解锁数据故事讲述[第三部分/共三部分]

通俗易懂的版本：
数据故事讲述的奥秘[第三篇]

本文通过故事探索构建和培育数据文化的方式，以及专业人士如何提升自己的数据讲故事的水平。它讲述了如何利用故事来实现数据民主化，并鼓励大家拓展和深化与受众的连接。

任何与数据打交道的人通过磨练自己的讲故事技巧都会受益。要成为伟大的数据讲述者，我们必须更进一步。在专业环境中，人们会花很多时间在学习工具上，部分原因是这些进步更容易衡量。在一篇关于“数据故事讲述在下一个十年中数据的重要性”的文章中，Tableau 的布道者安迪·科特格雷（Andy Cotgreave）批评了那些专注于工具而非如何解读图表、分享见解和做出基于数据的决策的培训。正如他指出的，“在鼓励数据探索和质疑方面的培训投入不足”，而知道如何使用顶级的自助分析和 BI 工具“并不能让人成为数据讲述者”。确实，数据故事讲述的核心技能可以适用于任何工具、平台或格式。

任何能吸引观众并传递信息的故事，都已完成了它的使命。当我们作为讲述者了解数据故事的要素，并知道如何将一切结合成一个结构合理、引人入胜的故事时，我们便能实现这一点。此外，故事最有力的时候是当它们成为一种强大叙事文化的组成部分，在这种文化中，通过故事分享信息成为了一种习惯，而且故事对每个人来说都是可访问的。这一情况在数据叙事中也同样适用。出于这个原因，促进数据民主化和在更深层次上与观众建立联系，应当成为数据讲述者的任务。这将数据叙事提升到了一个更高的沟通层面，不仅是通过故事传递信息，还包括数据对文化进步的贡献。

数据文化是指集体行为，即利用数据来指导决策，以做出更明智、更高效和有效的决策。单靠原始数据是无法激发数据驱动决策的。正是通过数据叙事，我们构建了数据文化，将数据融入组织的思维、运营和身份中。通过创造和分享故事，我们扩展了集体对数据的理解和应用。

只有实现了数据民主化，才能存在强大的数据文化：让每个人都能自信地与数据打交道并讨论数据，尊重不同层次的数据理解能力，鼓励以数据为基础的战略和战术决策。没有设置障碍或限制，除了保护数据安全和隐私所必需的限制。在这种情况下，每个人都应该有能力发现数据背后的故事，分享它们，并利用它们来做出与其责任级别相适应的决策。在商业上，这应该通过向组织中的每个人提供合适的数据访问权限来实现。从更广泛的角度来看，数据民主化不仅应该在组织内部实现，还应该为整个社会服务，使用与人们生活相关或有用的数据。

至少在组织层面，以下各项可作为激发思考的步骤，从无到有地建立数据叙事文化发展情况，或作为定期检查数据叙事文化发展的清单：

1. 我们是如何确保组织目标对每个人都清晰明了的？每个数据故事都需要与组织或业务目标相关联，并支持执行和有效性的实现。小贴士：在每个数据故事中清晰地引用目标。
2. 我们是如何在考虑每个人的角色相关性、隐私和安全的同时，确保合规性和数据保护的？特别是在全球范围内数据隐私立法日益增多的情况下。小贴士：一旦确保了适当的访问权限，尽可能广泛地分享数据。
3. 我们是如何投资技能，而不仅仅是工具的？所有接触数据的人都必须培养数据叙事技能，例如解读数据、分享见解和做出数据驱动的决策。小贴士：不仅自己追求技能的发展，也要鼓励有能力的人帮助他人提升同样的技能。
4. 我们是如何营造一个开放和支持叙事的环境的？这意味着考虑如何在会议、休息时间、电子邮件、消息以及内部平台或仪表板工具中分享数据故事。小贴士：定期留出时间进行数据叙事，鼓励分享故事的好奇心和开放性。

数据讲故事的关键好处是提高理解力和参与度。数据讲故事的另一个好处是提高人们对数据的兴趣。故事使人们更容易理解、关注和记住数据。如果创建或培养数据文化是目标，那么用数据讲故事对于构建数据文化的重要性，就像讲故事对于一个民族的文化一样重要。什么样的故事、谁来讲、讲给谁听、怎么讲都至关重要。

Spotify 年度总结

自从2016年以来，音乐平台Spotify每年年底都会发起一个名为“Spotify Wrapped”的年度活动。每个用户都会收到一份关于他们在平台上的活动的个性化的数据汇总，并被鼓励去分享到社交媒体上。汇总中包含的信息包括你最喜欢的前五位艺术家、你最常播放的歌曲播放了多少次，以及你最爱听的音乐类型。由于Spotify Wrapped被广泛分享，数以百万计的人每年都在他们的个人账户上推广Spotify。

作为 Spotify 用户，我倾向于认为这是一个成功的尝试，因为在年末我急切地期待着我的年度精选歌单，分享给我朋友最有趣的回顾部分。这些有趣的数据显示形式让我反思自己的音乐品味，并且与朋友们聊个不停——我对此感到很兴奋！

以下是一些精彩之处，有助于理解为什么 Spotify Wrapped 成为了数据故事讲述中的成功案例：

• 通过个性化体验与消费者建立联系。数据是关于用户的个人喜好的信息；
• 用户可以轻松分享报告中他们想要的部分；
• 培养用户愿意分享关于他们通常会与朋友讨论的话题；
• 提供吸引人的视觉效果，既美观又易于理解；
• 给人们一个轻松的聊天话题。这不仅是社交媒体上的数据分享，更是以这些数据为基础发起对话：当用户分享时，会吸引他们的粉丝来讨论艺术家排名或他们最常听的歌曲；
• 鼓励人们讨论他们特别喜欢的话题，如艺术家或音乐类型；
• Spotify 的营销高管 [1] 提到过这种“害怕错过的效应”（Fear of Missing Out, FOMO），鼓励人们更倾向于选择 Spotify 而不是其他音乐应用；
• 结合朋友认可的话题、吸引人的视觉效果和聊天话题，使得分享变得非常有趣。

可以在其他数据故事场景中学到并应用的内容：

• 易于理解的格式与方便分享的结合；
• 侧重于用户感兴趣的热门话题；
• 让内容更贴近个人，将故事与受众的日常生活贴近生活；
• 使用吸引眼球的图片，既好看又好懂，还让人想分享。

如果你在工作中处理业务数据，可以考虑如何借鉴Spotify Wrapped的成功之处来讲述你的数据故事。

让它变得难忘

我们记得那些对我们有情感共鸣的事情，而讲故事的目的在于让故事有趣、情感上吸引人，并能吸引人们的好奇心。当然，如果我们要讲述的数据对观众来说本身就是感兴趣的，那会更有帮助，但有时即使人们最初对某个主题并不感兴趣，他们也会因为故事讲得有趣而记住它。

为了让故事更容易记住，它们需要简单明了。简单才是关键。正如我们在本系列的第一篇文章中提到的，即使故事的信息比较复杂，我们也应该尽量以简单的方式来讲述。

视觉辅助工具如幻灯片和图表常常有助于人们记住一个故事。数据可视化与数据叙事紧密相连，并且非常有价值。然而，值得一提的是，每个人的大脑都有自己独特的运作方式，有些人可能更容易理解视觉模式，而另一些人则可能更擅长理解数字模式。经过多年的热衷于数据可视化工作，我参加了一次智商测试，该测试包括了视觉模式识别和数字模式识别两个部分。我告诉妹妹我对视觉模式更容易理解，她却告诉我她在类似的测试中对数字模式识别更在行。从那时起，我在推广数据可视化时更加注意这些差异，尽管我仍然像以前一样热衷于这项工作。

仍然，我相信当一个故事可以通过数据可视化更好地解释时，即使涉及复杂的数据，也可以用引人入胜的方式讲述，并使其易于理解。数据讲故事的人可以在演示或交互式数据可视化中使用慢揭示这一技巧来实现这一点。它包括一次揭示组成故事的图表中的部分。这有助于用复杂的数据吸引观众，并确保故事被理解，即使面对具有不同数据理解能力的观众。例如，在幻灯片演示文稿中，一开始可以隐藏某些元素，在相关时再显示，或者使用与背景同色的不透明的矩形来使部分信息变暗，从而突出其他部分的信息。Jenna Laib 在网站 Slow Reveal Graphs 上整理了许多慢揭示技巧的示例，可以作为练习这一技术的不同方法的灵感来源。

比喻和类比等修辞手法也能帮助构建引人入胜的数据故事，使数据更易联想、理解并记忆。通过比喻或类比将数据与受众已经熟知或关心的话题联系起来，可以使其更具意义，因为这使讲故事的人能够将数据故事与受众的背景联系起来，与他们相关的故事产生联系。视觉隐喻也是一种有影响力的资源，尽管应谨慎使用。一个广为人知的信息图是“伊拉克的血腥武器”。其中一个刻意的设计选择是滴血的视觉隐喻，使用红色的柱状图和倒置的Y轴（虽然数值不是负数，但Y轴从顶部开始为零，而不是从底部开始）。

上面的信息图由西蒙·斯卡为南华早报制作，为纪念2011年美国结束在伊拉克的军事占领。之后，数以万计的伊拉克人和近五千名士兵丧生。图中虚空中滴落的血液不仅是一个空白背景，它被用来补充红色柱状图的信息。

视觉隐喻可以很有影响力，并能增加与通过数据传达信息的互动。然而，如果不刻意使用，它们也可能分散注意力，甚至导致曲解。因此，应当谨慎而负责任地使用它们。

这个关于“佛罗里达州枪杀死亡”的图表的第一个版本借鉴了之前的例子，尝试重复滴血的隐喻，但负空间的使用在视觉传达上不够有效。由于负空间是空白，并不包含任何额外信息，一个分心的读者可能会忽略倒置的轴，将图表误读为标准面积图，把白色部分当成主要数据，而把红色部分当作背景。

这种误解可以通过使用普通的轴来避免，如下所示的下一个版本。第一个版本由C. Chan为路透社制作，第二个版本由P.A. Fedewa制作。

对符号学有良好的理解有助于提高创造视觉隐喻的技巧。我在文章中对此进行了更深入的探讨。
如何将符号学应用于数据可视化

让它更易访问

掌握数据语言，即理解并运用数据，对于数据叙事至关重要。视觉理解力是指能够以视觉方式展示和解析数据的能力。在这个信息泛滥的世界里，任何人都可以通过学会读取数据表格和图表而受益。这些对于所有与数据打交道的人来说都至关重要。

在一个理想的世界里，数据讲述者会确切地知道他们的受众对数据素养和视觉素养的了解程度。但实际上这种情况很少发生，大多数时候，受众是一群对理解视觉数据具有不同能力的群体。有一些技巧可以应对这个问题，尤其是在致力于让数据更易于获取时。

当谈到数据可视化任务，如仪表板和定期报告时，最好在项目开始时与相关人员进行访谈，了解项目要求。一些问题可能更偏向技术层面，比如需要包含哪些数据源或指标，但同样重要的是要问：谁会接收这个数据？谁会分析或获取分析结果？参与团队的技术能力如何？了解观众是谁应该会影响如何视觉呈现数据的决策。何时需要对数据进行进一步解释，对于数据讲述者来说显而易见的信息，是否也需要解释？是否可以在适当位置添加工具提示、注释或简短说明来帮助解释数据？这些都是商业数据分析背景下的一些有用问题。

与广泛的受众建立联系需要考虑可访问性。即使那些同意包容性和促进平等很重要的人，也不知道如何真正将其融入日常工作。此外，消除参与障碍可以扩大受众范围，这与数据民主化的理念一致，而数据民主化是强大数据文化的核心。我们的目标应该是让所有参与职场的人，无论是同事还是客户，都能访问数据。包容性不仅仅是为了包容性本身。从非主流视角出发可以帮助我们跳出思维的框架，这对提升数据分析能力非常有帮助。

在数据可视化领域，已经相对常见的是讨论使用色盲者也能区分的颜色调色板来制作图表。大约每12个男性和每200个女性中就有1个对颜色光谱的感知与标准不同，这使得一些颜色之间的对比难以区分。因此，可能难以在图表中区分类别，从而增加了数据解读的难度。Jeffrey Shaffer 在 Tableau 博客上有一篇关于“5个设计适合色盲人士可视化的技巧”的有用文章，此外，还可以在线找到许多其他类似的文章，探讨适合色盲者的调色板。

来自 Tableau 的色盲友好的调色板示例。

此外，图表不依赖颜色变化来传达数据信息。在彩色打印相对便宜之前，在以及大多数图表尚未数字化之前，更常见的是使用不同图案来区分不同类别。

1985年3月16日《经济学人》档案中的手绘半饼图（Douglas，2018年[2]重新发布）。该图使用条纹、圆点等图案而不是用颜色区分各类别。

在数据可视化和数据叙事领域中，仍然有许多非主流的观点常常被忽视。阅读障碍影响了大约20%的人口。一些文本字体对于阅读障碍人群来说更容易阅读，因为这些字体的设计考虑到了形状、大小和间距。如果在创建图表或报告以用数据讲故事时考虑到这些因素，这不仅有助于改善阅读障碍人群的可读性，也可能提高所有人的阅读体验。大约有2%到4%的人口患有称为无法形成视觉图像症的神经障碍，这种障碍使他们无法在脑海中想象图像或保留视觉信息。患有无法形成视觉图像症的人可能不会像那些热衷于识别视觉模式的人那样参与数据。自闭症患者的一个特征是对感官刺激的超敏感反应，这可能包括某些颜色对比。如今，对自闭症的理解与过去几十年相比有了很大的变化，许多人成年后才被诊断出来，而他们此时已是劳动力市场的一员，这个市场对数据技能的需求日益增加，但在考虑神经多样性方面往往不够充分。这只是几个例子，不足以全面展示这些非主流观点如何影响我们对数据故事的集体感知。

解决无障碍问题的关键在于创意。如果像触觉盲文图这样令人着迷的发明可以用来改善视力低下或失明人士的信息获取，那么当有数据民主化的承诺时，我们肯定能找到更多解决数据叙事无障碍挑战的方法。用视觉或类似感官支持来量化数据是一种强大的工具，可以增强任何人对数据的理解。大多数人通过创建印刷或数字格式的图表在视觉支持下量化数据，盲文图也存在，使数据更具象化。事实上，让数据行为更具象化应是任何类型数据可视化的最终目标。

Positive Eye的那个触觉条形图。

我们大多数人仍然需要更多的灵感和创意来解决这些包容性障碍。一些好的起点包括Stephanie Evergreen的文章《10种方法让你的图表更易于访问》和Frank Elavsky在GitHub上的资源列表《数据可视化可访问性资源》。

故事大王可好奇了

有许多方式来讲数据故事。对此保持好奇，你将更容易打破常规思考并学会用数据讲述更有力量的故事。从解殖民视角中学习，比如印加人如何通过用绳结来记录故事。每个人都会基于自己的能力、专长、价值观和经历，以不同的方式与同一个故事产生共鸣。我们应该让这丰富我们对数据叙事的体验并进一步推进我们所在的数据文化的发展。

本系列前两篇文章介绍了数据故事的基本元素，如何用数据搭建故事，以及如何用数据讲好有意义的故事。

点击这里阅读第一部分。

请点击这里阅读第二部分这里。

[1] Swant, M. “Spotify 发布新‘Wrapped’活动，帮助用户回忆过去十年的音乐经历”。

[2] Douglas, G. 《数据可视化技术，从1987年到今天》。https://medium.economist.com/data-visualisation-from-1987-to-today-65d0609c6017