La comunicazione aziendale dei dati è un tema cruciale per qualsiasi impresa che voglia prendere decisioni informate e guidare la propria crescita in modo scientifico e solido, quindi data driven. La raccolta e l’analisi dei dati sono fondamentali ma, senza una comunicazione efficace, possono essere inutili.

Per chiarire meglio il concetto di efficacia comunicativa – che potrebbe rimanere astratto se non correttamente compreso – è utile rifarsi a un modello ideale che schematizzi il modo in cui le informazioni passano da un mittente a un destinatario.

Di modelli questo tipo ne sono stati sviluppati, a dir la verità, molteplici: il più celebre di questi è probabilmente quello ipotizzato da Harold Lasswell, detto anche delle 5 W. Questo modello, risalente agli anni Quaranta del secolo scorso, è quello più diffuso nell’immaginario collettivo e sicuramente è il primo che ti viene in mente quando si parla di comunicazione tra un mittente e un destinatario.

Il modello di Shannon e Weaver sulla comunicazione delle informazioni

Negli stessi anni in cui Lasswell pubblicava la sua teoria dell’informazione, in contesti del tutto differenti veniva elaborato un altro modello, simile a quello delle 5W ma per alcuni aspetti più complesso e in grado di descrivere più accuratamente la realtà.  Stiamo parlando, ovviamente, del modello di Shannon e Weaver.

Il modello in questione fu sviluppato nel 1948 da due ingegneri – Claude Shannon e Warren Weaver, appunto – in forze in quel periodo alla Bell e descrive la comunicazione come un processo in cui un mittente trasmette un messaggio a un destinatario attraverso un canale, ma in modo più elaborato rispetto a quanto teorizzato da Lasswell. Il modello prevede infatti la presenza di rumore nel canale di comunicazione, che può interferire con il messaggio e influenzare la sua comprensione da parte del destinatario.

Il rumore nella trasmissione delle informazioni

Uno dei motivi per cui il modello di Shannon e Weaver è così importante nella teoria dell’informazione è proprio nel fatto che esso introduce un concetto chiave, assente nei modelli precedenti: quello di rumore. Il modello infatti evidenzia l’importanza della riduzione del rumore nella comunicazione, sottolineando che il mittente deve essere attento al design e al contenuto del messaggio per ridurne al minimo la presenza.

Il rumore nel modello di Shannon e Weaver è definito come qualsiasi interferenza che può causare una distorsione del messaggio durante la trasmissione. Ciò significa che, a causa sua, il messaggio trasmesso può essere interpretato in modo errato o addirittura non compreso. Esso può manifestarsi in diversi modi, ad esempio come interferenza elettrica o acustica, o come distorsione dovuta a fattori ambientali.

Ma non solo. Un aspetto fondamentale della teoria del rumore è che esso può essere causato anche da fattori endogeni al messaggio che intendiamo comunicare, come ad esempio (entrando nel nostro contesto, quello del data storytelling) la mancanza di contesto, un linguaggio troppo tecnico o una visualizzazione dei dati poco chiara.

 

Il ruolo del rumore nella data visualization e nel data storytelling

Il modello di Shannon e Weaver è un utile strumento per comprendere il processo di comunicazione e l’incidenza del rumore nel canale di comunicazione nella trasmissione dei dati aziendali. Il rumore può interferire con la comprensione del messaggio da parte del destinatario, ma può essere ridotto o in alcuni casi del tutto eliminato attraverso l’attenzione al design e al contenuto del messaggio.

Il data storytelling e la data visualization, infatti, pur essendo di per sé tecniche potenti per comunicare i dati in modo efficace e coinvolgente, richiedono anch’essi l’attenzione alla riduzione del rumore, per garantire che il pubblico comprenda correttamente i dati e prenda decisioni informate.

Per questo motivo, le aziende che si occupano di analisi dei dati devono prestare particolare attenzione alla comunicazione degli stessi, utilizzando il modello di Shannon e Weaver come guida per garantire un’efficace trasmissione delle informazioni. La scelta del giusto tipo di narrazione e di visualizzazione dei dati, l’attenzione alla scelta dei canali di comunicazione e alla scelta del linguaggio utilizzato nella comunicazione dei dati sono elementi fondamentali per una comunicazione aziendale dei dati di successo. Ma come si presenta il rumore in una informazione che viaggia lungo un canale visuale, come accade quando si fa data storytelling?

Tanto per iniziare, in una scelta inappropriata dal punto di vista della tipologia di visualizzazione. Scegliere il giusto tipo di grafico in base ai dati che si vogliono rappresentare e al pubblico a cui ci si rivolge vuol dire di fatto aumentare l’ampiezza di banda attraverso cui passano le informazioni e, conseguentemente, diminuire l’impatto del rumore di fondo – o dei distrattori – nella trasmissione del messaggio.

Lo stesso tipo di risultato lo otteniamo, ad esempio, quando operiamo una scelta dei colori corretta. Non solo – e già sarebbe un risultato – nel senso che questi dovranno sufficientemente distinti e leggibili (abbiamo già parlato di come sia importante scegliere colori che non ostacolino la lettura dei grafici in caso di daltonismo), ma soprattutto nel senso che questi colori devono trasportare anch’essi un’informazione, ad esempio attraverso l’uso di metafore o mediante la codifica cromatica di informazioni quantitative o qualitative.

Più ancora di questi fattori, la fonte di rumore più importante rimane però, probabilmente, la mancanza di un contesto che guidi la lettura del dato e di una gerarchizzazione delle informazioni che possa ancora una volta fornire un ordine e con esso una chiave di lettura. Senza questi elementi, non ci si potrà quindi aspettare che la nostra audience comprenda correttamente e senza ostacoli il significato dei dati che stiamo visualizzando.

 

Eliminare il rumore non è facile, ma è fondamentale per riuscire a comunicare meglio

Garantire una riduzione del rumore secondo il modello Shannon-Weaver è essenziale per una comunicazione aziendale dei dati efficace. Il data storytelling e la data visualization sono tecniche potenti per comunicare i dati in modo coinvolgente, ma richiedono l’attenzione alla riduzione del rumore per garantire una corretta comprensione dei dati da parte del pubblico. Le aziende che si occupano di analisi dei dati devono pertanto prestare particolare attenzione alla comunicazione dei dati, utilizzando tutti gli accorgimenti necessari per garantire un’efficace trasmissione delle informazioni, amplificando e gerarchizzando i dati davvero importanti e riducendo i distrattori, ma soprattutto fornendo al pubblico degli elementi di contestualizzazione senza i quali la comprensione dei dati non sarebbe possibile.

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