Wir müssen die Geschichten in den Statistiken wiederentdecken - unsere Menschlichkeit hängt davon ab.

"Daten sind nur Zusammenfassungen von Tausenden von Geschichten - erzählen Sie ein paar dieser Geschichten, damit die Daten aussagekräftig werden." - Chip und Dan Heath

Laut Alan Bleakly, Professor für medizinische Ausbildung im Vereinigten Königreich, gibt es zwei Arten des Wissens: Wissenschaft und Geschichten. Konventionelle Analysemethoden sind deskriptiv, während der Wert einer Geschichte in ihrer emotionalen Wirkung liegt. Mit anderen Worten: Eine Erzählung verleiht den Statistiken eine Seele.

Natürlich revolutionieren "Big Data" und maschinelles Lernen bereits die Medizin. Dank riesiger Datensätze können medizinische Forscher Patientenakten auf der ganzen Welt analysieren, um herauszufinden, welche Behandlungen effektiver sind und welche nicht. Darüber hinaus hat der Einsatz der Analytik in der Medizin das Potenzial, die Behandlungskosten zu senken, den Ausbruch von Epidemien vorherzusagen, vermeidbare Krankheiten zu vermeiden und die Lebensqualität im Allgemeinen zu verbessern.

Das Problem ist folgendes. Um die Privatsphäre der Menschen zu schützen, werden medizinische Daten oft de-identifiziert, d. h. es werden alle sensiblen Informationen entfernt, die zur Identifizierung eines Patienten verwendet werden können.

Auf der einen Seite macht dies durchaus Sinn. Die Erfahrung mit COVID-19 hat gezeigt, dass personenbezogene Daten potenziell zur Einschränkung der Bewegungsfreiheit und der bürgerlichen Freiheiten oder zur Weitergabe an die Strafverfolgungsbehörden verwendet werden können.

Aber die De-Identifizierung kann auch auf eine Entmenschlichung hinauslaufen. Sie bedeutet, dass wir entscheidende Details über die Erfahrungen der Menschen verlieren. Wenn von der Identität einer Person keine Spur mehr übrig ist, wird sie zu einem bloßen Punkt in einem Datensatz.

Hier kommt das Geschichtenerzählen ins Spiel. Es ist ein wichtiges Instrument, wenn es darum geht, Erkenntnisse über menschliches Verhalten zu gewinnen.

Beispiel Krebsfrüherkennung: Während die Daten zeigen, dass die Raten der Brustkrebsfrüherkennung bei afroamerikanischen Frauen niedrig sind, helfen uns Erzählungen in Fokusgruppen, die Gründe dafür zu verstehen. Forscher in North Carolina stellten beispielsweise fest, dass die Wahrnehmung eines geringen Risikos weit verbreitet ist, was auf widersprüchliche Informationen aus der Familie, den Medien und von Gesundheitsdienstleistern sowie auf den Glauben zurückzuführen ist, Krebs sei eine "weiße Krankheit". Darüber hinaus wurden Geschichten erzählt, um Fehlinformationen zu bekämpfen und Frauen mit überzeugenden Informationen über die Bedeutung der Vorsorgeuntersuchungen zu überzeugen. All dies wäre mit nicht identifizierten Datenpunkten allein nicht möglich gewesen.

Es ist unerlässlich, dass wir Wissenschaft und Geschichtenerzählen miteinander verbinden. Obwohl jeder Datensatz eine Geschichte erzählt, können nicht alle von uns damit etwas anfangen. Datengestütztes Storytelling ermöglicht die effektive Vermittlung von Erkenntnissen aus beliebigen Datensätzen durch Erzählungen oder Visualisierungen und bietet damit eine überzeugende Möglichkeit, diese Kluft zu überbrücken. Es verwandelt sie in eine Wahrnehmung, die uns emotional anspricht und die wir zu schätzen wissen.

Im Zeitalter der Fehlinformationen ist es heute unerlässlich, dass Wissenschaftler eine aktive Rolle bei der Aufklärung der Öffentlichkeit darüber spielen, was sie tun, warum sie tun, was sie tun, und warum es wichtig ist.

Das Erzählen von Geschichten ist ein Instrument, das es den Zuhörern ermöglicht, sich mit dem Wesen komplexer Ideen und Konzepte auf sinnvollere Weise auseinanderzusetzen und die Wissenschaft für Gemeinschaften zugänglicher und integrativer zu machen, die oft von ihr ausgeschlossen sind.

Letztendlich können Sie noch so viele Daten haben, sie bedeuten nichts, wenn Sie die Menschen hinter diesen Zahlen nicht kennen.