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:
- Keress egy olyan témát, ami érdekes lehet a közönséged számára.
- Gyűjtsd össze az elérhető legérdekesebb adatokat. (Így gyűjts információkat.)
- Válogasd ki azokat, amelyek segítenek egy összefüggő történetet elmondani.
- 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?
Előfizetői tartalom
Kattints a gombra és olvasd el, hogy mi mindent tartalmaz az előfizetés, miért éri meg és miért nem akarsz ebből kimaradni.
