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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


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、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紹介します。

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ありません。ただ情報を伝えること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）と、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る場合）があるでしょう。

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つの方法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うはずです。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。

オーディエンスをカテゴリーに分けることができる場合があります。_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: 意味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。

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。

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、初心者が多い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、管理者が多い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、状況を提供する必要はほとんどないかもしれません。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。特に管理者のオーディエンスは「詳細な理解や複雑な関係性を求めている」ため、質問が出てきて、ストーリーから外れる方向に議論が進む可能性があります。このような場合、行動を起こして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、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、重要なポイントを書き出してください。そして、データを伝えるストーリーを準備する過程で、常に「これが私のストーリーにどのように統合されるのか？」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、自分の意図した結論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論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論を支持しないものや、むしろ反対の結論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、オーディエンスに対して正直に伝え、すべてのデータが結論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、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、背景、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。

まず背景を説明し、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。データは何か？データは何を意味するのか？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。最後に結論に進み、重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？わかりませんよね。これをオーディエンス全体に伝えたらどうでしょうか？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。

代わりに、「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？

このメッセージの方が明確です。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。データとその意味について明確にすることは、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、重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。
ユーザーの成功率が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。一部のコマーシャルは非常に悲壮で、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。

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、個人の経験を聞いて、データが伝える内容についてより深く理解するよう努めます。
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
- 色は異なる感情を引き起こします。以下は一般的な色とそれが引き起こす感情の例です。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

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、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。これにより、収益が増加する可能性があります。

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. カスタマーエマーソンはこの会議で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。別のリーダーは主にエマーソンが研究プロセスを説明した部分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は分かりませんでした。

上記の状況から、エマーソンがチームリーダーに伝えたかったことと、実際に彼らが会議から持ち帰った内容との間に大きなギャップがあったことが分かります。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、対立、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に理解させるべきです。

次のように説明することができます：
「現在、私たちのアプリのストア評価は2.5です。ストア評価はApp Store Optimizationにとって重要であり、これが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。」

対立 - 次にエマーソンは約5分間を使って対立について話すことができます。

次のように説明することができます：
「ユーザーは週末に42%多くの苦情やバグ報告を提出します。苦情が48時間以内に対応されない場合、その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、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べきです。

クライマックス - 基礎を築いた後、エマーソンは約5分間を使ってクライマックスに移ることができます。

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か、既存のワークフローにどのように実装できるか、それらの解決策のコスト、ROI（投資収益率）、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時間以上対応されなかった顧客の証言や、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 - 次にエマーソンは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することができます。

結論 - この会議は数人のステークホルダーとの間で双方向のコミュニケーションが行われるため、エマーソンは会議終了前にチームリーダーが混乱している点を明確にするための質問時間として10分を確保する計画を立てることができます。

エマーソンがアプローチ#2を採用した場合、チームリーダーがエマーソンが意図した内容を会議から持ち帰る可能性が大幅に高くなります。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導入可能な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効果的に伝えるための、より効果的な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（情報が双方向に伝達される）。
データを使ってストーリーを伝えるために使用できる多くの戦略があります。今回取り上げた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

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)

講義後のクイズ

上記の講義内容を復習するために、講義後のクイズを活用してください！

課題

市場調査

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