Storytelling with Data

03.08.2020

Schon als kleines Kind war ich von Geschichten fasziniert. Ich kann mich bis heute an die Bücher, Geschichten und auch Charaktere erinnern: zum Beispiel Jim Knopf und Lukas der Lokomotivführer, die mit ihren Lokomotiven Emma und Molly auf der Insel mit zwei Bergen unterwegs sind.

Aber warum haben Geschichten eine so enorme Wirkung auf uns und was hat das mit Daten zu tun? Und wie kann das Konzept des Storytellings von Geschichten auf die Datenvisualisierung übertragen werden?

Geschichten haben eine enorme Wirkung auf uns
Abbildung 1: Geschichten haben eine enorme Wirkung auf uns – Quelle: iStock/ra2studio

Die Wirkung von Geschichten

Um die Wirkung von Geschichten auf die Datenvisualisierung übertragen zu können muss man zunächst verstehen, warum Geschichten so einen nachhaltigen Eindruck bei uns hinterlassen und warum wir teilweise mit einer trotzigen Neugierde darauf bestehen, das Ende einer Geschichte zu erfahren oder die Fortsetzung einer Story zu bekommen. Für Geschichten sind wir teilweise sogar bereit mehr Geld auszugeben, als es der rein rationale Sachwert rechtfertigen würde. Man denke an dieser Stelle z.B. nur mal an den Erfolg (auch monetär gesehen) und die Spannung die Serien wie Game of Thrones erzeugt haben. Aber warum und wieso funktioniert das Ganze? Die Erklärung liegt in der Irrationalität der Sache und der damit verbundenen Emotionalität von Erzählungen.

Denn Geschichten regen mehr Gehirnareale an, als es für das reine Verständnis von Zahlen und Fakten notwendig ist. Hören wir Geschichten, werden Bilder in unseren Köpfen erzeugt, die Emotionen in uns wecken. Diese Wirkung von Geschichten, Bildern, Sinneseindrücken und Emotionen hinterlässt bei uns einen viel stärkeren Eindruck, als es eine reine Zahl oder ein Fakt jemals tun könnte. Wir brennen darauf, zu erfahren wie eine Geschichte endet und sind auch bereit, Zeit und Geld dafür zu investieren. Wir verwenden Geschichten, um eine Idee in die Köpfe der Zuhörer zu pflanzen und zu verkaufen.

Und genau an dieser Stelle können wir Zahlen und Fakten interessanter gestalten. Bevor wir also das nächste mal mit der Zahlen & Fakten Keule ausholen, können wir vielleicht besser überlegen, wie unsere Zahlen und Fakten mithilfe einer Geschichte dargestellt werden können, unseren Standpunkt verdeutlichen und vielleicht sogar das Interesse an Investment gesteigert werden kann?

Zahlen & Fakten Keule
Abbildung 2: Zahlen & Fakten Keule – eigene Darstellung

Die Methode des Storytelling

Wie erstellt man nun eine gute Story? Dies sollten wir klären, bevor wir eine Story in die Datenvisualisierung integrieren können.

Zunächst liegt der Fokus auf dem Setup. Man sollte überlegen wer die Zuhörer sind, was das Thema und auch die Kernaussage ist, über die man sprechen möchte und entsprechend dann den Kontext der Geschichte wählen (Ort, Zeit, Akteure, Situation).

 

Dann wird die Perspektive bzw. der Protagonist gewählt. Die stärksten Geschichten sind die, die du aus deiner eigenen Perspektive erzählen kannst, weil du sie selbst erlebt hast. Je mehr Emotionen und Eindrücke beschrieben werden, die der Zuhörer nachvollziehen kann, desto stärker wird die Beziehung zwischen dir und deinem Zuhörer.

 

Im nächsten Schritt wird Spannung erzeugt. Erzähle in kleinen Häppchen, sodass Neugierde entsteht. Durch die Geschichte sollten sich Fragen im Kopf des Zuhörers entwickeln, die dazu führen, dass er unbedingt wissen will, wie es mit dem Protagonisten weitergeht. Auch ein Konflikt kann Spannung erzeugen, da die Lösung von vornherein mehrere Ausgangsmöglichkeiten hat und sich dadurch automatisch die Frage stellt: Wie wurde der Konflikt aufgelöst? Wofür hat man sich entschieden und warum? Wichtig ist, dass der Konflikt für den Protagonisten eine große Rolle spielt.

 

Zum Schluss kommt die Quintessenz. Wie im Märchen sollte am Ende der Geschichte eine Kernaussage stehen, die der Zuhörer mitnehmen kann. Diese wird er nachvollziehen können und sich merken, wenn er mit Spannung genau die Emotionen erlebt, die der Protagonist auf seinem Weg erlebt hat. In diesem Fall ist der Weg das Ziel.

Storytelling in der Datenvisualisierung

Storytelling schön und gut. Aber wie kann ich ein passendes Setup, einen Protagonisten, Konflikte oder Spannung und dann noch eine Lektion in die Datenvisualisierung integrieren? Das geht doch gar nicht – oder vielleicht doch?

Storytelling in der Datenvisualisierung
Abbildung 3: Storytelling in der Datenvisualisierung – Quelle: istock / ra2studio

Das richtige Setup

Auch für eine Story, die sich um Daten dreht, muss zunächst ein Setup überlegt werden.

Inhaltlich relevant kann die Visualisierung nur gestaltet werden, wenn folgende Punkten vorab durchdacht sind:

  1. Was für eine Aussage steckt hinter meinen Daten? Welches Ziel möchte ich damit erreichen?
    Nur wenn die Aussage meiner Daten klar ist, kann diese auch transportiert werden. Habe ich z.B. einen Abwärtstrend in meinen Daten? Möchte ich auf den langfristigen Trend aufmerksam machen oder ist mir der temporäre wichtiger?
  2. Wer sind meine Zuhörer?
    Wer sind meine Zuhörer, was treibt sie an? Welche Erfahrung im Umgang mit Daten, Visualisierungen und mathematischen Kennzahlen haben meine Zuhörer? Sind sie es gewohnt, jeden Tag Charts anzuschauen? Kennen sie den Unterschied zwischen Mittelwert und Median oder muss ich diesen erst noch erklären? Kann ich z.B. ein Box Plot verwenden, weil die Konsumenten diese Art der Visualisierung bereits kennen? Oder sollte ich lieber bekannte Visualisierungen wie Säulen- oder Liniendiagramme verwenden, um den Zuhörer nicht gleich beim ersten Anblick zu verlieren?
  3. Welche Aktionen soll meine Story bei den Zuhörern auslösen?
    Man sollte sich in diesem Zuge auch unbedingt überlegen, was für eine Handlung ausgelöst werden soll. Möchte ich bspw., dass sich der Zuhörer über einen Erfolg freut oder soll er anfangen zu investieren, damit der Erfolg erhalten bleibt? Diese Fragen sind wichtig, da sie die Art und Weise der Datenvisualisierung beeinflussen werden.

Wähle einen Protagonisten

Bei der Datenvisualisierung kann ein Protagonist nicht immer in den Zahlen ausgemacht werden. Manchmal besteht eben eine Gleichverteilung. Was aber wohl überlegt sein sollte, ist eine (oder zwei) zentrale Kennzahl, die dargestellt werden soll. Wie in einer Kurzgeschichte ist es schwierig, zehn Protagonisten gleichzeitig einzuführen, da keine Zeit ist, alle Charaktere vorzustellen und zu entwickeln. Ein bis zwei Kennzahlen pro Chart sind eine runde Sache.

Erst wenn ich weiß, wer der Zuhörer ist und was ihn bewegt, kann ich mir einen Protagonisten überlegen, mit dem sich der Zuhörer auch identifizieren kann. So ist es auch mit Datenvisualisierungen. Abhängig vom Zuhörer werde ich einerseits eine Kennzahl als Protagonisten wählen aber auch die Visualisierung mit Farben, Formen vielleicht auch Tools so gestalten, dass der Konsument einen persönlichen Bezug aufbauen kann. Wenn man Visualisierungen bspw. für eine Firma baut, ist es sinnvoll deren Farbcode zu verwenden. Gibt es für Text eine vorgegebene Schriftart, sollte diese in den Diagrammen verwendet werden.

Wenn ich dem Betrachter meiner Visualisierung etwas zeige, was ihm vertraut ist, dann ist schon mal das erste Interesse und Wohlwollen geweckt.

Erzeuge Spannung

Wie kann das Interesse an Daten ausgebaut und sogar Spannung erzeugt werden, sodass der Zuhörer am Ball bleibt?

Sehr viel Potential steckt hierbei in der Wahl und Formatierung des Charts. Wenn ein Chart mit Formen, Farben, mit einem Layout, das hübsch und ansprechend aussieht versehen ist, bleiben die Augen automatisch daran hängen. Das ist wie bei Menschen auch. Ein Zuhörer wird daher auch eher zu einer Datenvisualisierung zurückkehren, wenn sie für ihn ansprechend ist.

Sidefact: Menschen entscheiden sich innerhalb von 3-8 Sekunden, wenn sie etwas sehen, ob sie interessiert sind. Daher gilt: Der erste Eindruck zählt.

Sehr wichtig ist auch alles, was von der eigentlichen Kernaussage ablenken könnte, zu vermeiden. Die Datenvisualisierung muss intuitiv und auf den ersten Blick lesbar sein. Denn abgesehen von der sekundenschnellen Entscheidung „Gefällt mir/Gefällt mir nicht“ können wir in unserem Kurzzeitgedächtnis nur etwa vier visuelle Elemente gleichzeitig behalten. Wenn ich mein Chart mit Informationen/Elementen/Text/Farbe/Formen/Skalen überlade, weiß der Betrachter nicht, wo er als erstes hinschauen soll und ist wahrscheinlich schon nach kurzer Zeit überfordert. Der rote Faden der Datenstory geht so ganz schnell verloren. Erzeuge daher Spannung und Interesse durch Klarheit und einfache Strukturen.

Durch die Positionierung und Anordnung von Elementen auf einer Seite kann das Auge durch die Datenstory gelenkt werden. Das Auge ist z.B. daran gewöhnt von links nach rechts zu sehen bzw. von oben nach unten. Im hebräischen oder arabischen Sprachraum wird das Auge wahrscheinlich eher von rechts nach links blicken. Daher auch hier: Kenne deinen Zuhörer. In Bezug auf die Anordnung gilt daher: Das was der Betrachter zuerst sehen soll, sollte oben links auf der Seite positioniert werden. Die letzte Information die aufgenommen werden soll, werden unten rechts positioniert.

Positionierung und Anordnung von Elementen
Abbildung 4: Positionierung und Anordnung von Elementen – eigene Darstellung

 

 

 

 

 

 

Und keine Angst vor Whitespaces. Sie sind genauso wichtig wie kurze Pausen in einem Vortrag oder beim Geschichten erzählen. Sie geben dem Zuhörer oder Datenkonsumenten die Möglichkeit, durchzuatmen und über das gerade gehörte oder gesehene nachzudenken, was im besten Fall wieder an die Neugierde appelliert und der Zuhörer gerne wissen möchte, wie es weitergeht.

Spannung kannst du natürlich auch erzeugen, indem Tools im Einsatz sind, die Interaktivität mit den Daten erlauben. So können Informationen z.B. in ein Mouseover gepackt oder durch Filter oder Drilldown Funktionen eine Aufforderung zur Interaktion mit den Zahlen geben werden. Dadurch kannst du z.B. den „Spieltrieb“ deiner Zuhörer nutzen, um sie in deine Datengeschichte hineinzulocken. Sind die Konsumenten deiner Daten hingegen auf Managementebene angesiedelt und haben wenig Zeit, sich mit den Daten selbst auseinander zu setzen, sind solche „Spielereien“ für dein Ziel Fakten zu transportieren und Aktionen auszulösen wahrscheinlich nicht förderlich.

Um die Interpretation der Daten nicht dem Zufall zu überlassen, sollte ein Kontext zu den Daten hinzugefügt werden. Wichtig ist, dass die Zahl auch visuell in Relation gesetzt wird. Beschreibe den Weg deines Protagonisten/deiner Kennzahl. Ist dein Protagonist im Vergleich zu seiner Vergangenheit gewachsen oder gesunken? Was waren vielleicht auch Hürden für das Wachstum? Wie wird er sich zukünftig entwickeln? Oder aber wie verhält es sich im Vergleich zu einer anderen Kennzahl?

Besinne dich auf das Setup und die Kernaussage: Willst du den temporären Trend herausstellen? Oder einen langfristigen Trend? Ist der Vergleich zum Vorjahr/Vormonat evtl. gar nicht so ausschlaggebend wie der Vergleich mit einer anderen Kennzahl? Haben sich die Personalausgaben bspw. im Vergleich zum Vorjahr verdoppelt während sich die Mitarbeiterzahl aber verdreifacht hat? Stellt man nur den Vergleich zum Vorjahr an wäre die Kernaussage wohl: Es wird Zeit Kosten einzusparen. Stellt man das aber ins Verhältnis zum Mitarbeiterwachstums ist die Kernaussage eher: Wir haben unsere Prozesse effizient weiterentwickelt -weiter so.

Auf Kernaussagen besinnen
Abbildung 5: Auf Kernaussagen besinnen – eigene Darstellung

Die Kernaussage

Und die Moral von der Geschicht‘? Die wurde natürlich im Setup bereits festgelegt und das Chart, der Protagonist und der Kontext entsprechend gewählt, sodass dein Statement durch die Datenvisualisierung bereits gestützt wird.

Am Ende des Tages möchtest du aber von deinem Zuhörer nicht nur, dass er sich an deine Story erinnert und sie wiedergeben kann, sondern auch, dass er entsprechende Maßnahmen/ Handlungsoptionen daraus ableitet. So ist es zwar super, wenn wir z.B. das Märchen von Schneewittchen und den 7 Zwergen getreu dem Original wiedergeben können. Wenn uns die Moral von der Geschichte aber verborgen bleibt – nämlich nicht, wie die böse Königin, dem Jugend- und Schönheitswahn zu verfallen – hat das Märchen seinen Zweck verfehlt.

Hast du eine statische Datenvisualisierung wie z.B. in einer PowerPoint, wo zu einem bestimmten Zeitpunkt ein Snapshot der Daten gezeigt wird, kannst du z.B. in den Titel deiner Folien deine Handlungsempfehlung einfügen. Diese könnte lauten: Wir müssen weiterhin mit einer Verdopplung der Personalaufwände in der Budgetplanung rechnen, wenn wir auch im kommenden Jahr eine Verdreifachung der Mitarbeiterzahlen erwarten.

Bei der explorativen Datenvisualisierung z.B. in einem Dashboard, das regelmäßig mit aktuellen Zahlen befüllt wird, kann es zu unterschiedlichen Zeitpunkten verschiedene Lektionen geben, die du transportieren möchtest. Wenn es der „Keep it simple“-Ansatz zulässt, kann auch hier z.B. als Subtitel eine Handlungsaufforderung integriert werden. Oft ist der zusätzliche Text auf einem solchen Dashboard aber eher irreführend und wenn er nicht regelmäßig entsprechend der Datenlage aktualisiert wird kann er sogar Falschaussagen beherbergen. Daher ist es bei explorativen Datenvisualisierungen besser, wenn diese durch eine geeignete Wahl von Formen, Farben, Kennzahlen und Kontext die Handlungsempfehlung implizit beinhalten.

Unser Tipp

Auch als Erwachsener und Business Analyst muss ich aufs Geschichten erzählen nicht verzichten – ganz im Gegenteil, ich kann Geschichten nutzen, um meine Zuhörer mit Daten zu überzeugen und zu begeistern.

 

Datenvisualisierung: Zusammenhänge erkennen und Daten interaktiv nutzbar machen

 


Quelle: Cole, Nussbaumer, Knaflic (2015): Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.

Weiterführende Links und Literatur:

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2 Kommentare zu “Storytelling with Data

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