Pubblicato il 13 Marzo 2018Ultimo Aggiornamento: 20 Settembre 2021

Ritrovarsi a dover prendere dei dati e visualizzarli graficamente può essere complesso. Non dal punto di vista tecnico, ovviamente. Ma sotto il profilo della riuscita del grafico. E cioè: la visualizzazione raggiunge il suo scopo o è stato tutto lavoro inutile? Se una data visualization ha come obiettivo quello di comunicare un’informazione, il fatto che riesca nel suo intento è fondamentale. Chiarezza, comunicatività ed efficacia vengono prima di tutto. Ma come essere sicuri di centrare l’obiettivo? La soluzione è più semplice di quanto si pensi – e proprio per questo è spesse volte ignorata. Bisogna farsi tre domande. Da lì, è tutto in discesa!

Come visualizzare i dati? I tre focus da cui partire: who, what, how

Negli ultimi anni sono aumentati a dismisura i dati a nostra disposizione: se è vero che ogni cosa è un dato, allora ci sono e vengono prodotti da sempre. Ma è solo da poco che abbiamo gli strumenti e le capacità per raccoglierne così tanti ed analizzarli. È comprensibile, quindi, che sia anche aumentata di conseguenza la tendenza ad utilizzarli per i motivi più disparati. Accade sempre più di frequente, quindi, che ci si trovi a dover visualizzare dei dati per comunicarli a qualcuno.

Uno studente impegnato con le ricerche per una tesi di laurea; un direttore marketing che deve rendicontare i risultati dell’ultima campagna; un ricercatore a cui viene richiesto di presentare gli esiti delle sperimentazioni di un nuovo farmaco; un responsabile di progetto che deve reportare sistematicamente l’andamento dello stesso: cosa hanno in comune le loro visualizzazioni dati? Devono comunicare qualcosa a qualcuno. L’unico motivo per cui si creano data visualization è fare arrivare un’informazione ad altri.

Per questo motivo la chiarezza di un grafico è così importante e viene prima di tutto il resto, anche della sua bellezza. Solo che, mentre a mettere dati su excel ed estrarre un grafico sono bravi tutti, creare visualizzazioni efficaci non è così semplice ed immediato. Ci sono tante regole, molte dritte, decine di accorgimenti a riguardo. Ma la verità è che non esiste visualizzazione dati che sia comunicativa ed efficace che non tenga a mente tre concetti fondamentali. E cioè: a chi mi sto rivolgendo? Cosa voglio comunicare? Come lo faccio? Sono le tre domande cruciali della data visualization: cerchiamo di capire meglio come possono aiutarci.

Who: a chi ti rivolgi?

La prima domanda che bisognerebbe farsi quando ci si chiede come visualizzare dati efficacemente, è “a chi mi sto rivolgendo? Chi è la mia audience?”. Conoscere bene il proprio pubblico è essenziale, perché la comunicazione si modifica di conseguenza.

  • Quanto conoscono l’argomento? Quanto sono competenti in materia?
    Avere bene a mente quali siano le conoscenze della nostra audience rispetto a ciò di cui stiamo parlando, cambia il tono, il lessico, il grado di tecnicismo della presentazione;
  • Mi conoscono già? Hanno fiducia in me o devo conquistare credibilità ai loro occhi?
    È una domanda fondamentale da farsi, perché permette di capire se posso andare dritto al punto oppure ho bisogno di dimostrare come sono arrivato a quei risultati
  • Cosa si aspettano di sentire?
    È un quesito che non andrebbe mai sottovalutato. Le persone che mi ascolteranno hanno idee preconcette che dovrò smontare? Quanto sarà facile convincerli?

Tutte queste domande contribuiscono a strutturare la visualizzazione in maniera differente. Come visualizzare bene i dati se il pubblico a cui la data visualization è indirizzata è eterogeneo? In questi casi, bisognerebbe preparare grafici differenti a seconda dei diversi pubblici. Quando ciò non è possibile (e capita molto spesso), la cosa migliore da fare è focalizzarsi su chi dovrà prendere decisioni in base alle informazioni che stiamo comunicando, e tarare la visualizzazione dati su di loro.

What: cosa sto comunicando?

Lo ripetiamo perché ci teniamo a ribadire con forza il concetto: l’obiettivo ultimo di una data visualization è trasmettere un’informazione a qualcuno. Una volta individuato il destinatario della visualizzazione, il quesito su cui bisogna interrogarsi è “cosa sto comunicando?”

  • Cosa voglio che sappiano?
    Il segreto per capire come visualizzare i grafici nel modo giusto è avere bene in mente quale informazione si vuole far passare. Di tutto ciò che i dati contengono, quali sono le informazioni importanti? Cosa mi interessa che la mia audience sappia, alla fine? Cosa devo illustrare davvero?
  • Cosa voglio che facciano?
    Nella quasi totalità dei casi, quando si comunicano dati a qualcuno è perché quelle informazioni serviranno per prendere una scelta. Cosa voglio che facciano con queste informazioni? Quali azioni voglio che intraprendano? Focalizzare la risposta aiuta ancora una volta a capire su quali dati bisogna concentrarsi nella presentazione.

How: come comunico attraverso i dati?

Una volta individuati l’audience e focalizzato bene quali informazioni si vogliono comunicare e a quale scopo, il passo successivo diventa capire in che modo farlo. E cioè: come faccio a far capire quello che voglio far capire a chi lo voglio far capire? Sembra uno scioglilingua, ma in realtà la domanda da farsi è molto più semplice:

  • Quali dati supportano il mio obiettivo?
    Non tutti i dati, per quanto utili, supportano la narrazione scelta. Non tutti i dati, in altre parole, sono essenziali a veicolare l’informazione che ho scelto di comunicare. Rispondere a questa domanda aiuta a capire quali dati sono essenziali al mio scopo, quali cioè meritano di diventare grafici.

Quando ci si trova davanti a tanti numeri, tante informazioni, tanti schemi, riuscire a sintetizzare tutto il lavoro in pochi grafici e renderli comprensibili e utilizzabili da parte di chi ci ascolta non è affatto semplice. Prendersi qualche minuto di tempo per interrogarsi sull’audience, sul contenuto del messaggio e sul suo scopo e, infine, sulle modalità migliori per ottenere i risultati sperati, non è affatto una perdita di tempo. Anzi, aiuta a capire come visualizzare bene i dati.

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Fabio Piccigallo

Un articolo scritto da Fabio Piccigallo

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"To find signals in data, we must learn to reduce the noise, not just the noise that resides in the data, but also the noise that resides in us. It is nearly impossible for noisy minds to perceive anything but noise in data.” Stephen Few