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# データサイエンスライフサイクル: コミュニケーション

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| データサイエンスライフサイクル: コミュニケーション - _スケッチノート by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |

## [事前講義クイズ](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/30)

上記の事前講義クイズで、これから学ぶ内容についての知識をテストしてみましょう！

# はじめに

### コミュニケーションとは？
このレッスンでは、まず「コミュニケーション」とは何かを定義することから始めます。**コミュニケーションとは、情報を伝達または交換することです。** 情報とは、アイデア、考え、感情、メッセージ、隠れた信号、データなど、**_送信者_**（情報を送る人）が**_受信者_**（情報を受け取る人）に理解してほしいと思うものすべてを指します。このレッスンでは、送信者をコミュニケーター、受信者をオーディエンスと呼びます。

### データコミュニケーションとストーリーテリング
コミュニケーションの目的が情報を伝達または交換することであることは理解しています。しかし、データを伝える際には、単に数字をオーディエンスに渡すだけでは不十分です。データに基づいたストーリーを伝えることが目的であるべきです。効果的なデータコミュニケーションとストーリーテリングは密接に関連しています。オーディエンスは、数字よりもストーリーを記憶する可能性が高いのです。このレッスンでは、データをより効果的に伝えるためにストーリーテリングを活用する方法についていくつか説明します。

### コミュニケーションの種類
このレッスンでは、一方向コミュニケーションと双方向コミュニケーションという2種類のコミュニケーションについて説明します。

**一方向コミュニケーション**は、送信者が受信者に情報を送るだけで、フィードバックや応答がない場合に発生します。一方向コミュニケーションの例は日常的に見られます。大量のメール、ニュースが最新の話題を伝えるとき、テレビのコマーシャルが製品の良さを伝えるときなどです。これらの例では、送信者は情報の交換を求めているわけではありません。ただ情報を伝えることを目的としています。

**双方向コミュニケーション**は、関与するすべての人が送信者と受信者の両方として行動する場合に発生します。送信者が受信者に情報を伝え、受信者がフィードバックや応答を提供します。双方向コミュニケーションは、通常、コミュニケーションについて考えるときに思い浮かべるものです。対面での会話、電話、ソーシャルメディア、テキストメッセージなどが含まれます。

データを伝える際には、一方向コミュニケーションを使用する場合（例えば、会議や質問がすぐには行われない大規模なグループへのプレゼンテーション）もあれば、双方向コミュニケーションを使用する場合（例えば、少数のステークホルダーを説得して賛同を得たり、チームメイトを説得して新しいものを構築する時間と労力を費やすべきだと納得させたりする場合）もあります。

# 効果的なコミュニケーション

### コミュニケーターとしての責任
コミュニケーションを行う際には、受信者があなたが伝えたい情報を正しく理解するようにする責任があります。データを伝える場合、受信者に単なる数字を伝えるだけでなく、データに基づいたストーリーを伝えることが重要です。優れたデータコミュニケーターは優れたストーリーテラーでもあります。

データでストーリーを伝えるにはどうすればよいでしょうか？方法は無限にありますが、このレッスンでは以下の6つの方法について説明します。
1. オーディエンス、媒体、コミュニケーション方法を理解する
2. 結果を念頭に置いて始める
3. 実際のストーリーのようにアプローチする
4. 意味のある言葉やフレーズを使う
5. 感情を活用する

これらの戦略については、以下で詳しく説明します。

### 1. オーディエンス、媒体、コミュニケーション方法を理解する
家族と話す方法は、友人と話す方法とは異なることが多いでしょう。おそらく、話している相手が理解しやすい言葉やフレーズを使っているはずです。データを伝える際にも同じアプローチを取るべきです。誰に伝えるのかを考え、その人たちの目標や状況を考慮してください。

オーディエンスを大まかにカテゴリー分けすることができるかもしれません。_ハーバード・ビジネス・レビュー_の記事「[データでストーリーを伝える方法](http://blogs.hbr.org/2013/04/how-to-tell-a-story-with-data/)」では、DellのエグゼクティブストラテジストであるJim Stikeleatherがオーディエンスを以下の5つのカテゴリーに分類しています。

- **初心者**: 初めてそのテーマに触れるが、過度な単純化は求めていない
- **一般人**: テーマについての認識はあるが、概要や主要なテーマを求めている
- **管理者**: 詳細な理解や複雑な関係性を求め、詳細へのアクセスを必要としている
- **専門家**: ストーリーテリングよりも探索や発見を求め、詳細を重視している
- **経営者**: 意義や結論を短時間で把握することを求めている

これらのカテゴリーは、データをオーディエンスにどのように提示するかを考える際の参考になります。

さらに、オーディエンスのカテゴリーを考慮するだけでなく、データを伝える際に使用する媒体も考慮する必要があります。メモやメールを書く場合と、会議やカンファレンスでプレゼンテーションを行う場合では、アプローチが少し異なるべきです。

オーディエンスを理解することに加えて、一方向コミュニケーションを使用するのか双方向コミュニケーションを使用するのかを知ることも重要です。

例えば、初心者が多いオーディエンスに一方向コミュニケーションを使用する場合、まずオーディエンスを教育し、適切な状況を提供する必要があります。その後、データを提示し、そのデータが何を意味するのか、なぜ重要なのかを説明します。この場合、オーディエンスが直接質問をすることができないため、明確さを重視する必要があります。

一方、管理者が多いオーディエンスに双方向コミュニケーションを使用する場合、オーディエンスを教育したり、状況を提供したりする必要はほとんどありません。すぐに収集したデータとその重要性について話し始めることができるでしょう。しかし、この場合、タイミングとプレゼンテーションのコントロールに集中する必要があります。双方向コミュニケーションを使用する場合（特に「詳細な理解や複雑な関係性を求める」管理者がオーディエンスの場合）、質問が出てきて、伝えたいストーリーに関係のない方向に議論が進む可能性があります。このような場合には、行動を起こして議論をストーリーに戻すことができます。

### 2. 結果を念頭に置いて始める
結果を念頭に置いて始めるとは、コミュニケーションを始める前にオーディエンスに伝えたい内容を明確に理解することを意味します。事前にオーディエンスに伝えたい内容を考えることで、オーディエンスが理解しやすいストーリーを作ることができます。結果を念頭に置いて始めることは、一方向コミュニケーションにも双方向コミュニケーションにも適しています。

結果を念頭に置いて始めるにはどうすればよいでしょうか？データを伝える前に、主要なポイントを書き出します。その後、データを使って伝えたいストーリーを準備する過程で、常に「これが私の伝えたいストーリーにどう関係しているのか？」と自問してください。

注意点 – 結果を念頭に置いて始めることは理想的ですが、意図した結果を支持するデータだけを伝えるべきではありません。これを「チェリーピッキング」と呼びます。チェリーピッキングとは、伝えたいポイントを支持するデータだけを伝え、他のデータを無視することです。

収集したデータがすべて意図した結果を明確に支持している場合は、それで問題ありません。しかし、収集したデータの中に意図した結果を支持しないものや、意図した結果に反対するものが含まれている場合は、それも伝えるべきです。このような場合には、オーディエンスに対して、すべてのデータがストーリーを支持しているわけではないにもかかわらず、なぜそのストーリーを選んでいるのかを率直に伝えるべきです。

### 3. 実際のストーリーのようにアプローチする
伝統的なストーリーは5つのフェーズで構成されています。これらのフェーズは、序章、上昇するアクション、クライマックス、下降するアクション、結末として表現されることがあります。または、より覚えやすい形で、状況、対立、クライマックス、解決、結論と表現されることもあります。データとストーリーを伝える際には、同様のアプローチを取ることができます。

まず状況を説明し、オーディエンスが同じ理解を持つようにします。その後、対立を紹介します。なぜこのデータを収集する必要があったのか？どのような問題を解決しようとしていたのか？次にクライマックスです。データは何を示しているのか？データが示す解決策は何か？その後、解決に進み、問題と提案された解決策を再確認します。最後に結論として、主要なポイントとチームが取るべき次のステップを要約します。

### 4. 意味のある言葉やフレーズを使う
もし私たちが一緒に製品を開発していて、私が「私たちのユーザーはプラットフォームへのオンボーディングに時間がかかる」と言ったら、「時間がかかる」とはどれくらいの時間だと思いますか？1時間？1週間？それは分かりません。もし私がそれをオーディエンス全体に言ったら、オーディエンスの全員がプラットフォームへのオンボーディングにかかる時間について異なる考えを持つかもしれません。

しかし、もし私が「私たちのユーザーは平均して3分でプラットフォームにサインアップしてオンボーディングを完了する」と言ったらどうでしょうか？

そのメッセージはより明確です。データを伝える際には、オーディエンス全員が自分と同じように考えていると思いがちですが、必ずしもそうではありません。データとその意味を明確にすることは、コミュニケーターとしての責任の一つです。データやストーリーが明確でない場合、オーディエンスは理解しづらくなり、主要なポイントを理解する可能性が低くなります。

意味のある言葉やフレーズを使うことで、データをより明確に伝えることができます。以下はその例です。

- 私たちは*素晴らしい*年を迎えました！
	- 一人は素晴らしい年が収益の2%～3%の増加を意味すると考え、別の人は50%～60%の増加を意味すると考えるかもしれません。
- 私たちのユーザーの成功率は*劇的に*増加しました。
	- 劇的な増加とはどれくらいの増加でしょうか？
- この取り組みには*かなりの*努力が必要です。
	- かなりの努力とはどれくらいの努力でしょうか？

曖昧な言葉は、これから伝えるデータの導入や、伝えたストーリーの要約として役立つ場合があります。しかし、プレゼンテーションのすべての部分がオーディエンスにとって明確であることを確認することを検討してください。

### 5. 感情を活用する
感情はストーリーテリングにおいて重要です。データでストーリーを伝える際にはさらに重要です。データを伝える際には、オーディエンスに伝えたい主要なポイントに焦点を当てています。オーディエンスに感情を呼び起こすことで、共感を得やすくなり、行動を起こす可能性が高くなります。また、感情はオーディエンスがメッセージを記憶する可能性を高めます。

テレビコマーシャルでこれを経験したことがあるかもしれません。一部のコマーシャルは非常に厳粛で、悲しい感情を使ってオーディエンスとつながり、提示されたデータを際立たせます。また、一部のコマーシャルは非常に明るく、幸せな感情を使ってデータをポジティブな感情と関連付けます。

データを伝える際に感情を活用する方法は以下の通りです。

- テスティモニアルや個人的なストーリーを使用する
	- データを収集する際には、定量的データと定性的データの両方を収集し、伝える際には両方を統合するようにします。データが主に定量的である場合は、個人の経験を聞いてデータが伝える内容を補完するストーリーを探します。
- イメージを使用する
	- イメージはオーディエンスが状況に自分を重ね合わせるのを助けます。イメージを使用することで、データに対してオーディエンスが持つべき感情に近づけることができます。
- 色を使用する
	- 色は異なる感情を呼び起こします。一般的な色とそれが呼び起こす感情は以下の通りです。ただし、色の意味は文化によって異なる場合があります。
		- 青は通常、平和や信頼の感情を呼び起こします
		- 緑は通常、自然や環境に関連しています
		- 赤は通常、情熱や興奮を表します
		- 黄色は通常、楽観主義や幸福を表します

# コミュニケーションのケーススタディ
エマーソンはモバイルアプリのプロダクトマネージャーです。エマーソンは、週末に顧客が42%多くの苦情やバグ報告を提出していることに気づきました。また、苦情が48時間以内に回答されない場合、顧客がアプリストアで1または2の評価を付ける可能性が32%高くなることも発見しました。

調査を行った結果、エマーソンは問題を解決するためのいくつかの解決策を見つけました。エマーソンは、データと提案された解決策を伝えるために、会社のリーダー3人との30分の会議を設定しました。

この会議でのエマーソンの目標は、以下の2つの解決策がアプリの評価を向上させ、それが収益の増加につながる可能性があることを会社のリーダーに理解してもらうことです。

**解決策1.** 週末に働くカスタマーサービス担当者を雇う

**解決策2.** カスタマーサービス担当者が最
エマーソンは会議で、アプリストアの評価が低いことがなぜ悪いのかを5分間説明し、調査プロセスとトレンドの特定方法について10分間説明しました。その後、最近の顧客からの苦情について10分間触れ、最後の5分間で2つの潜在的な解決策を簡単に説明しました。

この会議で、エマーソンの伝え方は効果的だったでしょうか？

会議中、ある会社のリーダーはエマーソンが説明した顧客の苦情の10分間に固執しました。会議後、このリーダーが覚えていたのはその苦情だけでした。別のリーダーは、エマーソンが説明した調査プロセスに主に焦点を当てていました。3人目のリーダーは、エマーソンが提案した解決策を覚えていましたが、それらの解決策をどのように実行すればよいのか確信が持てませんでした。

上記の状況から、エマーソンがチームリーダーたちに伝えたかったことと、実際に彼らが会議から得たものとの間に大きなギャップがあったことがわかります。以下は、エマーソンが検討できる別のアプローチです。

エマーソンはこのアプローチをどのように改善できるでしょうか？  
コンテキスト、コンフリクト、クライマックス、クロージャー、結論

**コンテキスト**  
エマーソンは最初の5分間を使って、全体の状況を紹介し、問題が会社にとって重要な指標（例えば収益）にどのように影響を与えるかをチームリーダーたちに理解させるべきです。

例えば、次のように説明できます：  
「現在、私たちのアプリのストア評価は2.5です。アプリストアの評価は、アプリストア最適化（ASO）にとって重要であり、これがどれだけのユーザーが検索で私たちのアプリを目にするか、また潜在的なユーザーにどのように見られるかに影響します。そしてもちろん、ユーザー数は収益に直接結びついています。」

**コンフリクト**  
次に、エマーソンは5分程度を使って問題について話すべきです。

例えば、次のように説明できます：  
「ユーザーは週末に42%多くの苦情やバグ報告を送信します。苦情を送信した顧客が48時間以内に対応されない場合、アプリストアで2以上の評価を付ける可能性が32%低くなります。アプリストアでの評価を4に改善することで、視認性が20～30%向上し、収益が10%増加すると予測しています。」もちろん、これらの数字を正当化する準備をしておく必要があります。

**クライマックス**  
基盤を築いた後、エマーソンは次にクライマックスに移り、5分程度を使います。

エマーソンは提案された解決策を紹介し、それらの解決策がどのように問題を解決するのか、既存のワークフローにどのように実装できるのか、それらの解決策のコスト、ROI（投資利益率）、さらには実装された場合のスクリーンショットやワイヤーフレームを示すことができます。また、48時間以上対応が遅れたユーザーの証言や、現在のチケットシステムについてコメントする社内のカスタマーサービス担当者の証言を共有することもできます。

**クロージャー**  
ここでエマーソンは5分間を使って、会社が直面している問題を再確認し、提案された解決策を再訪し、それらの解決策がなぜ適切なのかをレビューします。

**結論**  
この会議は少数のステークホルダーとの双方向のコミュニケーションが行われる場であるため、エマーソンは最後に10分間を質問のために確保し、チームリーダーたちが混乱した点を明確にできるように計画するべきです。

エマーソンがアプローチ#2を採用した場合、チームリーダーたちが会議から得るものは、エマーソンが意図した内容により近くなる可能性が高いです。つまり、苦情やバグの対応方法を改善できること、そしてその改善を実現するために2つの解決策があるということです。このアプローチは、エマーソンが伝えたいデータとストーリーをより効果的に伝える方法となるでしょう。

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# 結論
### 主なポイントの要約
- コミュニケーションとは、情報を伝達または交換することです。
- データを伝える際の目的は、単に数字を伝えることではなく、データに基づいたストーリーを伝えることです。
- コミュニケーションには2種類あります。一方向のコミュニケーション（応答を意図しない情報伝達）と双方向のコミュニケーション（情報が双方向にやり取りされるもの）です。
- データを使ってストーリーを伝えるための多くの戦略がありますが、ここで紹介した5つの戦略は以下の通りです：
  - 聴衆、媒体、コミュニケーション方法を理解する
  - 結果を念頭に置いて始める
  - 実際のストーリーのようにアプローチする
  - 意味のある言葉やフレーズを使う
  - 感情を活用する

### 自習のための推奨リソース
[The Five C's of Storytelling - Articulate Persuasion](http://articulatepersuasion.com/the-five-cs-of-storytelling/)  
[1.4 Your Responsibilities as a Communicator – Business Communication for Success (umn.edu)](https://open.lib.umn.edu/businesscommunication/chapter/1-4-your-responsibilities-as-a-communicator/)  
[How to Tell a Story with Data (hbr.org)](https://hbr.org/2013/04/how-to-tell-a-story-with-data)  
[Two-Way Communication: 4 Tips for a More Engaged Workplace (yourthoughtpartner.com)](https://www.yourthoughtpartner.com/blog/bid/59576/4-steps-to-increase-employee-engagement-through-two-way-communication)  
[6 succinct steps to great data storytelling - BarnRaisers, LLC (barnraisersllc.com)](https://barnraisersllc.com/2021/05/02/6-succinct-steps-to-great-data-storytelling/)  
[How to Tell a Story With Data | Lucidchart Blog](https://www.lucidchart.com/blog/how-to-tell-a-story-with-data)  
[6 Cs of Effective Storytelling on Social Media | Cooler Insights](https://coolerinsights.com/2018/06/effective-storytelling-social-media/)  
[The Importance of Emotions In Presentations | Ethos3 - A Presentation Training and Design Agency](https://ethos3.com/2015/02/the-importance-of-emotions-in-presentations/)  
[Data storytelling: linking emotions and rational decisions (toucantoco.com)](https://www.toucantoco.com/en/blog/data-storytelling-dataviz)  
[Emotional Advertising: How Brands Use Feelings to Get People to Buy (hubspot.com)](https://blog.hubspot.com/marketing/emotions-in-advertising-examples)  
[Choosing Colors for Your Presentation Slides | Think Outside The Slide](https://www.thinkoutsidetheslide.com/choosing-colors-for-your-presentation-slides/)  
[How To Present Data [10 Expert Tips] | ObservePoint](https://resources.observepoint.com/blog/10-tips-for-presenting-data)  
[Microsoft Word - Persuasive Instructions.doc (tpsnva.org)](https://www.tpsnva.org/teach/lq/016/persinstr.pdf)  
[The Power of Story for Your Data (thinkhdi.com)](https://www.thinkhdi.com/library/supportworld/2019/power-story-your-data.aspx)  
[Common Mistakes in Data Presentation (perceptualedge.com)](https://www.perceptualedge.com/articles/ie/data_presentation.pdf)  
[Infographic: Here are 15 Common Data Fallacies to Avoid (visualcapitalist.com)](https://www.visualcapitalist.com/here-are-15-common-data-fallacies-to-avoid/)  
[Cherry Picking: When People Ignore Evidence that They Dislike – Effectiviology](https://effectiviology.com/cherry-picking/#How_to_avoid_cherry_picking)  
[Tell Stories with Data: Communication in Data Science | by Sonali Verghese | Towards Data Science](https://towardsdatascience.com/tell-stories-with-data-communication-in-data-science-5266f7671d7)  
[1. Communicating Data - Communicating Data with Tableau [Book] (oreilly.com)](https://www.oreilly.com/library/view/communicating-data-with/9781449372019/ch01.html)  

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## [ポストレクチャークイズ](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/31)

上記のポストレクチャークイズで学んだ内容を復習してください！

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## 課題

[市場調査](assignment.md)

**免責事項**:  
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