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Data visualization · Ispirazioni

Chi darà forma al futuro della data visualization? I bambini di oggi!

Vedere non è capire: come promuovere la data literacy fin dalla tenera età
15 settembre 2021
15 minuti

Questo articolo è stato scritto per Nightingale da Rebeca Pop.

L’immagine di copertina è dell’illustratrice Cha Pornea

Comincerò con una confessione – quando ero una bambina, non avevo idea di cosa fosse la visualizzazione dei dati. Anzi, posso essere totalmente sincera? Crescendo, non sapevo neppure il significato del termine “dati”. Fu solamente verso i primi anni della mia adolescenza che cominciai a capire il significato e il valore dei “dati”. Dopodiché, mi ci volle qualche altro anno prima di realizzare che i dati si potevano visualizzare. Inutile dire che il mio viaggio nell’apprendimento della data visualization è stato piuttosto lungo.

“L’anima non pensa mai senza un’immagine” – Aristotele

Oggi i bambini vivono in un mondo completamente diverso. Sono esposti a grafici dalla tenera età. Ma vedere non significa capire. Provate a immaginare questo: state guardando le notizie in TV, con vostra figlia di cinque anni che gioca accanto a voi. Il conduttore parla dei casi di COVID-19 e illustra agli spettatori un grafico a linee. Vostra figlia alza lo sguardo e dice, “Papi, cos’è quello?”. Quale sarebbe la vostra risposta? Oppure, immaginiamo uno scenario leggermente diverso: siete dei lettori appassionati dell’Economist. A un certo punto, spinta dalla curiosità, la vostra cinquenne prende in mano l’ultimo numero della rivista, la apre, e chiede, “Mami, cos’è questo?” Direste semplicemente, “è un grafico”? Oppure vi prendereste del tempo per spiegare a vostra figlia come funziona la data visualization? Tenendo questo a mente, la domanda fondamentale che mi ha guidato nella stesura di questo pezzo è stata:

Dato che i bambini di oggi stanno crescendo circondati da grafici, come possiamo noi (genitori, insegnanti, amici) aiutarli a imparare a leggere e interpretare meglio la data visualization?

Per rispondere a questa domanda, ho contattato esperte ed esperti che hanno insegnato data visualization a bambini e studenti:

  • Jon Schwabish — senior fellow, Urban Institute e fondatore di PolicyViz. Jon ha ideato un gioco di visualizzazione dei dati, tiene laboratori per bambini e ha anche scritto un articolo sul tema della visualizzazione dei dati per i bambini.
  • Sharon Hessney — insegnante di matematica e graph curator, The NYTimes Learning Network. Sharon dirige insieme a Michael Gonchar il progetto  What’s Going On in This Graph?  del New York Times.
  • Michael Gonchar — editor, The NYTimes Learning Network. Michael dirige insieme a Sharon Hessney il progetto  What’s Going On in This Graph?  del New York Times.
  • Greg Yarnall —insegnante di storia all’Academy of Saint Elizabeth. Greg usa il progetto What’s Going On in This Graph? per insegnare ai suoi studenti competenze sulla data visualization.
  • Lauren Iskander — studentessa alla Academy of Saint Elizabeth, participa regolarmente al progetto What’s Going On in This Graph?.
  • Liv Buli — data journalist e scrittrice. Liv ha scritto la serie di libri “A Vizkidz Story” e tiene workshop sulla data visualization per i bambini.

Per prima cosa… a che età i bambini dovrebbero iniziare a imparare la data visualization?

“Prima possibile” è stata la risposta di ogni singola persona che ho intervistato. Ognuna era d’accordo che i bambini avrebbero tratto grande beneficio dall’imparare la visualizzazione dei dati in giovane età. Non appena i bambini imparano a contare, dovrebbero imparare a visualizzare ciò che contano. Naturalmente, nessuno si aspetterebbe che un/a bambino/a di due o tre anni costruisca un diagramma di Sankey. O un grafico a sciame d’api (beeswarm plot). Ma non sarebbe fantastico se i bambini potessero imparare la data visualization senza nemmeno rendersi conto che stanno imparando? La soluzione: provare alcuni giochi.

Liv ha iniziato a insegnare a sua figlia alcuni concetti base di data visualization quando la bimba aveva solo due anni. Come potete immaginare, questo non è avvenuto in un contesto rigido simile a quello scolastico. Liv ha cercato di divertirsi con i dati e i grafici, per renderli meno complessi. “Rendilo semplice, rendilo divertente”, ha sottolineato Liv. Un esercizio che ha fatto con sua figlia di due anni è stato impilare i mattoncini LEGO per costruire grafici a barre su argomenti divertenti. Ecco le regole del gioco: prima, raccogliete un po’ di mattoncini LEGO e formate un mucchietto. Poi, chiedi alla  tua bambina di ordinarli per colore o dimensione. Infine, impilate i mattoncini LEGO con vostra figlia per creare grafici a barre. Non sembra un esercizio divertente?

Jon ha raccontato come, nel periodo di Halloween, sua figlia ha raccolto tutte le caramelle che ha ricevuto e le ha raggruppate. Una volta formato il mucchietto, ha ordinato le caramelle e poi ha costruito un grafico a barre. Proprio come l’approccio di Liv con i LEGO, l’esercizio di Halloween rende l’apprendimento della data visualization un’esperienza divertente (e deliziosa!).

Il gioco LEGO di Liv e l’esercizio con le caramelle di Halloween di Jon sono esempi di attività che possono aiutare i bambini ad assimilare concetti come la comprensione dei dati, la classificazione e il confronto, tutte competenze fondamentali per iniziare a leggere e creare grafici. Come ha detto Greg, insegnante di storia all’Academy of Saint Elizabeth,  i bambini nascono come esseri profondamente legati al senso della vista, quindi imparare la data visualization viene loro naturale. Uno dei maggiori vantaggi dell’insegnare ai bambini la data visualization in tenera età è che troveranno i numeri e dati meno spaventosi quando inizieranno la scuola.

Oltre a sviluppare esercizi di data visualization per bambini, Liv è anche autrice di due libri: Penelope Pie’s Pizza Party: A Vizkidz Story e Barnaby Barchart’s Beach Adventure. Dopo aver lavorato all’intersezione tra creatività e dati, Liv si è resa conto che non era sempre facile per gli adulti interpretare dati e grafici. Questo le ha fatto pensare che l’approccio migliore sarebbe stato quello di iniziare a formare i bambini, in modo che diventassero più preparati una volta raggiunta l’età adulta. Si mise al lavoro e pubblicò la serie di libri Vizkidz. Il primo libro, Penelope Pie’s Pizza Party: A Vizkidz Story, riguarda i grafici a torta. Il secondo libro, Barnaby Barchart’s Beach Adventure, riguarda i grafici a barre. In entrambi i libri, i bambini vengono guidati attraverso la storia e imparano senza accorgersene. Liv incoraggia genitori e insegnanti a rendere l’apprendimento della data visualization semplice e divertente, e a interiorizzare alcuni concetti di storytelling che possano rendere i dati e i grafici più accessibili.

In senso orario: L’esercizio di disegno di Jon Schwabish, il libro “VizKidz” di Liv Buli, il gioco di carte “Match It” di Jon Schwabish

Una volta iniziata la scuola…

Quando si comincia ad andare a scuola, è probabile che la maggior parte dei bambini sia stata esposta ad alcuni semplici grafici, come quelli a barre o a linee. Ma hanno le competenze per interpretarli correttamente? Sanno valutarne il contesto? Sono in grado di mettere in discussione com’è avvenuta la raccolta dei dati? Se i ragazzi iniziano la scuola senza aver mai incontrato prima alcun concetto di data visualization, allora la risposta è probabilmente no. La buona notizia? Ci sono soluzioni ed esercizi strutturati che sono già stati sviluppati e testati.

Il New York Times ci offre un esempio con il progetto What’s Going On in This Graph? – diretto con successo da Michael e Sharon che mi hanno raccontato la loro esperienza.

Il progetto What’s Going On in This Graph? è una rubrica settimanale gratuita e online del New York Times Learning Network. Ogni settimana, il Learning Network pubblica un grafico che è stato precedentemente pubblicato sul New York Times. Gli insegnanti incoraggiano i loro studenti a partecipare al progetto facendo osservazioni e domande (in inglese “noticing and wondering”). Ogni mercoledì, gli insegnanti dell’American Statistical Association moderano in diretta i commenti degli studenti. Entro il venerdì mattina, il team del  New York Times Learning Network pubblica ulteriori informazioni sul grafico, compreso un link gratuito all’articolo in cui il grafico è stato originariamente pubblicato.

La homepage del progetto “What’s Going On in This Graph”

Il metodo d’insegnamento che il New York Times Learning Network utilizza – noticing and wondering (“osserva e domandati”) – è un esempio molto efficace di approccio Low Threshold High Ceiling (letteralmente “bassa soglia e tetto alto”, si può riassumere con “tutti possono iniziare e tutti possono rimanere bloccati”, ndt).

Le domande poste su base settimanale sono accessibili a studenti e insegnanti, di tutte le discipline. Non occorre insegnare matematica o scienze per integrare la visualizzazione dei dati nel proprio programma. Anche se tutte le risposte sono benvenute, gli studenti sono incoraggiati a ragionare approfonditamente e a valutare i messaggi raccontati dai grafici. Durante questo processo, gli studenti sono invitati a notare ciò che è sul grafico, così come ciò che non è presente. Sono incoraggiati a chiedersi se il grafico e i dati siano oggettivi e veri.

Ad oggi, il New York Times Learning Network ha utilizzato oltre 33 tipi di grafici, con un’ampia varietà di argomenti e livelli di difficoltà. Come potete immaginare, il New York Times pubblica decine di grafici ogni settimana. Ero quindi curiosa di sapere i criteri di selezione dei grafici della settimana. Sharon e Michael hanno detto che usano la seguente serie di criteri ben definiti per selezionare ogni grafico:

  • Gli studenti possono relazionarsi con gli argomenti del grafico
  • Il grafico contiene un’informazione sorprendente 
  • Gli studenti possono imparare qualcosa sul mondo in cui si trovano
  • L’argomento e i dati sono attuali

Dopo aver parlato con Michael e Sharon, ho capito che sarebbe stato prezioso ascoltare anche la prospettiva di uno studente. E così mi hanno messo in contatto con Lauren. Lauren è una studentessa della Academy of Saint Elizabeth nel New Jersey e partecipa a What’s Going On in This Graph? dall’inizio del progetto, come parte della sua classe di storia. Mentre parlavo con Lauren, ho notato che sembrava profondamente appassionata di grafici e dati. Ha condiviso con me il suo approccio “noticing and wondering” (“osserva e domandati”). Ogni settimana, quando il New York Times pubblica un nuovo grafico, Lauren cerca di usare la conoscenza finora acquisita per osservare cosa c’è nel grafico e cosa potrebbe potenzialmente mancare. Formula attentamente le sue risposte, e poi le pubblica sul forum. È sempre entusiasta di vedere cosa dicono gli altri studenti e di scambiare opinioni. Spesso, si collega di nuovo online per commentare gli appunti degli altri studenti e partecipare alle discussioni sul grafico settimanale.

Qual è la dataviz di What’s Going On in This Graph? preferita di Lauren fino ad oggi? Un grafico a “vaso” pubblicato nell’articolo “The Shape(s) of a Crisis” (La/e forma/e di una crisi, ndt) del 12 ottobre 2020. Il grafico mostra la composizione dei disoccupati negli Stati Uniti da gennaio a settembre 2020. Lauren ha apprezzato molto il modo in cui il tasso di disoccupazione è stato raffigurato in questa dataviz. Era affascinata dall’unicità del tipo di grafico e pensava che l’argomento fosse attuale e rilevante.

Il grafico a “vaso” originariamente pubblicato nell’articolo del New York Times “The Shape(s) of a Crisis”.

Per Lauren, i grafici fanno parte della sua vita quotidiana, sia a scuola sia fuori. È convinta che l’esercizio renda perfetti, ed è per questo che presta molta attenzione non solo ai grafici inclusi nel progetto What’s Going On in This Graph?, ma anche a qualsiasi grafico che vede nei media. Dopo alcuni anni di pratica, si è resa conto che capire cosa c’è nel grafico è tanto importante quanto capire cosa non c’è (parole sagge!). Prima di trarre qualsiasi conclusione sul grafico che ha davanti, Lauren si prende sempre il tempo di fermarsi e di capire il contesto e la metodologia di raccolta dei dati.

Greg è l’insegnante di storia di Lauren alla Academy of Saint Elizabeth nel New Jersey. Crede fermamente che i grafici possano essere usati in qualsiasi disciplina, non solo in matematica e statistica, e incoraggia costantemente i suoi studenti a partecipare al progetto What’s Going On in This Graph?

Ero curiosa di scoprire di più su come gli studenti hanno reagito quando Greg li ha introdotti per la prima volta alla data visualization, poiché potrei scommettere che non molti di loro si aspettavano di lavorare con i grafici in una lezione di storia. Greg ha detto che gli studenti erano inizialmente preoccupati di non avere le competenze necessarie per lavorare sui compiti di data visualization. Con il tempo, i suoi studenti si sono incuriositi e hanno capito che i dati e le materie umanistiche possono formare una buona squadra. I suoi studenti hanno anche iniziato a notare che i dati e i grafici non sono sempre oggettivi, e che ci sono modi diversi e più convincenti di rappresentare numeri e statistiche rispetto alle semplici tabelle. In altre parole, Greg è stato felice di vedere che i suoi studenti hanno iniziato a sviluppare competenze di data literacy e data visualization.

Oltre al progetto What’s Going On in This Graph?, genitori e insegnanti possono usare altri esercizi per aiutare i bambini a imparare la data visualization. Jon ha raccontato di un esercizio che ha fatto con bambini tra i 9 e gli 11 anni. Ha iniziato parlando dei tipi di grafici di base, comprese le mappe. Dopo di che, si è spostato da mappe regolari e semplici a mappe più complesse e divertenti, come una mappa del McDonald’s più vicino o una mappa di emoji. Dopo aver dato ai bambini gli strumenti per iniziare a pensare criticamente ai dati, ha usato il gioco di carte da lui ideato “Match It” . Questo gioco a tema data visualization consiste in 31 carte con sei icone di grafici su ciascuna.  Su due carte qualsiasi c’è una e una sola icona identica (lo scopo del gioco è trovarla, ndt). Ogni bambino ha avuto cinque minuti per esplorare le carte e poi ha partecipato a un torneo.

Un altro esercizio facile e accessibile che Jon ha sviluppato si fa disegnando. Ai bambini è stato chiesto di disegnare un piano della loro casa. La maggior parte dei bambini sa disegnare una semplice mappa. Poi, Jon ha chiesto loro di tracciare qualsiasi dato di loro gradimento, come bolle di dimensioni diverse che rappresentano le loro stanze preferite o linee che mostrano i loro percorsi attraverso la casa. Attraverso questo esercizio, i bambini hanno imparato alcuni concetti base di data visualization senza nemmeno rendersi conto che stavano imparando!

I bambini di oggi, gli adulti di domani

I grafici sono ovunque. Quindi, con una formazione adeguata, mi aspetto che i bambini di oggi diventino più capaci di visualizzare e interpretare i dati rispetto agli adulti di oggi. Oltre ai genitori, agli insegnanti o agli amici, anche le testate giornalistiche giocano un ruolo nel formare i ragazzi di oggi. Come ha sottolineato Jon, le testate giornalistiche possono fare un ottimo lavoro spiegandoci come leggere i grafici più avanzati.

D’altra parte, come hanno osservato Sharon e Michael, poiché i grafici sono ovunque, c’è il pericolo che i bambini inizino a pensare che i grafici siano oggettivi. Quindi è importante che gli adulti inizino a insegnare ai bambini a pensare criticamente, a non dare sempre per certi i grafici e i dati. In altre parole, è essenziale che i bambini sviluppino una cassetta degli attrezzi. Questo è un bene per loro e un bene per la democrazia – alla fine, i ragazzi di oggi diventeranno cittadini più informati.

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Rebeca Pop è la fondatrice di Vizlogue, un laboratorio di visualizzazione dati e storytelling che offre servizi di formazione e consulenza per aiutare le aziende e le organizzazioni a comunicare più efficacemente con i dati.

Ad oggi, Rebeca ha tenuto presentazioni a più di 2.500 partecipanti in tutto il mondo. I suoi workshop si basano su una profonda comprensione delle strategie di apprendimento degli adulti e combinano esercizi pratici con sessioni di feedback ed esempi dalla vita reale. Rebeca è inoltre professore associato di data visualization e storytelling all’Università di Chicago e alla Northwestern University.

Quando non lavora a un progetto di dataviz, ama andare in bicicletta, fare escursioni e viaggiare. Curiosità: ad oggi, ha visitato più di 25 paesi. Attualmente vive a Chicago.

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