อย่าทำให้กราฟข้อมูลซับซ้อนเกินไป 📊
เพราะผู้รับสารของคุณจะยอมใช้เวลาเพื่อทำความเข้าใจ "น้อยลง"
จากผลงานวิจัยในปี 2008 ของซง (Hyunjin Song)
และชวาร์ซ (Nobert Schwarz) แห่งมหาวิทยาลัยมิชิแกน
ทั้งสองออกแบบงานวิจัยโดยให้นักศึกษา 2 กลุ่ม อ่านคำสั่งวิธีออกกำลังกาย
นักศึกษากลุ่มแรกได้อ่านคำสั่งที่พิมพ์ด้วยฟอนต์ Arial ซึ่งอ่านได้ง่าย
นักศึกษากลุ่มที่สองได้อ่านคำสั่งที่พิมพ์ด้วยฟอนต์ลายมือหวัดที่อ่านยากอย่าง Brushstroke
จากนั้น ผู้วิจัยถามนักศึกษาว่า
กิจกรรมการออกกำลังกายตามคำสั่งดังกล่าวจะใช้เวลานานเท่าใด
และแนวโน้มที่พวกเขาจะปฏิบัติตามมีมากเพียงใด
ผลการศึกษาพบว่า ยิ่งฟอนต์อ่านยากเท่าใด
นักศึกษาก็จะยิ่งประเมินว่าการออกกำลังกายใช้เวลานานมากขึ้นเท่านั้น
และแนวโน้มที่พวกนักศึกษากลุ่มที่สองจะปฏิบัติก็น้อยลงตามไปด้วย
สรุปผลการวิจัยสั้นๆ ได้ว่า หากอ่านได้ยาก ก็ปฏิบัติตามได้ยาก
วิธีแก้ปัญหาของงานวิจัยนี้ทำได้ง่ายๆ
โดยใช้ 4 เทคนิคการปรับแต่งเล็กๆ น้อยๆ
บนแผนภาพงานที่นำเสนอข้อมูลของคุณ ดังนี้
1. #ข้อความต้องอ่านง่าย
ใช้ฟอนต์ที่อ่านง่ายสม่ำเสมอ
2. #อย่าปล่อยให้ยุ่งเหยิง
ทำให้มั่นใจว่าการนำเสนอข้อมูลของคุณด้วยภาพที่คุณเข้าใจได้ง่ายด้วยการใช้ข้อบ่งชี้การใช้งานแผนภาพ
3. #ใช้ภาษาที่ตรงไปตรงมา
ลดใช้คำฟุ่มเฟือย และมีการอธิบายเพิ่มเติมเมื่อคุณใช้ศัพท์เฉพาะทางที่ผู้รับสารไม่คุ้นเคย
4. ลดความซับซ้อนที่ไม่จำเป็น
หากเลือกได้ระหว่างความซับซ้อนและเรียบง่าย "จงเลือกความเรียบง่าย" เป็นอันดับแรก
Storytelling with data
📈📈📈📈📈📈📈📈📈
ขอบคุณความรู้ดีๆจากหนังสือ
“Storytelling with Data”
เขียนโดย Cole Nussbaumer Knaflic
แปลโดย ฐานันดร วงศ์กิตติธร
Bookscape
📉📉📉📉📉📉📉📉📉📉
My Memories Reviews ep.617
16/11/2021
.
#MyMemoriesReviews
#เรื่องน่าจำนำมาเล่า
#storytellingwithdata
#storytelling
- 1
ดูเพิ่มเติมในซีรีส์
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2024 Blockdit
