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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 |
事前講義クイズ
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を行う際の目的は、情報を伝達または交換することです。しかし、データを伝える場合、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、単なる数字よりも、あなたが語る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、1方向コミュニケーションと2方向コミュニケーションという2つの異なるコミュニケーションの種類について説明します。
1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。1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なく、情報を伝えることだけを目的としています。
2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。2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、1方向コミュニケーションを使用する場合（例えば、会議や大規模なグループへのプレゼンテーションで、すぐに質問がされない場合）もあれば、2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受け取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受け取らせるのではなく、データに基づいたストーリーを受け取らせることが重要です。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語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つについて説明します。
- 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
- 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
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
家族とコミュニケーションを取る方法は、友人とコミュニケーションを取る方法とは異なるでしょう。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。誰に対してコミュニケーションを取るのかを考え、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でしょう。_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語る方法」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、過度な簡略化は求めていない
- 一般人: テーマについて認識はあるが、概要や主要なテーマを求めている
- 管理職: 詳細や相互関係を理解し、行動可能な洞察を求めている
- 専門家: ストーリーテリングよりも探索や発見を重視し、詳細を求めている
- 経営者: 意義や結論を短時間で把握したい
これらのカテゴリーは、データをオーディエンスに提示する方法を決定する際に役立ちます。
オーディエンスのカテゴリーを考慮するだけでなく、コミュニケーション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。
さらに、オーディエンスを理解するだけでなく、1方向コミュニケーションを使用するのか、2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、初心者が多数を占めるオーディエンスに対して1方向コミュニケーションを行う場合、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、管理職が多数を占めるオーディエンスに対して2方向コミュニケーションを行う場合、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議論を始めることができるでしょう。ただし、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注意を払う必要があります。特に管理職のオーディエンスは「詳細や相互関係を理解し、行動可能な洞察を求めている」ため、質問が出て議論がストーリーから外れる可能性があります。このような場合には、ストーリーに戻すための行動を取ることができます。
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、1方向コミュニケーションでも2方向コミュニケーションでも適しています。
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てください。そして、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のは避けるべきです。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支持している場合は問題ありません。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、むしろ反対の主張を支持するものがある場合は、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正直に伝え、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だのかを説明してください。
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、導入、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、結論として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、主要なポイントと次に取るべき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っています」と言ったら、どれくらいの時間を想像しますか？1時間？1週間？それは分かりません。もし私がこ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異なる時間を想像するかもしれません。
しかし、「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します」と言ったらどうでしょうか？
こ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考えを持っ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部です。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過ごしました！
- 一人は素晴らしい年を2%～3%の収益増加と考えるかもしれませんし、別の人は50%～60%の増加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。データを使ったストーリーを語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ポイントに焦点を当てます。感情を引き起こすことで、オーディエンスが共感しやすくなり、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。あるコマーシャルは非常に悲しげで、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、あるコマーシャルは非常に明るく楽しい雰囲気で、データを幸せな感情と関連付けることがあります。
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。
- 証言や個人的なストーリーを使う
- データを収集する際には、定量的データだけでなく定性的データも収集し、両方のデータを統合して伝えることを検討してください。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深く理解することを目指してください。
- イメージを使う
- イメージはオーディエンスが状況を自分自身に置き換えるのを助けます。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。
- 色を使う
- 色は異なる感情を引き起こします。一般的な色とそれが引き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引き起こします
- 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、楽観や幸福を表します
- 色は異なる感情を引き起こします。一般的な色とそれが引き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。
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改善し、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も長くキューに残っている苦情を簡単に特定でき エマーソンはこの会議中、効果的にコミュニケーションを取れていたでしょうか？
会議中、ある会社のリーダーはエマーソンが取り上げた10分間の顧客からの苦情に固執しました。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、実際に彼らが受け取った内容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。アプリストアでの評価は、アプリストア最適化にとって重要であり、それは私たちのアプリが検索でどれだけ多くのユーザーに見られるか、そして潜在的なユーザーにどのように評価されるかに影響します。そしてもちろん、ユーザー数は直接的に収益に結びつきます。」
コンフリクト - 次に、エマーソンは約5分間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：
「週末には、ユーザーからの苦情やバグ報告が42%増加します。48時間以内に対応されなかった苦情を提出した顧客は、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、それにより収益が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 - 基礎を固めた後、エマーソンは次に約5分間を使ってクライマックスに移るべきです。
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）、そして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、現在のカスタマーサービス担当者の意見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 - この会議は少人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、エマーソンは最後の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エマーソンの意図した内容を正確に受け取る可能性がはるかに高くなります。つまり、苦情やバグの処理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。
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、ここで取り上げた5つの戦略は以下の通りです：
- 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
- 最終目標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
1.4 Your Responsibilities as a Communicator – Business Communication for Success (umn.edu)
How to Tell a Story with Data (hbr.org)
Two-Way Communication: 4 Tips for a More Engaged Workplace (yourthoughtpartner.com)
6 succinct steps to great data storytelling - BarnRaisers, LLC (barnraisersllc.com)
How to Tell a Story With Data | Lucidchart Blog
6 Cs of Effective Storytelling on Social Media | Cooler Insights
The Importance of Emotions In Presentations | Ethos3 - A Presentation Training and Design Agency
Data storytelling: linking emotions and rational decisions (toucantoco.com)
Emotional Advertising: How Brands Use Feelings to Get People to Buy (hubspot.com)
Choosing Colors for Your Presentation Slides | Think Outside The Slide
How To Present Data [10 Expert Tips] | ObservePoint
Microsoft Word - Persuasive Instructions.doc (tpsnva.org)
The Power of Story for Your Data (thinkhdi.com)
Common Mistakes in Data Presentation (perceptualedge.com)
Infographic: Here are 15 Common Data Fallacies to Avoid (visualcapitalist.com)
Cherry Picking: When People Ignore Evidence that They Dislike – Effectiviology
Tell Stories with Data: Communication in Data Science | by Sonali Verghese | Towards Data Science
1. Communicating Data - Communicating Data with Tableau [Book] (oreilly.com)
ポストレクチャークイズ
上記のポストレクチャークイズで学んだ内容を復習しましょう！
課題
免責事項:
この文書は、AI翻訳サービス Co-op Translator を使用して翻訳されています。正確性を追求しておりますが、自動翻訳には誤りや不正確さが含まれる可能性があります。元の言語で記載された原文が正式な情報源と見なされるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。この翻訳の使用に起因する誤解や誤認について、当社は一切の責任を負いません。