¿Cuál es el poder de los datos a la hora de contar historias?

Pensamos en los datos como algo frío y lógico, pero las historias que podemos extraer de ellos pueden tener un impacto emocional enorme en las personas. Lo que he aprendido es que, aunque comparta con mi audiencia todos los datos relevantes para ellos, lo que las personas recuerdan es cómo esa historia las hizo sentir. Es lo que sienten que deja una impresión duradera y tiene un impacto.

En este sentido, es importante buscar un balance entre presentar los datos como evidencia, pero al mismo tiempo contextualizarlos y envolverlos con una historia que evoca emociones.

Muchas de las referencias que veo de dataviz vienen de diarios y grandes publicaciones. Veo muchos ejemplos de business analytics y dashboards, pero noto que hay menos ejemplos de empresas usando la visualización de datos para acciones de marketing. Creo que hay un enorme potencial ahí. Porque, sea lo que sea que vendan, las empresas tienen muchísimos datos sobre sus productos y sus consumidores.

En este sentido, hay una oportunidad enorme de utilizar los datos para contar historias de una forma atractiva y llamar la atención de potenciales clientes. Así como el buen diseño de un sitio web de una empresa construye lealtad de marca, la visualización de datos también tiene ese potencial. Este potencial se da especialmente cuando la empresa busca ser más transparente respecto de sus operaciones, sus productos o su misión.

¿Nos contás un ejemplo en el que hayas usado el dataviz para contar una historia?

Los mejores usos de visualización de datos están íntimamente relacionados con el storytelling, es decir, con la forma de contar una historia.

Uno de mis trabajos preferidos fue un artículo de periodismo de investigación para The Guardian sobre los programas de reubicación de personas en situación de calle en EE. UU. Lo hice en colaboración con mi amiga Nadieh Bremer, una científica de datos increíble devenida en diseñadora de visualización de datos. Trabajamos en conjunto con los periodistas para crear cinco visualizaciones diferentes que ayudaban a explicar conceptos complejos. Fue un trabajo que disfruté mucho porque fue la primera vez que tuve la oportunidad de ver cómo un proyecto en el que trabajé contribuyó al diálogo en torno a políticas sociales y a generar consciencia sobre un tema. Creo que hay mucho poder en eso.

Por otro lado, en la pandemia creé un proyecto personal que era un juego interactivo: “People of the Pandemic”. Comencé a desarrollarlo cuando recién estaba empezando la pandemia y veía que muchas personas, especialmente de mi edad, no se tomaban en serio lo que estaba pasando. Mi motivación fue buscar la forma de presentar los datos de la forma más accesible para las personas a las que no les interesaba el tema. Los artículos largos con narrativas muy detalladas funcionan muy bien con las personas que ya están involucradas en un tema y que están dispuestas a invertir 10 o 15 minutos a zambullirzse en un artículo. En este caso, sentí que tenía que presentar la información de forma divertida, siempre siendo respetuosa con la historia, para lograr un impacto.

Otro trabajo que me gustó mucho fue una visualización sobre el musical Hamilton. Lo que hice fue visualizar cada una de las líneas y diálogos del musical y construí una herramienta de exploración en la que los usuarios podían filtrar por personajes, relaciones y temas a lo largo del musical, o buscar las letras de las canciones. Presenté un análisis que hice de la obra y, al principio, no lo pensé como una forma de storytelling, simplemente me pareció una forma divertida de compartir datos interesantes que descubrí sobre la obra. En retrospectiva, creo que fue la primera vez que puse a prueba mi capacidad de contar historias visualmente.

¿Qué consejo le darías a una empresa o emprendimiento que quiera usar dataviz como content marketing?

La clave es poner a la audiencia o el target en el centro de la estrategia. El dataviz consiste en comunicar datos de un modo preciso para que una audiencia pueda entenderlos con mayor facilidad.

En este sentido, otro punto clave es comprobar que el diseño de la información facilita la comprensión para esa audiencia determinada. Es un punto importante porque es muy fácil tergiversar los datos. Hay que tener conocimientos de los principios básicos de diseño para asegurarnos de comunicar correctamente los datos.

Con cada proyecto hay una fase de onboarding en la que busco tener una comprensión cualitativa general del tema y luego viene una fase en la que me sumerjo en los datos. Un desafío a la hora de sumergirse en conjuntos de datos es que, cuanto más grandes y complejos son, más distracciones hay. Para cada proyecto, lo ideal es identificar un tema central y entre tres y cuatro argumentos de apoyo, como sucede con una noticia o historia. Por esto es clave definir los temas centrales a comunicar, de modo tal que no se pierda tanto tiempo siguiendo todas las posibles tangentes de la historia.

Otro punto central a tener en cuenta es la importancia de comunicar las deficiencias o puntos débiles del conjunto de datos, las decisiones tomadas en el proceso de diseño y siempre ser claro con la metodología utilizada.

¿Qué medios y marcas consideras un punto de referencia en dataviz?

Llevo casi una década involucrada en la visualización de datos y creo que, a principios de la década, la gran mayoría de las visualizaciones de datos que estaban saliendo al público fueron realizadas por medios de comunicación: el New York Times, Bloomberg, el Washington Post, FiveThirtyEight, el Financial Times, Reuters, etc.

En términos de marcas, no conozco tantos ejemplos que apliquen el dataviz. Uno de los ejemplos más memorables es el de Stitch Fix, una empresa de tecnología que vende cajas de ropa personalizadas. Ponen mucho foco ​​en el machine learning y la ciencia de datos. Un año hicieron una visualización de datos que explicaba muy bien su proceso de trabajo. En general, no noto que muchas marcas estén usando el dataviz y por eso fue muy interesante participar en el Content Marketing Meeting.

Hay un potencial muy rico y muchas oportunidades para que las marcas comiencen a hacer marketing basado en datos. Especialmente porque, si se hacen bien, los datos pueden generar confianza y lealtad a la marca.

¿Qué es lo que más disfrutas de tu trabajo?

Mi fascinación con la visualización de datos tiene que ver con explorar datos y descubrir cómo comunicarlos de forma efectiva a diferentes audiencias. Crecí tomando muchas clases de arte y matemáticas. Después de estudiar negocios en la universidad y de darme cuenta de que no era para mí, empecé a tomar clases de informática y me gradué como ingeniera de software. Por mi experiencia y amor por el arte, terminé trabajando como ingeniera front-end en mi primer trabajo, que fue en una empresa de big data. En este trabajo, me pidieron que investigara D3.js, una biblioteca de JavaScript para crear visualizaciones de datos en la web. A medida que investigaba el tema, me di cuenta de lo mucho que amaba la expresión creativa que ofrece la visualización de datos: es una combinación de arte, matemáticas y coding, tres cosas que me encantan.

Disfruto muchísimo la fase de aprendizaje en cada proyecto. Debido a que el dataviz no trata sobre un tema específico, con cada cliente o proyecto personal tengo la oportunidad de aprender algo nuevo sobre el mundo. Hay mucho que aprender al comienzo de un proyecto, lo cual es agotador, pero también muy gratificante.

También me encanta la transición a la fase de diseño porque es el momento en el que le doy rienda suelta a la creatividad. Es muy satisfactorio cuando puedo encontrar las imágenes que apoyan una historia y que son estéticamente atractivas. En esta fase, me encanta hacer un guiño al conjunto de datos en forma de metáfora visual. Un ejemplo puede ser que el esquema de color o las formas estén relacionadas con las estrellas o la astronomía porque el conjunto de datos original es sobre astronomía.

Finalmente, como vengo de la ingeniería de software, siempre disfruto muchísimo cuando entro en el flujo de coding, o de “picar código”. Es muy satisfactorio no solo participar en la fase de diseño creativo, sino también participar de la implementación. En definitiva, me encanta el hecho de que incluso en un solo proyecto mi rol cambia muchas veces y la forma en que tengo que pensar en cada etapa también.

De cara al futuro, mi sueño es crear instalaciones artísticas impulsadas por datos. Realmente admiro el trabajo de Georgia Lupi, Domestic Data Streamers y TeamLab. Han sido muy influyentes para mí.