Vor 2500 Jahren entwickelte Aristoteles das dramatische Modell der Katharsis, der Läuterung durch Schrecken. Und auch wenn Data Storytelling sein Publikum selten durch Entsetzen klüger machen will, kann es von dem griechischen Philosophen lernen.
Die Tragödie, mit der sich Aristoteles in seiner Poetik eingehend beschäftigt, definiert der Philosoph als eine „Nachahmung von Handelnden, die Jammer und Schaudern hervorruft und hierdurch eine Reinigung von derartigen Erregungszuständen bewirkt.“
Das Geschehen auf der Bühne soll in den Zuschauern eine Läuterung und Besserung bewirken.
Data Storyteller setzen weniger auf das Entsetzen ihrer Zuhörerschaft oder Leser. Aber Data Storytelling teilt mit der aristotelischen Tragödie den Gedanken, dass am Ende der Story eine Erkenntnis steht. Einer Erkenntnis, die bei Aristoteles zu einer Läuterung führt. Beim Data Storytelling zu einer Einsicht oder besser zu einer Handlung.
Wichtig: Diese Erkenntnis muss das Publikum haben! Die zentrale Einsicht, die die Data Story vermitteln will, wird im Idealfall nicht erzählt (bestenfalls zur Sicherheit nachgereicht), sondern beim Publikum durch die Story ausgelöst.
Um die Grundstruktur des Data Storytelling zu verdeutlichen, greifen Storyteller gerne auf das klassische Modell des deutschen Dramaturgen Gustav Freytag zurück, wie im folgenden Bild dargestellt:
Erfolgreiches Data Storytelling überlässt die Climax (die Haupteinsicht) bereits seinen Zuhörern und Lesern. Die notwendingen Schlüsse und Handlungsschritte können dann entweder auch dem Publikum überlassen oder gemeinsam mit diesem entwickelt werden.
Vorteil 1: Was wir uns noch besser merken als Geschichten, sind unsere eigenen Erkenntnisse.
Vorteil 2: Die Motivation, aus den vorgestellten Daten Handlungen abzuleiten, steigt, wenn die Handlungen auf eigenen Erkenntnissen beruhen.
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