Làm thế nào để khắc phục lỗi Storytelling Bias?

Mục Lục

Trong công việc phân tích dữ liệu, người phân tích và trình bày phân tích dữ liệu phải luôn tôn trọng những gì mà dữ liệu đó nói lên. Việc không tôn trọng sự thật của dữ liệu dẫn đến các phân tích sai lệch được gọi là Fake Analytics. Một trong những nguyên nhân dẫn đến vấn đề này chính là Storytelling Bias hay trong từ chuyên ngành được gọi là Data Cameo. Các bạn hãy cùng MDA làm rõ vấn đề này trong bài viết bên dưới nhé!

1. Storytelling Bias là gì?

Data Story và Data Cameo

Storytelling Bias là khái niệm chỉ sự ảnh hưởng của những định kiến, quan điểm, và kỳ vọng cá nhân do sự ảnh hưởng của việc trình bày các câu chuyện về dữ liệu. Khi bị ảnh hưởng bởi Storytelling Bias, người nghe có thể bỏ qua, ngụy biện hoặc làm biến dạng những dữ liệu, con số, sự kiện xảy ra để phù hợp với những câu chuyện mà họ bị ảnh hưởng, thay vì phản ánh sự thật khách quan. Storytelling bias có thể gây ra những hậu quả tiêu cực như làm giảm tính tin cậy của dữ liệu, giảm đi khả năng thuyết phục, khiến người sai hiểu những yếu tố quan trọng và mất đi cái nhìn toàn cảnh về dữ liệu

2. Làm thế nào để nhận biết Storytelling Bias

Để nhận biết Storytelling Bias, đối với người trình bày dữ liệu, bạn luôn tự kiểm tra lại những giả thuyết trước khi trình bày thông tin của mình. Đối với người nghe, bạn phải có tư duy phản biện và luôn đặt các câu hỏi xoay quay vấn đề nhằm kiểm định tính chính xác dữ liệu được nghe một cách khách quan hơn. Có 2 kỹ thuật có thể giúp bạn nhận viết lỗi sai về Storytelling Bias tối ưu.

Mô hình 5W1H

Mô hình 5W1H (Who, What, When Where, Why, How): Bằng việc trả lời từng câu hỏi, bạn có thể xác định nguồn gốc, ý nghĩa của câu chuyện, giúp bạn xác định rõ chủ đề và bối cảnh của dữ liệu hơn.

Mô hình Logic Tree

Mô hình Logic Tree: Giúp bạn chia nhỏ vấn đề thành nhiều nhánh khác nhau theo nguyên tắc MECE (không bỏ sót, không trùng lặp). Từ đó, bạn có thể dễ dàng nhìn ra vấn đề trong bộ dữ liệu, giúp cho việc phân tích trở nên chính xác nhất.

Kết luận

Storytelling bias là một lỗi sai rất dễ bắt gặp ở những bạn bắt đầu bước chân vào ngành phân tích dữ liệu. Để có thể khắc phục vấn đề này, yêu cầu người phân tích dữ liệu cần phải có kinh nghiệm tốt, luôn chủ động tìm kiếm những bằng chứng có thể phản biện và đánh giá dữ liệu qua nhiều góc nhìn khác nhau. MDA hi vọng qua bài viết này các bạn sẽ có thêm nhiều góc nhìn mới về Storytelling Bias, từ đó rút ra được các kinh nghiệm quý báu cho bản thân và có ích cho các công việc sau này.

Xem ngay video TikTok do cô Phương Thảo chia sẻ để hiểu hơn về chủ đề này:

@phuongthaoanalytics

Đã không hiểu thì chớ, gặp phải người thuyết trình mắc lỗi này nữa là “nhức nhức cái đầu” luôn!!! #phuongthaodataanalytics #dataanalytics #daloteam #learnontiktok #tiktokmentor #fyp #masteringdataanalytics #data #doanhnghiep #databias #storytelling #dataanalysis

♬ nhạc nền – Phuong Thao Analytics – Phuong Thao Analytics

Xem thêm bài viết khác tại đây:

Mastering Data Analytics tự hào là đơn vị đào tạo Kỹ năng Phân tích Dữ liệu Kinh doanh hàng đầu Việt Nam. Các khóa học Phân tích Dữ liệu Kinh doanh được khai giảng định kỳ hàng tháng. Với hai hình thức học: Online và Offline tạo điều kiện cho học viên linh hoạt sắp xếp thời gian. Truy cập Khóa học Business Intelligence để biết lịch khai giảng gần nhất. Với mọi thắc mắc về khóa học bạn có thể inbox Fanpage Mastering Data Analytics hoặc liên hệ qua ZOA doanh nghiệp để được giải đáp miễn phí!