Hikâye Anlatımcılığı & Veri Analizi
İnsanlar olarak bizler sosyal varlıklarız ve giderek sosyalleşen dünyamızın bir işlevi olarak diğer türlere kıyasla
belirgin bir şekilde evrimleştik ve bu yüzden bilgi paylaşımının bir yolu olan hikâyeleri paylaşmaya sıkı sıkıya bağlıyız. Hatta teorisyenler, hikâye anlatımının, bilginin geniş insan grupları arasında aktarılmasının ana fırlatma rampası olduğunu öne sürüyorlar; bu, bugün bildiğimiz kültürleri oluşturarak nesiller boyunca evrimsel başarıya izin verdi. Çünkü hikâyeler, anlamlı bilgilerin aktarımı için her zaman daha kolay bir form olmuştur. Örneğin, popüler bilgilendirici videolar dizisi olan TED Talks’un analizinde, hikâyeler içeriğin en az %65’ini oluşturmakta. Hikâyeler, anlamlı bilgileri anlamamıza yardımcı olma gücüne sahiptir ve değerlerimizi şekillendirebilir, önyargılarımızı belirleyebilir ve hayallerimizi etkileyebilir. Dini metinler bunun somut örneğidir; nesiller boyunca dikey olarak ve birlikte yaşayanlar arasında yatay olarak, bu tür metinlerde yazılan en güçlü hikâyeler günümüzde modern dünyayı etkilemeye devam ediyor. Böyle bir temele dayanan hikâye anlatma sanatı hem basit hem de karmaşıktır. Hikâyeler düşünceyi kışkırtır ve daha önce anlaşılamayan veya açıklanamayan iç görüler ortaya çıkarır. Önemsiz bir görev olduğuna inanıldığı için, veriye dayalı işlemlerde genellikle göz ardı edilir. Oysa ki hikâye anlatımı, verilerden daha önce fark edilmeyen iç görüleri ortaya çıkarabilir. Sayıların hiçbir zaman açıkça gösteremeyeceği özellikler ve veriler arasındaki ilişkiler, hikâyeler ve grafikler kullanılarak gösterilebilir. Olgular verileri sunar; anlatı ise bağlam kurmamıza yardımcı olur, bu da anlayışımızı artırır ve değerli iç görüler sağlar. İşletmeler her türden veriyi toplamaya ve birleştirmeye başladığında, bir sonraki zorlu adım ondan değer elde etmektir. Veriler muazzam miktarlarda potansiyel değer taşıyabilir, ancak iç görüler ortaya çıkarılmadıkça ve eylemlere veya iş sonuçlarına dönüştürülmedikçe bir değer yaratılamaz. Bazı insanlar için, veriler etrafında bir hikâye oluşturmak gereksiz ve zaman alıcı bir çaba gibi görünebilir. Açık bir şekilde bildirildikleri sürece iç görülerin veya gerçeklerin tek başına yeterli olması gerektiğini hissedebilirler. Yalnızca açığa çıkan iç görülerin doğru kararları etkilemesi ve izleyicilerini harekete geçmeye sevk etmesi gerektiğine inanabilirler. Ne yazık ki bu bakış açısı, iş kararlarının yalnızca mantığa ve akla dayandığı şeklindeki hatalı varsayıma dayanmaktadır.
Belki hikâyeler sadece ruhu olan verilerdir. – Brené Brown
Analitik ve iş zekasında daha fazla self servis becerisine doğru geçişle birlikte, iç görü üretenler, analistlerin ve veri
bilimcilerin ötesine geçecek. Bu yeni veri araçları türü, işletme çalışanlarının verilere kendi başlarına erişmelerini ve
keşfetmelerini kolaylaştıracak. Sonuç olarak, şirketler içinde her zamankinden fazla sayıda iç görünün üretildiğini
göreceğiz. Bununla birlikte, bu analizlerin iletişimini iyileştiremezsek, analizden değere dönüşüm oranının daha düşük
olduğunu da göreceğiz. Bir iç görü anlaşılmazsa ve ikna edici değilse, kimse buna göre hareket etmez ve mevcut durumda hiçbir değişiklik olmaz. İş Zekâsı araçları, göstergeler ve hesap tablolarının bazı sınırlamaları vardır. Bu araçlar, verileri yalnızca sayı ve grafik olarak sunar. Bilgileri ve iç görüleri etkili bir şekilde iletmek için anlatının hayati bileşeninden yoksundurlar. Üstelik, veri karşılaştırması ve manuel raporlama hâlâ yaygındır. İnsan müdahalesine duyulan ihtiyaç, kuruluşlar içindeki veri analizini ve iletişimi yavaşlatır.
Göstergeler ve hesap tabloları size yalnızca neler olduğunu söyler, nedenlerini değil. Aristotales, insanları ikna etmek için Ethos, Logos ve Pathos kullanmanız gerektiğini savundu. Ethos, konuşmacının güvenilirliğini belirler ve Logos, kullanılan mantığı özümser. Yine de izleyicilerin kalbine giden yol olan Pathos olmadan ikisi de işe yaramaz. Veri Bilimciler çalışmalarını sunarken genellikle nedensel, veriye dayalı akıl yürütmeye seçerler. Bu genellikle tartışmanın doğru yoludur. Ancak, eylemleri uyandırmak için veri bilimcilerin nedenleri açıklayan hikâyeler anlatması gerekir.
Zaman içinde hikâye anlatıcılığının, iç görüleri ve fikirleri akılda kalıcı, ikna edici ve ilgi çekici bir şekilde paylaşmak
için güçlü bir sunum mekanizması olduğu kanıtlanmıştır. Sinirbilimciler kararların genellikle mantığa değil duyguya dayandığını doğruladılar. İç görülerimizi bir veri hikâyesinin kapsamı olarak sunduğumuzda verilerimiz için beynin etkili, duygusal tarafına bir köprü kurarız. Sinirbilimciler ayrıntılı bilginin izleyici üzerindeki etkilerini gözlemlediklerinde, beyin taramaları beynin dil işlemeyle ilişkili yalnızca iki alanını etkinleştirdiğini ortaya çıkardı: Broca bölgesi ve Wernicke bölgesi. Bununla birlikte, birisi bir hikâyeye kapıldığında, bunun beynin daha fazla alanını uyardığını keşfettiler. İnsanlar istatistikleri duyar ama hikâyeleri hissederler. Bu ince ama önemli fark, veri hikâyesi anlatıcılarına birkaç temel yoldan kazanç sağlar:
Hatırlanabilirlik: Stanford Profesörü Chip Heath (Made to Stick yazarı) tarafından yapılan bir çalışmada, katılımcıların
%63’ünün hikâyeleri hatırlayabildiğini, ancak yalnızca %5’inin tek bir istatistiği hatırlayabildiğini buldu. (Alıştırmada
ortalama 2,5 istatistik kullanıldı ve katılımcıların sadece %10’u bir hikâyeye dahil edildi.)
İkna Edebilirlik: Başka bir çalışmada, araştırmacılar Save the Children yardım kuruluşu için bir broşürün iki çeşidini test
ettiler. Hikâyeleştirilmiş versiyon, infografik versiyondan katılımcı başına bağışlarda 2,38-1,14 $ daha iyi performans
gösterdi.
Katılım: Araştırmacılar ayrıca, insanların entelektüel ön yargılarını bıraktıkları ve daha az eleştirel ve şüpheci oldukları trans benzeri bir duruma girdiklerini keşfettiler. Seyirciler, ayrıntıların üzerinde durmaktansa, hikâyenin onları nereye
götürdüğünü görmek istediler. Matematikçi John Allen Paulos’un gözlemlediği gibi, “Hikâyeleri dinlerken eğlenmek için
güvensizliği askıya alma eğilimindeyiz, oysa istatistikleri değerlendirirken genellikle aldatılmamak için inancı askıya alma
eğilimindeyiz.” Pek çok değerli iç görü, başarılı bir şekilde veri hikâyelerine dönüştürülmezlerse göz ardı edilme, gözden düşme ve reddedilme tehlikesiyle karşı karşıya kalır. Temel iç görüleri ortaya çıkarmak bir beceridir ve bunları iletmek başka bir şeydir-her ikisi de işletmelerin şu anda biriktirdiği verilerden değer elde etmek için eşit derecede önemlidir. Veri hikâyesi anlatımı, sanat ve bilimin gerçekten birleştiği heyecan verici, yeni bir uzmanlık alanını temsil eder.
Veri hikâyesi anlatımı, ilgi çekici bir anlatımla belirli bir hedef kitleye göre uyarlanmış bilgileri iletmek için bir
metodolojidir. Veri analizimizin son basamağı ve tartışmasız en önemli yönüdür. Artık elimizdeki bu kadar çok veriyle,
yalnızca veri hikâyesi anlatımı, dijital çağın giderek karmaşıklaşan ve hızla değişen dünyasına insani bir bakış açısı
getirebilir. Her veri noktası, anlatacak kendi hikâyesi olan bir karakterdir. Bu noktada, “Neden analiz etmemiz gerekiyor,
bundan ne gibi kararlar alabiliriz?” gibi sorular sormak gerekir. Anlatım, veri ve görseller bir araya getirildiğinde,
işletmelerde değişimi yönlendiren veri hikâyeleri oluşturabilir.
Veri hikâyesi anlatımı, üç temel uzmanlık alanını birleştirir:
Veri bilimi: Bu uzmanlık alanı, verilerden bilgi ve öngörü çıkaran ve onu okunabilir hale getiren disiplinler arası bilim
alanıdır. Bu heyecan verici alan, son yıllarda günlük hayatımızda önemli değişikliklere yol açtı. Günümüzdeki teknolojilerin tümü bu uzmanlık alanı tarafından yönlendiriliyor.
Görselleştirmeler: Gösterge panoları gibi teknoloji çözümlerinin ortaya çıkışı, topladığımız büyük miktarda veriyi
anlamamıza yardımcı olan doğal bir çözüm haline geldi. Verileri çeşitli grafiklere dönüştürmek, verilerimizi daha önce hiç olmadığı gibi görebileceğimiz anlamına gelir ancak tek başına veri görselleştirmelerinin sınırlamaları var. Çünkü grafikler, bir şeyin neden olduğunu açıklamak için gereken bağlamdan yoksun olarak, bir bakışta verilerin anlık görüntülerini sağlar.
Anlatı: Bir veri öyküsünün üçüncü ve en hayati kısmı anlatıdır. Anlatı, dili özel ihtiyaçlarımıza uyan bir biçimde kullanır ve yeni bilgileri tam olarak kavrayışımızı artırır. Görselleştirmeler ve veriler önemli kanıt noktaları olmakla birlikte anlatım, iç görüleri iletmek için önemli bir araçtır. Veri hikâyesi anlatımı, iç görülerinize etkili bir ses vermektir.
Veri hikâyesi anlatımında bu farklı öğelerin nasıl birleştiğini ve birlikte nasıl çalıştığını anlamak önemlidir. Anlatım
verilerle birleştiğinde, hedef kitlenize verilerde neler olduğunu ve belirli bir iç görünün neden önemli olduğunu açıklamaya yardımcı olur. Bir iç görüyü tam olarak değerlendirmek için genellikle geniş bir bağlam ve yoruma ihtiyaç vardır. Verilere görseller uygulandığında, izleyiciyi çizelgeler veya grafikler olmadan göremeyecekleri iç görülerle aydınlatabilirler. Verilerdeki birçok ilginç desen ve aykırı değerler, veri görselleştirmelerinin yardımı olmazsa veri tablolarının satırlarında ve sütunlarında gizli kalır. Son olarak, anlatı ve görseller bir araya getirildiğinde, bir izleyicinin ilgisini çekebilir ve hatta eğlendirebilirler. Kendimizi farklı hayatlara, dünyalara ve maceralara kaptırmak için her yıl filmlere toplu olarak milyarlarca dolar harcıyor olmamız şaşırtıcı değil. Doğru görselleri ve anlatımı doğru verilerle birleştirdiğinizde, değişimi etkileyebilecek ve yönlendirebilecek bir veri hikâyesine sahip olursunuz.
Veri görselleştirme uzmanı Stephen Few, “Sayıların anlatacak önemli bir hikâyesi var. Onlara net ve ikna edici bir
ses vermenizi bekliyorlar. ” Paylaşmaya değer herhangi bir iç görü, muhtemelen en iyi şekilde bir veri hikâyesi olarak
paylaşılır. “Veri hikâyesi anlatımı” ifadesi birçok şeyle ilişkilendirilmiştir-veri görselleştirmeleri, infografikler, kontrol panelleri, veri sunumları vb. Çoğu zaman veri hikâyesi anlatımı, yalnızca verileri etkili bir şekilde görselleştirmek olarak yorumlanır, ancak görsel olarak çekici veri çizelgeleri oluşturmaktan daha fazlasıdır.
Veriler insanları düşündürürken, duygular harekete geçirir. – Antonio Damasio
Veri Hikâyesi Anlatımı yeni bir kavram değil. Şirketler yıllardır bunu deniyor ve başarısını gördüler.
“Peki verilerimizi nasıl hikâyeleştireceğiz?” sorusuna ise pek çok farklı yolla cevap verebilsek de en yaygın 2
teknikten kısaca bahsedelim: Sunumları yapılandırmak için yaygın olarak kullanılan bir çerçeve, SPSN’nin kısaltması olan Durum(situation)- Sorun(problem)-Çözüm(solution)-Sonraki Adımlar (next steps) çerçevesidir. Sadece dört slayt ile herhangi bir sorunu iletebilir ve çözümüne dokunabilirsiniz.
Durum: Başlamak için, mevcut durumu izleyicilerinize anlatın. Değiştirmeye çalıştığınız statüko nedir?
Sorun: Sonra, sorunu betimleyin. Durumla ilgili sorun nedir? Çözmeye çalıştığın acı nerede yatıyor?
Çözüm: Çözüm sunun. Problemi nasıl çözersiniz? Acıyı nasıl iyileştirirsiniz?
Sonraki Adımlar: İzleyiciyi ikna ettiniz. Atmanız gereken sonraki adımlar nelerdir? Hangi önlemlerin alınması gerekiyor?
Sunumları yapılandırmak için kullanılan diğer bir çerçeve ise SUCCESs modelidir. Model, sunumdan sonra bile
fikrinizin izleyicinin zihninde kalmasına yardımcı olacaktır. Kısaltma şu anlama gelir:
Basit (simple): Basit düşünün. Veri Bilimciler genellikle teknik ayrıntıları severler. Gerçekleştirmeye çalıştığınız en önemli
mesaja gerçekten odaklanın.
Beklenmedik (unexpected): Seyircinin dikkatini çekmek için sürpriz unsurunu kullanın. Beklenen kalıpları kırın.
Somut (concrete): Somut örnekler kullanın. Dinleyicilerinizin veya okuyucularınızın çözmeye çalıştığınız durumu
zihinlerinde resmetmesine yardımcı olun.
Güvenilir (credible): Talebinizi desteklemek için güvenilir kaynaklar edinin. Hikâyenizin güvenilirliğini sağlamak için verileri veya harici doğrulama kullanın.
Duygusal (Emotional): İnsanların sayıları değil hikâyelerinizi önemseyeceğini unutmayın. İnsanlara yardım etmek istiyoruz, sadece maliyetleri düşürmek veya verimliliği artırmak değil. Korku, mutluluk, şaşkınlık, üzüntü ve sevgi / nefret gibi beş duyguya hitap edin.
Hikâyeler(stories): Her hikâyenin bir kahramanı, aşılması gereken bir engeli ve mutlu bir sonu vardır. Konunun
dinleyicilerinizin zihninde kalmasına yardımcı olmak için konunuzdan bir hikâye çıkarmaya çalışın.
Son adımda sunumlarınıza görsellerle eşlik edeceksiniz. Ne kadar fazla görsel ve ne kadar az madde işareti olursa
o kadar iyidir.
Unutmayın: Veriler sizi ayakta alkışlatmaz; hikâyeler alkışlatır. Hikâyeler bilgilendirir, aydınlatır ve ilham verir.
Daha fazlası hikâye anlatın. – Carmine Gallo
Kaynaklar:
- The Art of Storytelling in Analytics and Data Science | How to Create Data Stories?,
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/05/art-storytelling-analytics-data-science/ - Carmine Gallo, Data Alone Won’t Get You a Standing Ovation,
https://hbr.org/2014/04/data-alone-wont-get-you-a-standing-ovation - https://www.nugit.co/what-is-data-storytelling/
- Jan Zawadzki, Storytelling for Data Scientists-Turn data into stories to persuade your audience,
https://towardsdatascience.com/storytelling-for-data-scientists-317c2723aa31 - https://www.forbes.com/sites/brentdykes/2016/03/31/data-storytelling-the-essential-data-science-skill-everyoneneeds/?sh=7cfc6af752ad
Ayşegül SOYBİLGE
GamFed Türkiye Hikâyeleştirme Ekibi Gönüllüsü
Yazar Hakkında: Ayşegül Soybilge
Oyunların gücüne daima inanmış bir endüstriyel tasarımcı olarak, hikâyeleştirme, oyun tasarımı ve
kullanıcı etkileşimi ve deneyimi tasarımı alanlarıyla ilgilenmekteyim. Aralık 2020’den beri GamFed
ailesinin bir üyesi olarak, edindiğim katkıların yanında, kendim de katkı sunmayı hedeflemekteyim.
