El lunes anochecíamos con la noticia de la compra de LinkedIn por parte de Microsoft por la enorme cifra de 23.260 millones de euros en efectivo, equivalente a pagar 175 euros por cada una de sus acciones, que a su vez incrementaron su valor un 48% tras el proceso de compra. De esta manera, Microsoft se hace con una red social y con toda la marea de datos personales e información que ello supone, procedente de la actividad de los 433 millones de usuarios que posee. Cada segundo, 2 nuevos usuarios se apuntan a LinkedIn. Hay 106 millones de visitantes únicos al mes, y en el primer cuatrimestre de 2016, como cita Grant Feller en Forbes, se vieron 45.000 millones de páginas en el Website, un 21,6% más que en el periodo anterior.

Tal como recoge una carta publicada en la red social por su Director Ejecutivo, Jeff Weiner, recogida por Time, la compra de LinkedIn conseguirá una integración completa entre el ecosistema de Microsoft y la información de LinkedIn, permitiendo tener la información completa profesional de los contactos en todas las aplicaciones de Office, por ejemplo; o adelantarse a la demanda de formación en Office a través de la plataforma Lynda.com, adquirida a su vez el año pasado por la red social mediante el desembolso de 1.500 millones de dólares.

Pero no solo eso. Si Microsoft conoce el estatus profesional de sus usuarios y la demanda de trabajo o formación que realiza, podría sugerir cursos o aplicaciones especializadas para cada usuario, creando ofertas en tiempo real personalizadas o motores de recomendación.

De acuerdo con Timothy B. Lee, de Vox, La inversión Microsoft en la compra de LinkedIn se explica por la nueva estrategia de su director ejecutivo Satya Nadella, que apuesta por transformar a la compañía de software en una empresa de servicios online para negocios. Tras experimentar los rotundos fracasos que significaron la compra de Nokia por 7.600 millones de dólares y la inversión en el Windows Phone para competir con Apple o el motor de búsqueda Bing para competir con Google, Nadella se dio cuenta de que, pese a perder consumidores, los empresarios seguían teniendo en alta estima a la compañía cofundada por Bill Gates.

Hay muchas coincidencias, como es lógico, entre los usuarios de LinkedIn y la base de datos de clientes de Microsoft. Servicios como la integración de boletines de noticias de LinkedIn en Office 365, o la gran apuesta de integrar los datos de LinkedIn en Cortana, la asistente de inteligencia artificial de Microsoft, que toma su nombre de la IA femenina que acompaña al usuario en la saga de videojuegos Halo; o potenciar los servicios del CRM (Consumer Relationship Management) de Microsoft, Dynamics.

No solo eso, sino que al ser LinkedIn una red fuertemente especializada y enfocada a lo laboral, posee potencialmente un público mucho más interesado en los contenidos que el de Facebook o Twitter.

También es interesante el análisis que realiza Thomas H. Davenport en HBR. Incorporar a LinkedIn todos los datos que posee Microsoft ayudará a mejorar la segmentación de la publicidad de pago en LinkedIn, de forma que no le aparezca un máster en ingeniería de telecomunicaciones a alguien que haya hecho un módulo de programación y no le interese esta nueva formación.

También puede permitir la generación de consejos sobre sueldos y oportunidades laborales en función del conocimiento que el usuario posea: “Si sabes manejar el ecosistema Hadoop y posees conocimientos avanzados de Deep Learning, ganarás un 30% más de lo que ganas ahora”, por ejemplo, e incluso incluir estas recomendaciones de algún modo en el servicio de anuncios de pago para promocionar empresas de cursos.

No obstante, para que todas estas ideas sean llevadas a cabo tras la compra de LinkedIn, será necesaria la contratación de muchos científicos de datos, con una formación técnica que escasea enormemente en nuestro país. Datahack te ofrece la solución con su máster intensivo de Big Data.

Quizá la principal característica que diferencia al ser humano del resto de animales sea su capacidad semiótica, su innata habilidad para crear símbolos y dotarlos de significado, e incluso crear lenguas. Todo lo que podamos pensar se rige por estos signos de distinta naturaleza, desde nuestras relaciones sociales hasta nuestro comportamiento con nuestra familia. El lenguaje es la característica esencial del ser humano; por tanto, la mejor manera de convencer a otro ser humano, de contarle algo, es utilizando correctamente el lenguaje según los gustos de cada sociedad y cada momento.

A la tradición retórica que llevamos acumulando desde los sofistas y Aristóteles, hemos de sumarle un segundo fenómeno clave para nuestra sociedad: el storytelling, la narrativa. Una sociedad definida por la omnipresencia de la pantalla y la narración, que demanda más contenidos de ficción que nunca antes en la historia, recibe con mayor atención y grado de afinidad las narraciones construidas con un esquema de historia de ficción que el resto de discursos.

¿De qué le sirve al experto en Big Data sacar conclusiones en forma de millones de números, o traducirlos a miles de esquemas y gráficas, si el cliente final no compra sus recomendaciones? ¿Y si el cliente interpreta los resultados gráficos de un modo radicalmente distinto al sentido que los científicos de datos recomiendan? En una cultura definida por la narración de historias, la narrativa de la visualización de datos se transforma en una herramienta indispensable para el Big Data.

Visualización de datos y storytelling: definición y componentes

Lisa Morgan, en InformationWeek, reflexiona sobre estas ideas, definiendo la narrativa de la visualización de datos como la forma para “introducir los datos y las visualizaciones en una narración dirigida a una audiencia específica para proporcionar mayor credibilidad al proceso analítico, mayor confianza en los resultados y mayor persuasión en las recomendaciones obtenidas tras la investigación”. Sin embargo, advierte que no se puede olvidar de que lo principal en todo discurso son lo datos, que no se deben deformar para adaptarse a la historia; sino que es la narración la que debe articularse según la naturaleza de los datos.

Brent Dykes, en Forbes, cita cuáles son los tres elementos que componen toda visualización de datos y cómo se relacionan entre ellos. Está la dimensión de los datos, la dimensión visual y la dimensión narrativa. La narrativa sumada a los datos hace que la audiencia comprenda de un modo adecuado qué dicen estos números. La suma del componente visual a los datos hace que la atención del usuario capte detalles que de otro modo podría ignorar. Por último, la unión de lo visual y lo narrativo genera atención de un público habituado a las narraciones visuales (cine, series, videojuegos, videoclips, cómics...).

Conclusiones

Para persuadir al cliente lo mejor es afectar a sus emociones, y esto se consigue mediante la narrativa en la visualización de datos. Además nos asegura la atención de los receptores, pues toda historia bien construida con un principio y un desarrollo, hace que inconscientemente el público desee saber la conclusión del relato.

Este nuevo fenómeno supone un nuevo reto para los científicos de datos. Ya no basta con ser un genio manejándose entre R, Hadoop, Spark y demás herramientas Big Data. Ahora también hay que desarrollar fuertes habilidades en retórica para llegar de manera eficaz a sus clientes. Además, abre la puerta al Big Data a nuevos perfiles más habituados a la comunicación, como los profesionales del marketing, el periodismo y la oratoria. No obstante, este no es el único concepto que se aplica al término. La semana que viene veremos en datahack cómo la narrativa en la visualización de datos se asocia con los programas de generación de lenguaje para producir fenómenos asombrosos.