データストーリーテリングの芸術を習得する：データサイエンティストのためのガイド
Guide for Data Scientists to Master the Art of Data Storytelling
もしデータサイエンティストになりたいと思っている場合、あるいは既にデータサイエンティストである場合、必要なスキルを知っているか読んだことがあるでしょう。プログラミング言語、数学的統計の理解、データ可視化の能力などが必要です。
データサイエンスのプロフェッショナルになりたいと思っている場合、ガイダンスが必要な場合は、この記事を参照してください：5つのステップでデータサイエンスプロフェッショナルになる。
データ準備段階での時間の大部分は、データを見つけてクリーンアップすることに費やされますが、データサイエンスには他にも重要な要素があります。
価値のある洞察を見つけた後は、傾向、パターン、または可視化に変換する必要があります。データプロフェッショナルとして、非技術的な人々が技術的な言葉を理解するのは難しいことです。
技術的な人であっても、非技術的な人々にメッセージを伝えることは難しいです。技術用語を使わない人にも出会うことがありますし、可視化やプロジェクトの実行を通じた説明を好む人に対応することもあります。
したがって、価値のある洞察を見つけた後は、さまざまな人に対応する必要があります。これをマスターすることは難しいかもしれませんが、達成可能です。
始めましょう…
非技術言語
私自身がデータサイエンティストであるため、ステークホルダーやマネージャーの多くが技術的なバックグラウンドを持っていないことを理解しています。そのため、普段のチームで使用する用語の多くは、彼らにとっては外国語になるでしょう。たとえば、F1スコアや交差検証などです。
教師が生徒にトピックを説明する方法を考え、観客に説明する際にそれを頭に入れておいてください。データサイエンスの専門用語を、誰もが理解できる言葉に翻訳してください。特定のデータサイエンス用語を置き換える方法がない場合は、何を意味するかを説明することによって害を与えることはありません。技術用語によって観客の注意を失うことで、より多くの害を引き起こします。
データ可視化
異なる人々は異なる方法で学びます。誰かはテキストブックを一度読んで理解できるかもしれません。誰かは色分けされたものが必要かもしれません。誰かは可視化が必要です。発表する際に、自分自身を制限して、1000の質問に答える必要があるという窮地に陥らないでください。可視化はあなたのために質問に答えることができます。
データ可視化により、観客はあなたが行ったステップとあなたの結果を視覚的に理解することができます。あなたが背景で可視化について話している間に、彼らの目は学習し、あなたが言っていることを理解し始めます。
サマリー
発表の最後に、重要なポイントとデータ可視化のサマリーページを用意して、観客に見せてください。この時期に、あなたは質問にオープンで、観客は新しい質問をするために継続的にサマリーボードを見ることができます。
あなたの観客が質問をすることは悪いことではありません。それは、彼らが聞いていて、興味を持って、学び、理解したいと思っていることを示しています。
3幕ストーリーテリング
上記のポイントは、あなたのストーリーテリングを効果的にする要素です。しかし、構造があなたのデータストーリーテリングを成功させる要因です。
3幕ストーリーテリングは、物語の3つの部分に分ける人気のあるモデルで、次のように物語を分割します。
準備
目的：解決しようとしている問題を最も明確に述べる。
これには、プロジェクトの紹介、プロジェクトの目的、何を解決しようとしているかなどが含まれます。データサイエンスの観点からは、問題や課題についてより詳しく説明し、プロジェクトの目的に文脈を与えることになります。あなたのプロジェクトの目的は、あなたのポイント1に相当します。
対立
目的：この問題を解決することがなぜ重要であるのか、そして問題を解決するためにどのような異なる道筋をたどったかを観客に説明する。
対立の部分では、手元のタスクについて引き続き話し、会社が最初にこの問題に直面した理由を説明します。観客の興味を引き続けるために、会社が直面している問題について話すことは常にステークホルダーを引き付けるでしょう。
手順を説明し、タスクを完了するために通過した異なるパスとその結果を段階的に読者に説明してください。データサイエンスプロジェクトで取った異なるステップは、異なるポイントを反映します。例：ポイント2、ポイント3、…
遭遇した失敗や障害の文脈を提供することで、解決策に至るまでのあなたと観客の間に信頼と理解を築くのに役立ちます。
解決策
目的：問題を解決するための提案を説明し、観客が満足するようにします。
ここで、観客は心配から安心に移行します。あなたの解決策は、以前の失敗と障害をどのように克服するかを述べる必要があります。このセクションを質問に開放してください。観客はあなたのデータインサイトに完全な信頼を持ち、これが正しい方法であると信じたいと思うでしょう。
観客が安心したら、タスクが成功するために必要な行動について話し始めることができます。
ピラミッド原理
非常に効果的な構造のもう一つは、ピラミッド原理です。これは、複雑な問題を忙しい幹部に明確に伝えるために使用される効果的なコミュニケーションツールです。目的は、文章のアイデアが常に単一の考えの下にピラミッドを形成することです。
さらに説明しましょう。あなたのデータインサイトについて学びたいが時間がないか、解決策を知りたいと熱心な忙しい幹部に対処する場合、ピラミッド原理が適しています。
それは3つの部分に分かれています：
あなたの答え
この場合、あなたの答えは、手順を完了するための解決策です。これは、あなたが観客に持って帰ってほしい主要なポイントです。これは重要なメッセージであり、焦点をこの主要なポイント、つまり解決策に合わせる必要があります。
サポート引数
解決策を述べたら、次のステップは、あなたの観客がこの方法が最適であることを納得させることです。そのためには、高レベルのインサイトを備えたサポート引数の旅に連れて行く必要があります。この部分では、観客にはいくつかの質問が残っているかもしれません。
サポートファクト/データ
この部分では、観客が持つ可能性のあるすべての質問がここで回答されます。各サポート引数は、データと事実によって裏付けられている必要があります。これにより、観客があなたが宿題をしており、最初の回答/解決策が空中から出てきたものではないことを保証できます。
まとめ
非技術的な言語と視覚化を使用するスキルを使用することで、データストーリーテリングの芸術をマスターすることができます。どちらの構造を選択するかは、観客をどれだけよく知っているかに依存します。どちらの構造が効果的かを試行錯誤することができます。構造に対して質問が少ないほど、ストーリーテリングが成功したことになります。 Nisha Aryaは、VoAGIのデータサイエンティスト、フリーランスの技術ライター、およびコミュニティマネージャーです。彼女は特に、データサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、データサイエンスに関する理論的な知識を提供することに興味を持っています。また、人間の寿命の長さに人工知能がどのように役立つかを探求したいと考えています。広範な技術知識とライティングスキルを広げながら、他の人を指導するのを助けたいと考えています。
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
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