I dati non sono solo l’espressione quantitativa e qualitativa che rappresenta un fenomeno, ma sono alla base di una storia che ne favorisce la divulgazione catturando il pubblico. Ovviamente, questa storia, bisogna saperla trovare e raccontare.
Non siete mai rimasti basiti dalla rappresentazione grafica di dati attraverso complesse flow chart, mappe e infografiche? Non avete la sensazione di essere stati “colpiti” senza aver capito nulla di ciò che avete visto o che vi è stato spiegato? E se avete utilizzato voi stessi queste tecniche in pubblico, non avete mai avuto la sensazione di non essere compresi? Infine: quando queste tecniche vengono presentate in pubblico, dite la verità: favoriscono domande, discussioni e analisi o le bloccano?
Nel 2016 Aner Tal e Brian Wansink hanno suddiviso a caso i partecipanti a un esperimento ideato per comprendere l’efficacia di una rappresentazione grafica in ambito farmaceutico.
(in: Blinded with science: trivial graphs and formulas increase ad persuasiveness and belief in product efficacy’. Public Understanding of Science 25, 2016. https://doi.org/10.1177/0963662514549688.)
È risultato che il gruppo che ha avuto a disposizione solo una narrazione verbale (a proposito di un dato farmaco), riteneva che l’efficacia del farmaco (autorevolezza del dato), fosse minore rispetto al gruppo che aveva a disposizione anche un grafico a barre. Il grafico a barre non aggiungeva alcuna nuova informazione, si limitava semplicemente a rappresentare gli stessi dati forniti testualmente. Quindi gli autori della ricerca ne hanno dedotto che la rappresentazione grafica può indurre a sostenere la convinzione di una maggiore scientificità (del farmaco, in questo caso), rispetto a una sola presentazione testuale.
Soffermandosi sul tema della rappresentazione visiva dei dati, Nan Li , Dominique Brossard , Dietram A. Scheufele , Paul H. Wilson e Kathleen M. Rose, in Communicating data: interactive infographics, scientific data and credibility, 2018, spiegano quanto segue:
“Negli ultimi vent’anni la visualizzazione delle informazioni per la comunicazione scientifica, ha subito un’impennata (Welles and Meirelles ‘Visualizing computational social science’. Science Communication 37). Forme innovative di visualizzazione dei dati, che vanno da semplici grafici ad area proporzionale che mostrano le impronte globali di carbonio (a esempio Lavelle M.. ‘The changing carbon map: how we revised our interactive look at global footprints’. National Geographic. 22nd November 2013), ad animazioni 3D complesse che rappresentano i risultati della scansione biomedica, hanno ottenuto una crescente popolarità nella comunità scientifica. Scienziati, ricercatori e professionisti hanno utilizzato visualizzazioni computazionali per mostrare modelli di dati che non sono riconoscibili quando vengono presentati in formati non visuali. Le rappresentazioni visive interattive vengono utilizzate per aumentare i processi di ragionamento analitico, che consentono al pubblico di esplorare i dati visuali per ottenere approfondimenti e conoscenze a supporto delle decisioni (Fisher, Green e Arias-Hernández, Visual analytics as a translational cognitive science. Topics in Cognitive Science 3, 2011; Thomas and Cook, Illuminating the path: the research and development agenda for visual analytics. National Visualization and Analytics Center, 2005). Più recentemente, l’aumento dell’impiego di rappresentazioni di dati in ambito giornalistico, ha alimentato l’interesse per le narrazioni visuali in cui una rappresentazione interattiva gioca un ruolo importante nel coinvolgimento di un pubblico di massa (Segel and Heer ‘Narrative visualization: telling stories with data’. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 16, 2010).”
Interattività dei dati
Sulla questione dell’interattività, invece, le opinioni scientifiche sono discordanti in merito al fatto se questa sia determinante per stabilire l’efficacia e l’autorevolezza dei dati. In sostanza si ritiene che l’autorevolezza della fonte aumenti in caso di rappresentazione interattiva, solo se questa mostra una rappresentazione dei dati più accurata e precisa.
Maciejewski (Data Representations, Transformations, and Statistics for Visual Reasoning. Synthesis Lectures on Visualization 2, 2011), mostra che se un soggetto interroga una mappa statica può comprendere il fatto che una data località abbia una popolazione fra 40.000 e 50.000 abitanti. Se invece agisce in una rappresentazione interattiva, arriva al dato preciso di 42.317 abitanti.
Giudizio e attendibilità della fonte
La precisione del dato influisce sul giudizio di attendibilità e autorevolezza della fonte. In altri termini: più il dato è preciso e più autorevole appare, anche se potrebbe essere falso.
Tuttavia, in altri casi, l’interazione non è percepita come fondamentale per aumentare l’effcacia del dato proposto. La questione qui sembra essere squisitamente psicologica: dato che l’interazione richiede un coinvolgimento personale nella ricerca e nella interpretazione del dato, questa partecipazione diretta del soggetto tende valorizzare l’autorevolezza dato stesso dato che, se così non fosse, saremmo di fronte a un giudizio negativo nei confronti del soggetto stesso che il dato ha ricavato in modo autonomo.
Qualità e rappresentazione dei dati
L’interesse dei comunicatori e degli scienziati per la rappresentazione di dati e di basi di dati in modo visuale e grafico è andata aumentando notevolmente negli ultimi dieci anni. Il mondo scolastico e gironalistico è un esempio chiaro di questa crescita di attenzione verso la rappresentazione visuale del dato.
Tuttavia, nonostante la crescita di tali interventi in vari contesti, tra cui il giornalismo (Dixon, G. N., McKeever, B. W., Holton, A. E., Clarke, C. and Eosco, G. The power of a picture: overcoming scientific misinformation by communicating weight-of-evidence information with visual exemplars. Journal of Communication 65, 2015), l’insegnamento (Teoh, B. and Neo, T. Interactive multimedia learning: students’ attitudes and learning impact in an animation course. The Turkish Online Journal of Educational Technology 6, 2007), e la progettazione centrata sull’utente (Rodríguez Estrada, F. C. and Davis, L. S. Improving Visual Communication of Science Through the Incorporation of Graphic Design Theories and Practices Into Science Communication. Science Communication 37, 2015), non sappiamo molto sul legame fra la qualità e la modalità della rapprentazione grafica e il giudizio delle persone sull’autorevolezza e la scientificità dei dati.
Nuove idee sulla qualità e la forma dei dati e sulla percezione di autorevolezza
Attingendo a teorie sviluppate in vari campi come la cognizione visiva, l’interazione uomo-computer, il marketing e la comunicazione scientifica, Nan Li e altri cercano di definire:
“Un quadro concettuale che catturi alcuni dei processi cognitivi alla base delle percezioni della credibilità dei dati scientifici visualizzati.”
Su questo tema normalmente si ritiene che la qualità e la modalità della rappresentazione grafica incida sulla percezione dell’autorevolezza del dato (Sillence, E., Briggs, P., Harris, P. and Fishwick, L. Health websites that people can trust — the case of hypertension. Interacting with Computers 19, 2007; Champlin, S., Lazard, A., Mackert, M. and Pasch, K. E. Perceptions of design quality: an eye tracking study of attention and appeal in health advertisements. Journal of Communication in Healthcare 7, 2011).
La ricecra di Nan Li e altri, invece mostra che ciò che realmente conta non è il formato, ma la presenza di una rappresentazione grafica dei dati. Inoltre, chi dispone di mezzi limitati per decodificare i dati scientifici, è portato a determinare la loro attendibilità in base a un approccio di tipo euristico, cioè di tipo intuitivo e basandosi sull’autorevolezza della fonte (nel caso specifico questo tipo di partecipanti ha attribuito, su un problema legato al nucleare, più autorevolezza al MIT rispetto al DOE – Dipartimento dell’Energia degli USA), a differenza dei soggetti più acculturati.
L’idea degli psicologi cognitivi basata sul fatto che la comprensione dipenda dall’efficacia dei grafici, sarebbe quindi da riconsiderare.
Il risultato dichiarato da Nan Li e altri ricercatori, è che: “Contrariamente a quanto ci aspettavamo, il formato visivo e l’interattività non sono correlati alla percezione della credibilità dei dati.”
In base alla mia esperienza di formatore, creativo e storyteller, posso aggiungere che la “qualità” della rappresentazione può addirittura essere considerata come un abbellimento che riduce, invece di aumentare, la credibilità e la comprensione di un dato. Lo stesso si può dire per i cosiddetti “effetti speciali”.
Capire il dato senza effetti speciali
In sostanza abbiamo compreso che a volte la rappresentazione grafica dei dati può favorire la comprensione ma non è scontato. La rappresentazione interattiva non è sempre determinante, soprattutto se non porta alla visualizzazione di dati più precisi. La forma e la qualità della rappresentazione dei dati non incide in modo significativo sull’efficacia della loro comprensione e della percezione di autorevolezza del dato stesso. Anzi, forme più complesse e qualitative stimolano un approccio più approssimativo e immaginario (euristico) al dato scientifico.
Se leggiamo a ritroso questi risultati evidenziamo che un approccio euristico all’interpretazione del dato, fondato su una rappresentazione grafica più complessa, qualitativamente più elaborata, è sempre più diffuso ma viene utilizzato in modo non sempre adeguato, al posto di una rappresentazione più semplice che aiuti a comprendere davvero il dato stesso.
Se vogliamo ottenere un semplice e primario effetto di comprensione non abbiamo bisogno di “effetti speciali”. Ribaltando il discorso possiamo dunque dire che una volta che abbiamo appreso i dati, li conosciamo con precisione, potremo giocare con questi dati per stimolare proprio quelle rappresentazioni euristiche che non sembrano essere così utili sul piano pratico.
Quando lavorare sul piano euristico – narrativo?
Perchè?
Perchè vogliamo lavorare su un piano diverso, vogliamo (una volta appresi contenuti, i dati), che sia possibile stimolare la creatività e l’immaginazione attraverso una rappresentazione che stimoli un approccio narrativo. Infatti l’idea della ricerca, il fine a cui tende (il piano euristico in campo scientifico), è intrinsecamente legato allo storytelling.
Detto in altri termini possiamo tranquillamente saltare ed evitare ogni rappresentazione grafica dei dati riducendo tutto il lavoro in due sole tappe:
- A. Comprensione semplice e chiara del dato attraverso una sua rappresentazione minimalista ed efficace, che intervenga solo ed esclusivamente sul piano cognitivo.
- B. Narrazione del senso appreso, in chiave euristica (tendenzialmente intuitiva), attraverso sistemi di narrazione per raccontare il dato, la sua tendenza, il suo significato.
È una questione sottile ma determinante. Se noi stimoliamo un approccio euristico prima della comprensione del dato, attraverso la sua rappresentazione grafica, allontaniamo il pubblico da un approccio scientifico al dato stesso. Ma se dopo che questa comprensione è avvenuta stimoliamo il piano euristico attraverso l’elaborazione narrativa, allora stiamo sostenendo la visione d’insieme, la padronanza del dato e la costruzione di scenari di lavoro proiettati in avanti.
Vogliamo, cioè, lavorare sui dati su un piano simbolico narrativo e non fattuale, una volta che questi sono stati compresi.
Sappiamo che X, Y e Z influiscono sullo sviluppo dei territori A e B, in determinati modi M1 e M2. Una volta compreso il meccanismo di reciproche relazioni che determina una o più linee di tendenze, possiamo costruire diverse narrazioni che non riportino più alcun dato. Queste possono essere semplicemente orali, testuali, filmiche, illustrate. Il racconto euristico del dato apre la strada a una reale padronanza cognitiva del dato stesso e alla costruzione di scenari oggetto di indagine scientifica.
La rappresentazione grafica di qualsiasi dato deve sempre sempre spiegata. La semplice osservazione non comunica nulla all’osservatore. Per questo diventa un ulteriore ostacolo cognitivo. La narrazione no. Non necessita spiegazioni ed è in grado da sola di reclutare un pubblico maggiore.
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