Come presentare i dati e ispirare un visual design efficace. Un framework tecno-pratico che mette insieme conoscenze, abilità, comportamenti e abitudini per un viaggio completo nell’apprendimento dei fondamentali della data visualization
Durante la pandemia Covid-19, la comunicazione visiva dei dati è stata uno strumento vitale per i governanti, i professionisti della salute e i giornalisti. La sfida di informare efficacemente pubblici differenti non va sottovalutata, visto che il tentativo è quello di raggiungere una vasta platea con variazioni estreme nei livelli di conoscenza della materia e di alfabetizzazione in ambito dati. La visualizzazione dei dati è difficile da fare bene, ma non perché sia particolarmente complicato, quanto per le complessità che ne derivano. Ci sono molte piccole decisioni per le quali le opzioni disponibili sono spesso ampie, e le scelte che si adottano sono raramente oggettive: ogni decisione ha una conseguenza sulla definizione di quella successiva. La visualizzazione dei dati è sempre più riconosciuta come una capacità essenziale al pari dell’alfabetizzazione informatica. Tuttavia, sapere che è necessario abbracciare il potenziale della visualizzazione dei dati è una cosa, ma sapere che cosa questo comporta è un’altra cosa.
I sette cappelli della visualizzazione dei dati
In questo articolo propongo un framework che profila la gamma di diversi ingredienti che formano una ricetta per diventare esperti nella visualizzazione dei dati. Ispirato ai “Sei cappelli per pensare” di Edward de Bono, i “Sette Cappelli della Visualizzazione Dati” sono una scomposizione di diverse attitudini, che mette insieme elementi di conoscenza, abilità, comportamenti e abitudini. Questo framework è stato plasmato in oltre un decennio, studiando e praticando le mie capacità di visualizzazione, nel corso di un periodo analogo impiegato nell’insegnamento e nella stesura di libri. Il framework dei sette cappelli presenta un’alfabetizzazione completa ideale, che potrebbe non essere raggiungibile: su un livello, il framework può operare come un elenco di controllo delle capacità individuali richieste, ma su un altro può essere visto come il repertorio di capacità multidisciplinari di un team o di un dipartimento. Non tutti gli ingredienti hanno lo stesso peso e non saranno sempre rilevanti per ogni attività o progetto su cui si sta lavorando, ma possono ugualmente offrire una guida utile sul potenziale insieme di attitudini alle quali si dovrebbe aspirare.
Valutare le proprie capacità
La motivazione per costruire questo framework è stata quella di dissipare il dubbio che l’argomento fosse riservato ai soli specialisti esperti. Tutti siamo in grado di prestare maggiore attenzione ai dettagli e prestare ascolto agli input degli altri, oppure generare curiosità sugli argomenti e giudicare se la struttura del nostro lavoro ha senso. Per i principianti, iniziare un viaggio nell’apprendimento della visualizzazione dei dati può essere impegnativo (“da dove cominciare?”) e, per alcuni, intimidatorio (“come potrò mai ottenere qualcosa di quel livello?”), ma bisogna pur iniziare da qualche parte, per esempio dal riconoscere e sfruttare i punti di forza che uno ha.
Veniamo tutti da origini diverse: artisti, sviluppatori, statistici, giornalisti, accademici. Indipendentemente dal background o dalle esperienze precedenti, tutti abbiamo qualcosa per contribuire alla visualizzazione dei dati. Il punto di partenza più importante è riconoscere che la visualizzazione dei dati è fondamentalmente centrata sull’uomo. I dati riguardano persone o fenomeni che influenzano le persone. Le visualizzazioni sono generate dalle persone e sono per le persone. Certamente, avere la padronanza dell’intero insieme di conoscenze indispensabili è irrealizzabile. Ma è possibile sviluppare le proprie capacità per superare i propri limiti e migliorare i punti di debolezza. Io stesso sono consapevole delle aree in cui non sono abbastanza bravo (programmazione), di quelle in cui non ho un’istruzione diretta (progettazione grafica) e di quelle che non mi piacciono (rifinitura, correzione di bozze, appunti).
Collaborare con gli altri
La collaborazione è un aspetto importantissimo. Ci sono vantaggi nel perseguire collaborativamente soluzioni di visualizzazione dei dati, riunendo diverse capacità e prospettive per una sfida condivisa.
Compromessi
Le mediazioni sono essenziali. Quasi ogni progetto comporterà un eventuale compromesso tra ambizioni iniziali e realtà pratiche. Come accennato in precedenza, non ho competenze di programmazione avanzate. Per quei progetti in cui non posso integrare le mie capacità con collaboratori che apportano ulteriori competenze, potrebbe essere necessaria una soluzione di compromesso. Riconoscere i propri limiti è una parte fondamentale della mobilitazione delle proprie abilità.
Pratica, pratica, pratica
Il viaggio dal buono all’eccellente, come in ogni altra cosa, comporta un duro lavoro, un sacco di apprendimento, molti errori, ma soprattutto un appetito implacabile per acquisire esperienza.
Apprendimento auto-diretto
La vita e l’energia della visualizzazione dei dati sono online, quindi bisogna tenersi aggiornati sui blog e sui siti Web dei principali media, studi e agenzie creative. Occorre essere un buon consumatore di case study, ascoltare podcast e iscriversi a webinar per immergersi negli argomenti del momento e nei temi più attuali.
Networking
Bisogna partecipare a conferenze e incontri locali per informarsi e lasciarsi ispirare dai contenuti presentati, ma anche per sfruttare ottime opportunità di costruire la propria rete incontrando di persona la comunità di collaboratori e appassionati.
Guardare oltre
La contaminazione di idee è sempre un terreno fertile. È buona pratica esporsi alle idee e alle esperienze di altri settori creativi e comunicativi correlati, come la progettazione di videogiochi, la progettazione grafica, l’architettura e persino l’illustrazione di cartoni animati.
Esistono, naturalmente, alcune misure quantitative relativamente gratuite disponibili per progetti digitali, tra cui misure basate sul web come il conteggio dei visitatori e le metriche dei social media, come like, retweet o menzioni. Questi, almeno, forniscono un indicatore di superficie del successo in termini di apparenza e diffusione del progetto. Idealmente, tuttavia, bisognerebbe anche aspirare a raccogliere feedback qualitativi e di valore aggiunto più affidabili, anche se a volte questo può essere piuttosto costoso da ottenere.
Alcune opzioni comprendono: 1) l’acquisizione di prove aneddotiche da commenti inviati su un sito, opinioni attribuite a tweet o altri descrittori di social media, feedback condivisi in e-mail o di persona; 2) il feedback informale attraverso sondaggi o brevi sondaggi; 3) i case study formali che potrebbero offrire interviste e osservazioni più strutturate sugli effetti documentati; 4) esperimenti con compiti o condizioni controllati e misurazioni delle performance monitorate.
Valutare le performance
La riflessione o valutazione personale del proprio contributo a un progetto è importante per lo sviluppo. Il modo migliore per imparare è considerare le cose che sono piaciute o sono state fatte bene (e incrementarle) e identificare le cose che non sono piaciute o non sono state fatte bene (e farne a meno o farle meglio). Inoltre, bisogna riguardare ogni esperienza di progetto e considerare quanto segue: 1) Si è soddisfatti della soluzione? Se sì, perché; se no, perché e cosa si farebbe diversamente?
2) In un contesto diverso, quali altre soluzioni di design avremmo potuto prendere in considerazione?
3) Vi sono state carenze di skill o di conoscenze che hanno limitato il processo o la soluzione?
4) Ci sono aspetti del progetto che si potrebbero riciclare o riprodurre in altri progetti? Per esempio, idee che non sono arrivate in fondo ma che potrebbero avere una nuova vita in altre sfide?
Lo sviluppo di competenze nella visualizzazione dei dati richiederà tempo. Richiederà continui sforzi per imparare, applicare, riflettere e ripetere ancora. Io sto ancora imparando cose nuove ogni giorno. È un viaggio che non si ferma mai perché la visualizzazione dei dati è un argomento che non ha fine.
Andy Kirk
Specialista di data visualization. Consulente, docente, speaker, autore, ricercatore ed editore del sito pluripremiato www.visualisingdata.com. Freelance dal 2011, con all’attivo più di 270 workshop e conferenze in 26 paesi. Attualmente, fra i suoi clienti vi sono Spotify, Telefonica, Google e il CERN. È autore di due notissimi libri sulla visualizzazione dei dati. Segnaliamo “Visualising Data: A Handbook for Data Driven Design” del 2016, tra i migliori libri per “data geeks”.
Andy Kirk presenterà per Technology Transfer il seminario “Data Visualisation” il 19-20 novembre 2020.
