Geschichten wecken die Neugier und Aufmerksamkeit der Zuhörer. Mit einer Geschichte können Daten illustriert, verständlich gemacht und besser eingeprägt werden. Doch worauf kommt es beim Data Storytelling an und was für Vorteile und Gefahren bringt es mit sich? In diesem Artikel geht es um die Macht von Data Storytelling.

Vom Datenberg zur Geschichte - wozu Storytelling?

In der heutigen Zeit der Digitalisierung stehen immer mehr Informationen in Form von Daten, Zahlen und Fakten zur Verfügung. Durch immer ausgereiftere statistische Verfahren, Umfragen und Berechnungen werden riesige Datenmengen zu allen erdenklichen Lebensbereichen gesammelt, verarbeitet und ausgewertet. Die heutige Herausforderung ist, die Daten sprechen zu lassen.

Für den Menschen ist es einfacher, zusammenhängende Informationen, am besten in Form einer Geschichte, aufzunehmen und zu verstehen. Auch bleiben sie dadurch länger im Gedächtnis. Data Storytelling ist eine strukturierte Methode, um einer Zielgruppe einen Überblick über die ausgewerteten Daten zu verschaffen, ihnen die Bedeutung dieser klarzumachen und sie zum Handeln zu motivieren. Fügt man nämlich die Daten in ein Szenario ein und spinnt daraus eine Geschichte, erreichen diese die Empfänger besser. Darüber hinaus trägt eine gute Geschichte auch eine emotionale Komponente in sich, wodurch sie eine Verbindung zu den Zuhörern schafft.

Sprache als Betriebssystem

Dass Geschichten so einflussreich sind, liegt auch daran, dass sie mit der Sprache arbeiten. „Sprache ist das Betriebssystem, das den Denkprozess steuert“. Das heißt, je weniger Wortschatz und Sprachkenntnis einem Menschen zur Verfügung steht, desto weniger ist ihm scharfsinniges Denken möglich. Data Storytelling „übersetzt“ Daten in die Sprache und bedient sich somit des menschlichen Betriebssystems.

Was genau ist Data Storytelling?

Oft wird der Begriff Data Storytelling mit Visualisierungsmethoden, wie Grafiken, Schaubildern und Dashboards gleichgesetzt. Data Storytelling geht aber weit darüber hinaus. Es vereint dabei drei grundlegende Komponenten: Daten, Visualisierung und Narrativ.

Daten - die Grundlage für das Storytelling

Das Data Storytelling beruht auf Daten. Diese müssen in einer einheitlichen Struktur vorliegen und auch einheitlichen Informationsgehalt haben. Außerdem muss die Herkunft und Validität der Daten sicher sein. Denn die schlechte Qualität von Daten kann die Glaubwürdigkeit des Data Storytellings sehr beeinträchtigen und zu Fehlinterpretationen führen.

Visualisierung

Visualisierungen beim Data Storytelling verbinden Textelemente und Daten zu einem narrativen Fluss. Um die Aufmerksamkeit des Betrachters auf etwas zu lenken, gilt es, einen Fokus zu setzen und visuelle Hierarchien zu kennen sowie auszunutzen. Beispielsweise kann die zentrale Botschaft hervorgehoben werden, in dem auch im Schaubild die entsprechenden Stellen mit Farbe markiert, vergrößert oder Textelemente weit oben und links positioniert werden.

Narrativ

Eine gute Geschichte – auch diejenige beim Data Storytelling – ist kontextgerecht aufbereitet und strukturiert, verfolgt ein klares Ziel und bedient sich dafür erzählerischer Mittel (beispielsweise Metaphern), die für die Zielgruppe leicht verständlich sind. Auch beim Data Storytelling gibt es Protagonisten, die durch einen Teil der Daten dargestellt werden, und Rahmenhandlungen, die die übrigen Daten bilden.

Was bringt Data Storytelling?

Neben dem bereits genannten Hauptziel von Data Storytelling – Daten der Zielgruppe verständlicher und greifbarer zu machen – hat dieser Ansatz noch weitere Vorteile.

Einprägsamkeit – Komplexe neuronale Prozesse, die beim Wahrnehmen einer Geschichte beim Zuhörenden ausgelöst werden, sorgen dafür, dass man sich an Geschichten sehr viel besser erinnert als an „nackte“ Daten.

Überzeugungskraft – Durch Geschichten werden beim Zuhörenden Emotionen geweckt. Die Empathie bewirkt, dass die Zielgruppe eher zu einer bestimmten Handlung motiviert wird (beispielsweise zu einer Spende).

Vertrauen – Durch die emotionale Verbindung der Zuhörenden zum Erzählenden fasst man beim Hören einer Geschichte eher Vertrauen in das Erzählte als beim reinen Betrachten eines Datensatzes. Außerdem neigen wir bei einer Geschichte dazu, unsere Skepsis fallenzulassen, um unterhalten zu werden, während wir bei einer Statistik eher skeptisch bleiben, um nicht „übers Ohr gehauen“ zu werden.

Gefahren von Data Storytelling

Eloquenz statt Stringenz

Neben den zahlreichen Vorteilen birgt das Data Storytelling auch Gefahren, die es zu bedenken gilt. Wie bereits erwähnt, ist logisches Denken allein durch die Sprache möglich und umso scharfsinniger, je mehr Sprachkenntnis und Wortschatz zur Verfügung stehen. Daher klingt eine Erklärung, die sehr wortgewandt formuliert ist, automatisch überzeugend und gehaltvoll für den Zuhörer, auch wenn sie das gar nicht ist.

Menschen, die sich sehr eloquent ausdrücken und mit der Sprache jonglieren können, können daher ihre Wortgewandtheit ausnützen, um die fehlende Stringenz in ihrer Argumentation zu kaschieren. Hierfür muss die Geschichte für den Zuhörenden einfach nur sehr plausibel klingen.

Korrelation versus Kausalität

Menschen fällt es oft schwer, ohne explizite Hinweise zwischen Korrelation und Kausalität zu unterscheiden. Das heißt, dass eine statistische Beziehung zwischen zwei Faktoren durch eine ungeschickte Darstellung der Informationen schnell für einen ursächlichen Zusammenhang gehalten werden kann.

Um die Ursache-Wirkung-Beziehung zwischen Fakten zu ergründen, kann die Methode der "kausalen Modellierung" hilfreich sein. Diese hier zu erklären würde den Rahmen des Artikels sprengen. Wer daran Interesse hat, kann sich dieses Gespräch dazu anschauen oder diesen Artikel lesen.

Kognitive Verzerrungen

Da Geschichten immer aus einem bestimmten Blickwinkel erzählt werden und außerdem immer ein Ziel verfolgen, kann nicht von davon ausgegangen werden, dass sie objektiv erzählt werden. Zudem unterliegt sowohl der Erzählende als auch die Empfänger ihren eigenen kognitiven Verzerrungen. Diese entstehen beispielsweise durch ein Zuviel oder Zuwenig an Informationen, einen zu starken oder schwachen Fokus oder einen hohen Handlungsdruck.

Hier ist es wichtig, dass der Erzähler sich dessen bewusst ist und mögliche Verzerrungen seinerseits vermeidet und sich auch der Zuhörer darüber im Klaren ist, dass er kognitiven Verzerrungen unterliegt und in die Irre geführt werden kann.

Fazit

Data Storytelling ist eine hilfreiche Methode, um in der heutigen Zeit der Datenflut Informationen für die Zielgruppe verständlich und greifbar zu machen. Sie macht Daten außerdem einprägsamer, vertrauensvoller und überzeugt mehr zu Anschlusshandlungen.

Durch die drei Komponenten Visualisierung, Daten und Narrativ wird das Data Storytelling eine ganzheitliche Methode, die die Zuhörenden visuell, emotional und kognitiv anspricht.

Vorsicht ist geboten, wenn Wortgewandtheit dazu genutzt wird, fehlenden Inhalt zu kaschieren und Korrelation mit Kausalität gleichgesetzt wird. Hier gilt ist, sich der fehlenden Objektivität und der eigenen kognitiven Verzerrung bewusst zu sein.

Quellen:

- https://frank-buckler.medium.com/beware-storytelling-practice-truth-telling-a5d948d4235f

- https://www.narratives-management.de/data-storytelling-von-nackten-fakten-zu-geschichten/

- https://www.vallee-partner.de/blog/storytelling-mit-daten

- https://m.heise.de/developer/artikel/Data-Storytelling-Datenerkenntnisse-sichtbar-machen-4310294.html?seite=all

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