisierungen empathisch sind? Lesen Sie zuerst diese Leitlinien durch und prüfen Sie, wo Sie Änderungen einbauen können, die die Darstellung von Menschen in Ihrer Arbeit inklusiver, vielfältiger und gleichberechtigter machen.
| Setzen Sie den Menschen an die erste Stelle. |
In erster Linie müssen Sie berücksichtigen und kommunizieren, dass die dargestellten Daten das Leben und die Erfahrungen echter Menschen widerspiegeln. Die Datenkommunikation muss den Lesern helfen, die Menschen hinter den Daten besser zu verstehen und zu erkennen. Wenn es in Ihren Daten um Menschen geht, müssen Sie sehr deutlich machen, wer diese Menschen sind. |
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Nutzen Sie persönliche Verbindungen, damit sich der Betrachter besser mit dem Material identifizieren kann. |
Fotos, Zeichnungen, Zitate und Erzählungen können mit Datenvisualisierungen kombiniert werden, damit die Betrachter den Inhalt besser verstehen und sich mit ihm identifizieren können. Wenn Sie sich als Betrachter selbst in einer Datenvisualisierung erkennen, können Sie sich besser mit den Daten identifizieren. |
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Verwenden Sie eine Mischung aus quantitativen und qualitativen Ansätzen beim Daten-Storytelling. |
Die meisten Diagramme und Grafiken basieren auf Tabellenkalkulationen oder Datenbanken mit quantitativen Daten. Wenn man sich jedoch nur auf Zahlen ohne Kontext konzentriert, gehen eventuell wichtige Aspekte einer Geschichte unter, wie etwa das Warum und das Wie. |
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Schaffen Sie eine Grundlage für die Interaktion. |
Interaktive Visualisierungen und Dashboards ermöglichen dem Betrachter, tiefer in das Thema einzutauchen. Eine weitere Möglichkeit, Betrachter einzubinden, besteht darin, sie zu Feedback aufzufordern, damit sie ihre eigenen Reaktionen und Meinungen zum visualisierten Thema äußern können. |
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Beachten Sie, dass die Formulierung eines Themas eine voreingenommene emotionale Reaktion hervorrufen kann. |
Die Perspektive und der Kontext sind entscheidend. Wie Fragen gestellt und Themen formuliert werden, hat einen wesentlichen Einfluss auf die Wahrnehmung des Publikums und seine Reaktionen auf die Geschichte, die Sie zu erzählen versuchen. |
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Berücksichtigen Sie die Anforderungen Ihres Publikums. |
Eine zielgruppenorientierten Perspektive hilft sicherzustellen, dass die Bedürfnisse des Publikums erfüllt werden. Zu den bewährten Verfahren gehört es, Ihre Visualisierungen für Menschen mit Behinderungen barrierefrei zu gestalten, sie für ein breiteres Publikum verständlich zu machen, indem Sie Fachjargon und eine allzu technische Sprache vermeiden, und sie relevanter zu machen, indem Sie Materialien in die Sprachen übersetzen, die innerhalb Ihrer Zielgruppen am häufigsten verwendet werden. |
In der nächsten Einheit sehen wir uns an, warum Kontext wichtig ist und wie Sie Ihre Daten mit einem inklusiveren Ansatz auswerten.