Az adatvezérelt történetmesélésben semmi új nincs: 200 éve is ismerték már a módszert az újságírók.

Miért éli hát mégis reneszánszát napjainkban?

Természetesen azért, mert a technológiának hála ma már könnyedén hozzáférhetünk a hatalmas adatbázisokhoz, és ugyanilyen könnyű őket összeállítani is: automata szoftverek gyűjtik nekünk az információkat és gyártják le a jelentéseket.

Egy grafikon azonban önmagában még nem sztori, még nem érdekes. Hogyan tegyük érdekessé?

Kezdjük az elején (megígérem, hogy az elmélet nem lesz hosszú).

Korábban (húsz, harminc, száz évvel ezelőtt) az adatok nehezen megszerezhetőek és hozzáférhetőek voltak. Maga az adatgyűjtés természetesen kizárólag hús-vér emberek munkája révén valósulhatott meg (sokszor persze még ma is így van, gondolj csak a telefonos közvélemény-kutatásokra), azokat pedig könyvekben és tudományos folyóiratokban publikálták, amelyekhez csak egy szűkebb közönség férhetett hozzá.

Ma viszont a nyilvános információk korában élünk. Az interneten bárki megtalálhatja azokat az információkat, amelyekre éppen szüksége van vagy amelyekre kíváncsi.

Ma már nem csak a kiváltságos újságírók és kutatók, hanem az egyszerű bloggerek is élhetnek az adatvezérelt történetmesélés teljes eszköztárával. Attól még azonban nem lesz érdekes egy blogposzt vagy egy videó, hogy adatokat zsúfolunk bele.

Tavaly írtam egy bejegyzést arról, hogyan használja a látogatók adatait a PornHub arra, hogy még több forgalmat vonzzon oldalaira, és így további bevételekre tegyen szert. Az adatvezérelt tartalommarketing alapelveit már ott tisztáztuk:

A big data azonban már önmagában is rendkívül érdekes. Nem véletlenül nőtték ki magukat az infografikák korunk egyik legnépszerűbb tartalomtípusává: a modern kor embere imádja az érdekes információkat szórakoztató formában fogyasztani. (És ma már megvan a lehetőségünk, illetve az erőforrásunk, hogy lényegében azt mérjünk, amit csak szeretnénk.)

Az információ tálalása fontos: valószínűleg te sem fogsz lexikonokat lapozgatni, de néhány szellemes figura és mondat elég ahhoz, hogy kis túlzással a legszárazabb adathalmazból is potens és jól teljesítő tartalmat hozzunk létre.

Hasznos, mert minél több tartalmat állítasz elő, annál többször jelenhetsz meg (vaslogika). Ha megfelelően érdekes, szakmai anyagokat készítesz, komolyabb források is felfigyelnek rád, az újságírók az oldaladon elidőznek (már valódi munkaként), linkelnek és átveszik az anyagaidat.

Az adatvezérelt folyamat

Hogyan állj neki adatvezérelt sztorit írni? A lépések egyszerűek, szaladjunk is hát végig rajtuk, és aztán belemegyünk a részletekbe:

1. Keress egy olyan témát, ami érdekes lehet a közönséged számára.
2. Gyűjtsd össze az elérhető legérdekesebb adatokat. (Így gyűjts információkat.)
3. Válogasd ki azokat, amelyek segítenek egy összefüggő történetet elmondani.
4. Dolgozd fel őket könnyen értelmezhető és kreatív formában.

Szinte könnyűnek tűnik, igaz? Hát, nem az.

A legnagyobb munka az olyan információk meglelése, amelyekkel tényleg valami érdekeset mondhatunk el, és amelyekből olyasmi derül ki, ami a közönségünket érdekli.

A Guardian például lelkesen alkalmazza az adatvezérelt storytelling eszközeit. A munkatársai néha napokig vagy akár hetekig bújják a különféle statisztikákat úgy, hogy semmi érdekesre nem bukkannak.

A tapasztalatok szerint az adatvezérelt újságírás vagy történetmesélés 80 százaléka izzadságos munka.

Milyen történetek érdeklik az embereket?

Alapvetően ötféle narratívát különíthetünk el, amelyekkel kiválóan mesélhetünk adatalapú történeteket.

1. Trendek

Ez a legismertebb narratíva. Olvasod a híreket, hogy mennyire visszaestek az Apple eladásai, hogy hogyan változik a menekültek száma hónapról hónapra, vagy hogy Donald Trump támogatottsága hogyan változik a különféle események hatására.

Trendekkel dolgozni egyszerű: ha megvannak az adatok, és azokat jól értelmezhető formában prezentáltuk (általában diagramon), akkor már megvannak a kérdések is, amelyekre választ keresünk.

A kérdés a miért. Miért képtelen például újabban növelni felhasználói számát a Twitter?

A feladatod az, hogy a számok alapján értelmezd és magyarázd a trendet. A számokkal ugyan újat nem mondunk, ugyanakkor az adat lesz a narratívád alapja (tehát: kell).

Oké, most már látom, hogy mennyivel csökkentek az Apple eladásai. Ez baj? Kell őket félteni? Miért inogtak meg? Mondd a történetet! (via Ars Technica)

2. Összehasonlítások

Megnézhetjük azt is, hogy két adathalmaz hogyan hasonlítható egymáshoz, például a Twitter és a Facebook követőbázisának növekedése, vagy éppen a különböző Európai országokba érkező menekültek száma.

Ez komolyabb elemzésre ad lehetőséget, az okok keresése, a jelenségek megmagyarázása sokak figyelmét felkeltheti.

3. Ranglisták

Megvizsgálhatjuk, hogy egy adott iparág szereplői hogyan teljesítenek egymáshoz képest. A Facebook hasonló oldalakat figyelő szolgáltatása (az elemzések alatt) remek példa: itt láthatod, hogy az oldaladhoz hasonló témájú oldalak hány poszttal hány interakciót értek el, és az adott oldalcsoportban hogyan szerepelsz.

4. A kapcsolatok felfedése

„Ez nem megint a második pont?”, kérdezed.

Egyáltalán nem, ide ugyanis már a spekulatívabb, elméletibb jellegű tartalmak tartoznak.

Tegyük fel, hogy a SEO szövegírásról akarok beszélni.

A keresőoptimalizált szövegírás lényege (ma már), hogy úgy írj szöveget, mintha a Google nem létezne. Rengeteg olyan szempont van, amely nem szerepel ugyan a keresőmotor algoritmusában rangsorolási tényezőként, ugyanakkor a felhasználók érzékenyek rá.

A Google például nem fog azért megbüntetni, mert egy helyett tíz mozgó gifet használunk az oldalunkon, a szédülni kezdő és azonnal elkattintó felhasználók viselkedését azonban figyeli, így levonhatjuk a következtetést, hogy bár közvetlen ok-okozati összefüggés nincsen, mégis valószínű, hogy egy weboldal annál hátrébb kap majd helyet a találati listán, minél több felesleges csiricsáré elemet zsúfol a látóterünkbe.

Ez tehát egy közvetett rangsorolási faktor, melyhez készíthetnék én is egy ilyen szép ábrát (de a Moz megelőzött):

Ilyen gyönyörű grafikont csinálhatsz a magyarázó cikkhez, ahol megmutatod, milyen az egyes indirekt faktorok korrelációja (elnézést). (via Moz)

5. Meglepő vagy ellentmondásos adatok

Ezek lehetnek például kutatási eredmények (lehetőleg nem a „brit tudósok” kategóriából): a tudomány nem fukarkodik az adatok közzétételével, és közöttük elképesztő mennyiségben találunk olyanokat, amelyek még az átlagembert is érdekelhetik.

Tudtad például, hogy heti 3 pohár pezsgő segíthet megelőzni az Alzheimer-kórt? De vajon pontosan miért? Hogyan jutottak erre a következtetésre? Vajon rád is érvényes?

Ide tartozhatnak az olyan, egyébként nyilvánosan elérhető, mégis meghökkentő adatok, mint hogy az Egyesült Államok nagyobb arányban és számban börtönöz be embereket, mint bármely más ország a világon, ideértve Oroszországot és Kínát.

Ami az amerikaiak számára konkrétan sokkoló adat lehet. (via APA)

Miért lehet ez? Mindig így volt ez, vagy új keletű a trend? Kiket börtönöz be a szabadok hazája?

Nem a számok érdekelnek minket, hanem a sztori, amit a számok segítségével elmondhatsz.

Még csak négy bekezdéssel ezelőtt írtam le, de már most sem emlékszem, pontosan hány pohár pezsgő kell az Alzheimer megelőzéséhez. Az viszont biztos, hogy fél év múlva is be tudom majd dobni az esti sörözésnél magát az információt – mert érdekes.

Soha nem maga a statisztika az érdekes: nem érdekel, hogy hány telefont adott el az Apple – az érdekel, hogy mennyi köze van ennek Jobs halálához, hogy mennyire zuhant meg a cég, hogy leáldozóban van-e az iPhone-nak és így tovább.

Gondolj erre úgy, hogy az adat, szám, grafikon, statisztika és felmérés egy ugródeszka – segít, hogy a sztorid magasra jusson.

A sztori érdekel.

Nézzünk néhány konkrét példát.

A Google fogta 2015-ös adatait, és megnézte, milyen kérdéseket tettünk fel a keresőnek. Nem a legnépszerűbbeket keresték, csak olyan kérdéseket, amelyek az adott év nagy eseményeihez voltak köthetőek, amelyek mögött komoly sztorik álltak, és amelyek érzelmi szinten szólítják meg közönségüket.

Ebből készült az alábbi videó, amelyben bár egyetlen statisztikával sem találkozol, mégis adatvezérelt történetmesélést használ kiválóan:

A Google üzenete pozitív emocionális húrokon játszik: a szolidaritásra mutat rá. A videó arról szól, hogy 2015 egy eseménydús, nehéz év volt, egyben egy olyan év, amikor az emberek kíváncsiak voltak arra, hogyan fogadhatják el egymást, hogyan segíthetnek egymáson és így tovább.

A történet beleillik a cég profiljába, és azt sugallja, hogy a keresőmotor segítségével jobbá tehetjük a világot, mert megtalálhatjuk a válaszokat a világjobbító kérdésekre. (A Google-nek eleve nem ár a jó PR, mert a Facebookkal együtt szépen felfalták az internetet – keresőstül, tartalmastul, reklámköltésestül. És azt már ne is feszegessük, hogy mennyi mindent tud rólad ez a 2 cég.)

Nem a legjobban sikerült művük, és ellentmondásos témákat is bőven feszeget (ez abból is látszik, hogy csak az értékelések kétharmada pozitív), de több mint nyolcmillió megtekintésre és 60 000 kommentre jó volt ez az egyszerű két perc.

Aztán itt van nekünk Neil Halloran videója, amely az elmúlt évszázad háborúinak halálozási statisztikáit dolgozza fel.

Gyönyörű, egyszerű animáció és narráció kíséri a statisztikákat, de itt sem a számok érdekesek. A videó erejét itt is a történet adja: elmeséli a véres háborúk által szaggatott évszázadot, amelyet lassan magunk mögött hagyunk, és azt, hogy mai világunk összehasonlíthatatlanul békésebb – akármilyen erőszakosnak is tűnhet a médián keresztül.

A valódi munka ezt a történetet megtalálni az adathalmazban.

Mindegy, hogy milyen iparágban dolgozol, egészen biztosan találsz olyan adathalmazokat, amelyek érdekesek lehetnek a célközönséged számára.

Úgy kell kifaragnod a sztorit a számhalmazok, grafikonok és táblázatok erdejéből, ahogy a szobrász találja meg a márványtömbben a figurát. Fáradságos munka ez, de megéri: az olvasók imádják az adatvezérelt tartalmakat, feltéve, hogy az valamilyen relevanciával bír számukra.

Számít a vizualitás?

Az infografikák, animált videók nagyon hatékonyan képesek megfogni a közönségedet, de elsősorban nem ezeken van a hangsúly. Ha egyszerű szövegben mesélsz el egy olyan történetet, ami képes lekötni, akkor úgy fogom elfogyasztani.

Persze érdemes felmérned azt, hogy a megcélzott közönség mely tartalomtípusokat szereti jobban, mert így maximalizálhatod az elérést.

Ehhez persze megint csak adatokat kell majd bányásznod – de talán találsz majd egy olyan forrást, amely megkapó formában meséli el neked, hogy milyen célközönséget milyen tartalommal érdemes célba venned.

A netkorszak szépsége, hogy az információ hozzáférhető, a te szerencséd pedig az, hogy alakíthatod, hogyan férjenek hozzá az emberek ezekhez az adatokhoz. Te lehetsz a forrás, amelyre mások hivatkozhatnak.

A világ legnagyobb brandjei, a net legsikeresebb oldalai évek óta igyekeznek kiaknázni az adatvezérelt történetmesélésben rejlő lehetőségeket – ideje neked is belefognod.