Contar historias con datos: Qué y Por Qué
Una opinión sobre el storytelling para data scientist
Hola Mundo! Si has escuchado ‘Storytelling’ y no sabes qué es, este artículo podría ayudarte a mejorar lo que sabes sobre contar historias en ciencia de datos.
No voy a hablar de técnicas o mejores gráficas para contar historias. En cambio, voy a discutir dos aspectos que creo son fundamentales: (1) qué es Storytelling y (2) por qué es importante para nosotros los data scientist.
Te lo contaré desde la perspectiva de un analista que está acostumbrado a presentar los datos con el mayor rigor científico. Me gradué de matemático hace unos años.
Este artículo es una opinión personal. Podría ser diferente de lo que tú piensas y estoy abierto a debatir algún punto interesante en los comentarios!
Si vamos bien hasta ahora, podemos empezar.
¿Qué significa la palabra storytelling?
Su traducción sería “narración de historias”. Sé que no suena tan cool, pero quizás ayude a descubrir de qué va todo esto. Según wikipedia en español es el acto de transmitir relatos…
Lector: [[Espera! Pero, cómo que relatos? A mi me dijeron que data science era algo con números y programación… no? ]]
Si… Bueno, es un poco más complicado… Si seguimos leyendo wikipedia, aclara:
Las historias o narraciones se han compartido en todas las culturas como medio para entretener, educar, mantener la cultura o inculcar un sistema de valores morales
Pienso que la clave para nosotros está en “transmitir” y “educar”… Un buen data scientist sabe enviar información que está en su cerebro al de los demás para enseñar sus análisis y conclusiones de modelos.
¿Por qué nos gustan las buenas historias?
Creo que es una cuestión de supervivencia. Para explicar mi punto, piensa en las pinturas prehistóricas, como las que hay en Altamira (España).
Aunque puedan estar relacionadas a rituales mágico-religiosos, las pinturas emocionaban a los hombres a salir a cazar.
Existen muchas teorías de por qué se pintaba en aquella época. Pero, pienso que motivaba a los antiguos hombres a enfrentarse a las bestias. Y así, obtener buena comida para la tribu.
Por otro lado, creo que sin esas historias para la acción, quizás no habríamos salido de la caverna y nos hubiésemos extinguido!
A veces pienso que la pintura rupestre es algo así como visualización de datos prehistórica. Si crees que esto tiene sentido, házmelo saber!
Por lo tanto, las historias pueden mover a la gente. Las buenas historias nos han motivado a hacer cosas que han favorecido nuestra existencia!
Podemos aprovechar esta característica humana para contar historias con datos y generar un impacto, sea pequeño o grande, pero con precaución.
¿Por qué en data science es importante el storytelling?
Porque es una forma de educar! Como científicos de datos, tenemos en nuestras manos información que es muy compleja de explicar a los mortales y otros seres terrenales. Necesitamos algún medio para poder transmitir ese conocimiento de valor: que nos entiendan y que se haga algo!
Existen estudios que verifican que el cerebro tiene más interacción con una historia que con datos crudos. Según este otro artículo, con los datos crudos se activan las zonas relacionadas al lenguaje. Pero con las historias se activan las zonas que se activarían si estuviéramos realizando las acciones que ocurren en la historia. Una especie de simulación. Por lo tanto, queda mejor fijado en nuestra cabeza…
Las historias son más fáciles de recordar. Por lo tanto, la gente tendrá en mente lo que dijiste con tus datos si los hilas en una historia. Se trata más de las conexiones que haces que de los datos en sí mismos.
Un gran poder conlleva una gran responsabilidad
NOTA: Hay que tener mucho cuidado de no caer en la trampa de presentar resultados sesgados para contar una historia “más” interesante. Este artículo describe muy bien los fallos más importantes en los que se pueden caer.
Para mí, el artículo dice que no se debería contar historias que favorezcan el objetivo de la empresa rebuscando entre los datos. Esto también es conocido como “cucharear” 🥄 los datos, para que dé lo que te están pidiendo. Es buena idea tener ética en este aspecto, no sabes que pueda pasar después.
Si quieres saber más de este aspecto te recomiendo leer el artículo completo
Conclusión
Si analizamos el significado que tienen las historias en nuestras carreras, podremos crecer y mejorar como profesionales en data science, contando buenas historias.
Lector: [[Bien, vale, digamos que te creo… cómo se supone entonces que voy a crear esa “historia” para transmitir conocimiento…]]
Buena pregunta… Ese tema espero tratarlo en un próximo post sobre Storytelling en data science. Puedes seguirme en Medium para estar al tanto.
Si te interesa saber más, házmelo saber con un twit! Así le echo más ganas al siguiente artículo!
Recuerda también compartir este artículo con otros data scientist!
Happy Storytelling!
