Contar historias con conocimiento y empatía
Objetivos de aprendizaje
Después de completar esta unidad, podrá:
- Explicar por qué los comunicadores de datos tienen la responsabilidad de presentar los datos mediante una lente más diversa, equitativa e inclusiva.
- Identificar seis formas de abordar las visualizaciones de datos y la investigación con empatía.
La responsabilidad que conlleva la narración de datos
Como comunicador de datos, uno de los grandes desafíos en la visualización de datos es asegurarse de contar historias con empatía y con una lente inclusiva. La narración de datos implica más que solo poder crear una visualización convincente. Según Brent Dykes, autor de Effective Data Storytelling: How to Drive Change with Data, Narrative, and Visuals, la narración de datos es “un enfoque estructurado para comunicar información sobre datos e implica una combinación de tres elementos clave: datos, imágenes y narración”.
Entonces, ¿cómo se relaciona la empatía con la narración de datos? La empatía en este contexto significa comprender los sentimientos, los pensamientos y las experiencias de otra persona o grupo; ser consciente de esos sentimientos, pensamientos y experiencias; ser sensible a ellos y conocerlos indirectamente. Para ser creíble, precisa y justa, la empatía debe ser una prioridad fundamental para todos los comunicadores de datos y para aquellos que trabajan directamente con las comunidades a fin de recopilar información y proponer soluciones.
Esto requiere la debida diligencia en todos los aspectos de su trabajo y que se esfuerce por garantizar que las opciones de palabras, la terminología e incluso los idiomas en los que publica estén completamente optimizados para sus audiencias y tengan en cuenta las necesidades de estas. Es esencial liderar con empatía y no hacer daño a las comunidades que ya experimentan inequidad y discriminación.
Las visualizaciones de datos inclusivas y reflexivas que reflejan con respeto a las personas en el centro de su análisis pueden ayudar a generar confianza con esas comunidades. Como observa la periodista Kim Bui, “abordar las historias y a las personas con más empatía crea mejores relaciones con las comunidades marginadas, genera confianza y aumenta la diversidad de la cobertura”.
No liderar con empatía puede exacerbar aún más las desigualdades que han dado forma al mundo e incluso contribuir a ellas.
Impacto imprevisto
Mire el gráfico de altura promedio femenina a continuación. Observe que en un extremo la persona es muy alta y más grande que las demás. En el otro extremo, la persona es muy pequeña y está distanciada de las demás figuras del gráfico. Si fuera un punto de datos en este gráfico, ¿se sentiría ofendido? La diferencia de tamaño de los dibujos de las personas en este gráfico crea ambigüedad sobre la intención y podría interpretarse como ofensiva.
Si observa este gráfico con una perspectiva inclusiva, está claro que la forma en que representamos a las personas en las visualizaciones de datos puede tener consecuencias no deseadas, con posibles impactos negativos para las personas, sus comunidades y las políticas que afectan sus vidas.
Seis formas de comunicar empatía en sus visualizaciones de datos
¿Cómo puede saber si está creando visualizaciones de datos con empatía? Comience por revisar estas directrices y vea dónde puede incorporar cambios que mejoren la inclusión, la diversidad y la representación equitativa de las personas en su trabajo.
Ponga a las personas en primer lugar. |
En primer lugar, debe recordar y comunicar que los datos que se muestran reflejan la vida y las experiencias de personas reales. Los comunicadores de datos deben ayudar a los lectores a comprender y reconocer mejor a las personas que están detrás de los datos. Si sus datos tratan sobre personas, deje muy claro quiénes son. |
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Use conexiones personales para ayudar al espectador a conectarse mejor con el material. |
Las fotografías, las ilustraciones, las citas y las historias orales se pueden presentar con visualizaciones de datos a fin de ayudar a los espectadores a comprender mejor el contenido e identificarse con este. Como espectador, verse a sí mismo en una visualización de datos fortalece su compromiso con los datos. |
Use una combinación de enfoques cuantitativos y cualitativos para contar una historia. |
La mayoría de los cuadros y gráficos se crean sobre la base de hojas de cálculo o bases de datos que constan de datos cuantitativos. Sin embargo, si se centra únicamente en los números sin ningún contexto, puede omitir aspectos importantes de una historia, por ejemplo, el porqué y el cómo. |
Cree una plataforma para interacción. |
Las visualizaciones y los paneles interactivos permiten a los espectadores tener una experiencia más inmersiva. Otra forma de involucrar a los espectadores es invitarlos a enviar comentarios para que puedan compartir sus propias reacciones y opiniones sobre el tema que se está visualizando. |
Considere cómo enmarcar un problema puede crear una respuesta emocional sesgada. |
El punto de vista y el contexto son fundamentales. La forma en que se hacen las preguntas y cómo se enmarcan los problemas tiene un impacto material en las percepciones de su audiencia y en sus respuestas a la historia que está intentando contar. |
Reconozca las necesidades de su audiencia. |
Con una perspectiva centrada en la audiencia, puede ayudar a garantizar que se satisfagan sus necesidades. Las mejores prácticas incluyen hacer que sus visualizaciones sean más accesibles para las personas con capacidades diferentes, que sean más comprensibles para una audiencia más amplia evitando jergas y un lenguaje demasiado técnico, y que sean más relevantes mediante la traducción de los materiales a los idiomas más usados por sus audiencias. |
En la siguiente unidad, observe por qué es importante el contexto y considere cómo evaluar sus datos con un enfoque más inclusivo.
Recursos
- Video: Guía de Honestidad ante todo
- Transcripción del video: Guía de Honestidad ante todo
- Sitio web: La Honestidad ante todo de Tableau
- Documento: Recomendaciones consolidadas de Urban Institute
- Documento: Lista de comprobación de Equidad racial en la visualización de los datos