Data Storytelling: ¿Hemos pasado de moda?
Hoy les platico sobre un artículo de Amanda Makulec que me hizo cuestionar cuánto de nuestro storytelling con datos realmente comunica… y cuánto solo adorna.
Lo que dice el artículo
En Has Data Storytelling Reached Its Peak?, publicado en Nightingale DVS, Amanda Makulec plantea que quizás no estamos en el final del storytelling con datos, sino en su adolescencia incómoda.
El término se ha inflado tanto que ya nadie sabe si se refiere a una narrativa visual, a una presentación bien armada o a una gráfica con dibujitos. Su propuesta es: usemos el storytelling **con intención, no por moda**.
“Let’s make sure we’re crafting a shared language and set of intentions, particularly with our clients and end users, rather than jumping on the storytelling bandwagon.”
No se trata de contar por contar: se trata de saber cuándo narrar, cuándo explorar y cuándo dejar que los datos hablen solos.
Mis 5 aprendizajes clave
No toda gráfica necesita arco narrativo
A veces, lo más honesto (y últil) es un gráfico claro. Punto. El storytelling es una herramienta, no un requisito.
Exploración ≠ explicación
Un dashboard para una analista no debe forzar una historia. Pero si presentas hallazgos a un CEO, ahí sí: guíala.
Conoce a tu público
Comúnmente "técnicos" quieren interactuar con los datos. Directivos quieren el “so what”. Adapta tu narrativa.
Diseña con intención, no con plantillas
“Storytelling” no es una plantilla de PowerPoint ni un plugin de Flourish. Es pensar en qué decir, a quién, y por qué.
Valida, itera, ajusta
Como todo en datos, el storytelling también se prueba. ¿Tu mensaje fue claro? ¿Tu audiencia entendió qué hacer?
Ejemplo práctico: calidad del aire
Veamos un mini-caso para contrastar dos enfoques.
1. Exploración (modo dashboard)
import altair as alt
import pandas as pd
fechas = pd.date_range(start='2024-04-01', periods=10)
data = pd.DataFrame({
'Fecha': list(fechas) * 2,
'Zona': ['Centro'] * 10 + ['Norte'] * 10,
'PM25': [22, 30, 35, 28, 25, 24, 27, 29, 31, 26,
18, 20, 22, 21, 19, 17, 23, 24, 22, 20]
})
alt.Chart(data).mark_line().encode(
x='Fecha',
y='PM25',
color='Zona'
).properties(title='Niveles diarios de PM2.5 por zona')
Perfecto si el lector quiere descubrir patrones.
2. Explicación (modo storytelling)
“Durante la ola de calor del 3 de abril, la zona Centro superó los 30 µg/m³ de PM2.5, el nivel más alto registrado en el mes.”
Ahí ya guiaste la mirada. Narraste.
Checklist antes de narrar
¿Tengo claro quién es la audiencia?
¿Quiero que exploren, aprendan o actúen?
¿Hay una historia real o solo gráficos sueltos?
¿Puedo contar menos para decir más?
Conclusión
El data storytelling no ha muerto. Solo dejó de ser cool sin criterio. Usado con cabeza, puede cambiar cómo se entienden los datos. Usado a lo loco, solo los disfraza.
🌮 CTA: ¿Tú cuándo decides contar una historia? Cuéntame tus reglas de oro o fracasos más memorables.
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