4.30 Data Storytelling

จากการทำ Final Project ที่ผ่านมา เป็นงานกลุ่มที่ทำให้เห็นถึงความสำคัญของการเรียงลำดับการทำ data ให้ออกมาเข้าใจง่าย และได้เรียนรู้ถึงการเก็บข้อมูลต่างๆ จากหัวข้อเกี่ยวกับการนอนหลับนั้น เป็นประเด็นที่ใกล้ตัวและเป็นประสบการณ์ที่ตรงกับตัวเอง จึงทำให้อยากศึกษาค้นคว้าข้อมูลมากยิ่งขึ้น โดยทางกลุ่มจัดทำ Data Viz ต่างๆขึ้นมาให้น่าสนใจ เพื่อเป็นการดึงดูดคนให้เข้ามาอ่าน และเข้ามาร่วมเล่น มากกว่าการเขียนบทความที่มีตัวอักษรเยอะๆ ทำให้รู้สึกน่าเบื่อ

What I learned ?

กระบวนการการสร้าง data story ขั้นแรกคือตั้งคำถามกับตัวเองและประเด็นที่ต้องการทำ ตั้งคำถามให้ได้มากที่สุด เพื่อให้เห็นถึงข้อมูลและสิ่งที่เราต้องการจะหาคำตอบจริงๆ เมื่อตั้งคำถามแล้ว ก็นำคำถามเหล่านั้นมาจัดเรียง เป็นการ grouping คำถามที่คล้ายกัน เพื่อให้ค้นหา data ได้ง่ายและรวดเร็วขึ้น ขั้นต่อไปก็ดูว่าเราจะหากับตอบได้อย่างไร และค้นหา data เหล่านั้นอย่างไร

วางแผน SMAC (Sender, Message, Audience, Channel) เนื่องจากเรื่องที่ทำเป็นเรื่องที่ใกล้ตัว ทำให้สามารถทำแบบสอบถามออกมาและนำไปให้คนที่อยู่ช่วงวัยเดียวกันหรือใกล้เคียงกันทำได้ รวมถึงการทำ depth interview กับกลุ่มเป้าหมาย จึงได้ data ที่ชัดเจนออกมา ในส่วนการทำ Storyboard ทำให้ได้เรียนรู้เรื่องการเรียงลำดับ Storytelling และช่วยให้ data ที่เยอะและมีความซับซ้อนนำออกมาเรียบเรียงเป็นการเล่าเรื่องที่เข้าใจได้ไม่ยาก รู้ว่าจุดเด่นของเนื้อเรื่องของเราคืออะไร รู้กลุ่มเป้าหมายที่เราควรจะ focus และทุกขั้นตอนทำให้ผลลัพธ์ท้ายสุดที่ออกมานั้นเป็นการเล่าเรื่องที่นำ data ที่ได้มาใช้ซึ่งทำให้ผู้อ่านเข้าใจง่าย และได้ความรู้จากสิ่งที่เราทำ ได้แบ่งปันข้อมูลกันกับเพื่อนร่วมกลุ่มและได้เรียนรู้วิธีการทำ Info graphic แบบใหม่ๆ ที่เข้าถึงกลุ่มเป้าหมายได้ง่าย

What I like ?

จากการเรียนในวิชานี้ทำให้รู้วิธีการนำ data มาทำให้น่าสนใจมากขึ้น เป็นเรื่องราวที่น่าติดตาม และมีการวางแผนแต่ละขั้นตอนที่ทำให้นำข้อมูลที่เยอะๆ ออกมาเรียบเรียงให้เข้าใจง่ายแบบเป็นระบบ ตรงตามกลุ่มเป้าหมายที่ตั้งไว้ เช่น กลุ่มเราทำเรื่องเกี่ยวกับการนอนไม่หลับ กลุ่มเป้าหมายที่นอนไม่หลับตอนกลางคืนส่วนใหญ่จะเล่น Social Media และเราก็เลยทำ Data Viz โปรโมทเรื่องของเราในช่องทาง Social Media เช่น Instagram และ Facebook ซึ่งช่วยให้กลุ่มเป้าหมายมองเห็นเรื่องราวของเราได้แน่นอนมากขึ้น (เป็นข้อมูลมาจากแบบสอบถามที่กลุ่มทำขึ้นมา)

What to do next?

ทุกขั้นตอนสามารถนำมาประยุกต์ใช้กับการทำวิทยานิพนธ์ หรือ IS เราสามารถตั้งคำถามกับการทำงานของเราว่าเราต้องการจะศึกษาอะไร ต้องการรู้อะไร และสามารถนำวิธีการเก็บ data มาใช้ได้ เนื่องจากข้อมูลการทำ IS นั้นมีเยอะมาก เราสามารถนำวิธีการ clean data ที่ได้เรียนจากวิชานี้มาปรับใช้ได้ และในการทำธุรกิจในอนาคต ความเข้าใจเกี่ยวกับ digital transformation และ data มีความสำคัญมาก ถ้าเราเข้าใจ tools ต่างๆในการทำ data นี้ จะช่วยให้เราสื่อสารกับคนที่ทำงานด้านนี้โดยตรงได้เข้าใจกันมากขึ้น

แพรวา บุญเสนันท์

คณะนิเทศศาสตร์และนวัตกรรมการจัดการ สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์