ตัวอย่างการเล่าเรื่องราวจากข้อมูล

Data Visualization เป็นหนึ่งในแนวปฏิบัติที่สำคัญในยุคของ Data-Driven Business เพราะการจะวิเคราะห์ข้อมูลได้รวดเร็ว ถูกต้อง และแม่นยำ ต้องอาศัยการแปลงข้อมูลให้เป็นภาพที่สามารถเปิดเผยสิ่งที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลให้เห็นด้วยตาว่า ข้อมูลมีหน้าตาอย่างไร มันบอกอะไร และเราจะใช้ประโยชน์จากสิ่งที่ได้รับรู้นี้อย่างไร

 แต่หากภาพที่สร้างขึ้นมีลักษณะแปลความยาก ซับซ้อน และไม่ชัดเจน ก็มีโอกาสสูงที่จะนำไปสู่ความล้มเหลวที่มีสาเหตุมาจากการสื่อสารที่ขาดประสิทธิภาพ เพราะฉะนั้น การออกแบบจึงเป็นหนึ่งในพื้นฐานสำคัญในการเล่าเรื่อง (Storytelling) เพื่อนำไปสู่การ Take Action ที่เป็นประโยชน์ได้อย่างแท้จริง

 ต่อจากนี้ไปจะได้แนะนำขั้นตอน Data Visualization เพื่อใช้ในทางธุรกิจ ซึ่งจะช่วยเพิ่มพลังในการเล่าเรื่อง และวิธีทำให้ข้อมูลกลายเป็นจุดสำคัญของเรื่องราว เปลี่ยนข้อมูลให้กลายเป็นเรื่องราวที่มี Big Impact ต่อกลุ่มเป้าหมาย

การเล่าเรื่องด้วยข้อมูลแบบหวังผล สามารถแบ่งออกเป็น 5 ขั้นตอน ดังนี้

 STEP 1 เข้าใจความสำคัญของบริบท (The Importance of Context) 

STEP 2 การเลือกภาพที่หวังผลได้ (Choosing an Effective Visual) 

STEP 3 ลดความยุ่งเหยิง (Clutter Is Your Enemy!) 

STEP 4 โฟกัสไปที่เรื่องที่อยากบอกผู้ชม (Focus Your Audience’s Attention) 

STEP 5 คิดอย่างนักออกแบบ (Think Like a Designer) 

 Credit : (จากหนังสือ Storytelling With Data, Cole Nussbaumer Knaflic)

ก่อนจะเริ่มทำ #DataVisualization ควรหาคำตอบให้ชัดเจน 3 ข้อคือ 

 Who : ใครคือผู้ชมของคุณ? 

 What : คุณต้องการให้พวกเขารู้หรือทำอะไร?

 How : คุณจะใช้ข้อมูลเพื่อช่วยในการตัดสินใจได้อย่างไร? 

 สมมุติว่า เราสามารถตอบคำถามได้ครบแล้วดังนี้ 

o Who คือ คณะกรรมการงบประมาณ 

o What คือ การแสดงให้เห็นถึงความสำเร็จของโครงการ และขอเงินทุนสนับสนุนเพื่อดำเนินโครงการต่อในภาคเรียนต่อๆ ไป 

o How คือ ข้อมูลที่ได้จากการสำรวจเพื่อแสดงว่า เด็กๆ มีความรู้สึกดีต่อวิทยาศาสตร์เพิ่มขึ้นเมื่อเข้าโปรแกรมการเรียนรู้ภาคฤดูร้อน ซึ่งเปรียบเสมือนหลักฐานชิ้นสำคัญที่ต้องนำเสนอต่อคณะกรรมการ 

 การนำไปประยุกต์ใช้จริงด้วย 3 ขั้นตอน 

1. #InBrief : เพื่อเข้าใจที่มาของปัญหา เช่น ถ้าเราพยายามให้เด็กๆ ได้สัมผัสกับวิทยาศาสตร์เร็วขึ้นล่ะ? บรรดาครูจะเปลี่ยนความรู้สึกของเด็กๆ ได้ไหม? 

2. #BigIdea : เพื่อสรุปสาระสำคัญและเหตุผล เช่น โปรแกรมนำร่องการเรียนรู้ภาคฤดูร้อนประสบความสำเร็จในการปรับทัศนคติความรู้สึกที่มีต่อวิทยาศาสตร์ของนักเรียน ด้วยเหตุนี้ กลุ่มครูผู้รับผิดชอบจึงเสนอต่อคณะกรรมการให้มีการดำเนินการต่อในอนาคต และขออนุมัติงบประมาณเพื่อดำเนินงานโปรแกรมนี้ 

3. #Storyboard : เพื่อเตรียมการนำเสนอ เช่น การกำหนดโครงสร้างอย่างรอบคอบจะทำให้มีโอกาสประสบความสำเร็จสูงขึ้น เช่น ชนะใจลูกค้า พนักงาน หัวหน้า หรือผู้เข้าร่วมรับฟัง เป็นต้น

"The Right Visualization is Essential to Help Your Data Make a Big Impact"

 ขั้นตอนนี้เราจะมาหาคำตอบว่า จะมีวิธีเลือกภาพแบบไหนให้ดีที่สุดสำหรับการสื่อสาร? เราสามารถ Visualize ข้อมูลได้หลายรูปแบบ ในแต่ละแบบก็ให้ข้อมูลเชิงลึกที่ไม่เหมือนกัน ฉะนั้น เมื่อเริ่มงานกับข้อมูลที่มีอยู่ในมือ สิ่งสำคัญก็คือ การวิเคราะห์และสรุปประเด็นที่ต้องการจะบอก รวมถึงความสัมพันธ์ที่ต้องการแสดงให้เห็น การกำหนดวัตถุประสงค์ที่ชัดเจนจะช่วยในการเลือก #DataVisualization ได้อย่างเหมาะสม เพื่อส่งสาระสำคัญได้อย่างดีที่สุด

"คุณสมบัติของกราฟที่ดีจะต้องสื่อสารข้อมูลได้อย่างถูกต้อง รวดเร็ว ไม่เป็นภาระสมองมากเกินไป หรือเกินความจำเป็นสำหรับผู้ชม"

 เหตุผลง่ายๆ ที่ควรลดความยุ่งเหยิงของภาพ Visualization เพราะมันทำให้ภาพของเราดูซับซ้อนเกินความจำเป็น ฉะนั้น ทุกองค์ประกอบที่ใส่ลงไปบนชาร์ตหรือกราฟ จะเพิ่มภาระด้านการรับรู้ทางฝั่งของผู้ชม เราควรพิจารณาองค์ประกอบอย่างรอบคอบ ฉะนั้น Visualization ควรตอบโจทย์นี้ให้ได้ก่อน นั่นคือ กราฟนี้สื่ออะไรและควรทำอะไรต่อไป?

 การพยายามลดความยุ่งเหยิงจะส่งผลดีต่อการรับรู้ของผู้ชม โดยขั้นตอนนี้จะอ้างอิง หลักการเกสตัลท์ (#Gestalt Principles) หรือจิตวิทยาเกสตัลท์ (Gestalt Psychology) ในการรับรู้ทางสายตา และการนำมาใช้กับ #DataVisualization นอกจากนี้ยังได้กล่าวถึงการจัดตำแหน่ง (Alignment) การใช้พื้นที่ว่าง (White Space) และการปรับความคมชัด (Contrast) ซึ่งเป็นองค์ประกอบสำคัญของการออกแบบ ปัจจุบันหลักการดังกล่าวนี้ถูกนำไปใช้กับในหลายวงการ เช่น The Gestalt Principles in Web Design, UI/UX Design, Architecture, Photography เป็นต้น

เรายังต้องพิจารณาอย่างรอบด้านว่า ผู้ชมน่าจะคิดเห็นอย่างไร เพื่อจะได้รู้ว่าควรออกแบบอย่างไร รวมถึงหาข้อสรุปว่า ส่วนใดของภาพน่ามองและจดจำ โดยการปรับแต่งภาพเพื่อสร้างจุดสนใจ เช่น ขนาด สี และตำแหน่ง เป็นต้น ที่จะช่วยดึงความสนใจของผู้ชมไปยังจุดที่ต้องการให้โฟกัส และสร้างลำดับชั้นของส่วนต่างๆ

 ขั้นตอนนี้จะเป็นการศึกษา Preattentive attributes คือ คุณสมบัติทางสายตาที่เราสังเกตเห็นได้โดยไม่ต้องใช้ความพยายามมาก เราใช้ความรู้ตรงนี้เพื่อส่งสัญญาณให้ผู้ชมรับรู้ได้ด้วยตนเองว่า “ต้องดูที่ไหน” พูดง่ายๆ คือ การออกแบบบางส่วนให้สะดุดตามองเห็นได้ก่อนนั่นเอง

 จากภาพตัวอย่างเป็นการสร้างลำดับชั้นการมองเห็นข้อมูลโดยนำความรู้ด้าน Visual Elements Of Art : Hue, Value และ Saturation มาใช้ และเพิ่มคำอธิบายถึงผลการสำรวจแบบเจาะจงแก่ผู้ชมได้

เมื่อพูดถึงฟอร์มและฟังก์ชัน (Form and Function) ของ Data Visualizations อันดับแรกเราต้องคาดคิดไว้ก่อนเลยว่า เราต้องการให้ผู้ชมใช้ข้อมูลนี้เพื่อประโยชน์อะไร (Function) แล้วค่อยแปลงข้อมูลให้อยู่ในฟอร์ม (Form) ที่จะช่วยให้เกิดสิ่งนั้นได้โดยง่าย

 ขั้นตอนนี้จะให้ความสำคัญกับการนำแนวคิดการออกแบบผลิตภัณฑ์ (Product Design) มาใช้กับการสื่อสารกับข้อมูล เป็นการเทียบเคียงแนวคิดการออกแบบผลิตภัณฑ์มาใช้อธิบายการสื่อสารข้อมูล โดยมี 3 คุณลักษณะที่เป็นตัวชี้วัดงานออกแบบที่ดี ได้แก่ 

 1. ง่ายต่อการใช้งาน (Affordances) ถ้านำหลักการข้อนี้ไปใช้ออกแบบ #Chart / #Graph / #Diagram ของเรา ก็ต้องใส่ใจกับการสื่อสารข้อมูลที่ผู้ใช้สามารถตีความหรือแปลผลได้อย่างถูกต้อง ชัดเจน และรวดเร็ว นำไปสู่การใช้ประโยชน์ได้จริง 

 2. ทุกคนใช้งานได้ (Accessibility) การนำแนวคิดข้อนี้มาใช้ในทาง Visualization อาจหมายถึง การออกแบบการสื่อสารที่เข้าถึงได้แม้ว่าจะเป็นผู้เชี่ยวชาญหรือไม่ก็ตาม 

 3. สวยงามน่าใช้ (Aesthetics) ในทาง Visualization แล้วหมายถึง “Good Looking Visualizations” เพื่อให้เกิดแรงดึงดูดความสนใจของผู้ชม เลือกธีมให้เหมาะกับการใช้งานตามบริบทหรือเหตุการณ์นั่นเอง

Practical Data Visualization with Power BI ราคา 490 บาท

ดูรายละเอียดหนังสือเพิ่มเติม -->  คลิกที่นี่

ใหม่ล่าสุด!!!! มีจำหน่ายในรูปแบบ E-Book แล้ว ที่ meb - mobile e-books และ Ookbee

สามารถซื้อได้ที่ร้านหนังสือชั้นนำทั่วประเทศ Se-ed Book, B2S, ร้านนายอินทร์, ศูนย์หนังสือจุฬาฯ สั่งซื้อออนไลน์ได้ด้วยตัวเองที่ --> สั่งซื้อหนังสือ คลิกที่นี่

การเล่าเรื่องราวจากข้อมูล คืออะไร

ข้อใดคือ การเล่าเรื่องราวจากข้อมูล (Data Storytelling )

การเล่าเรื่องราวจากข้อมูลที่ดีจะต้องประกอบด้วยองค์ประกอบใดบ้าง

ประโยชน์ของการเล่าเรื่องราวจากข้อมูล(Data Story Telling)มีอะไรบ้าง