आधुनिक इंटरैक्टिव प्रस्तुतियों में, विशेष रूप से वास्तविक समय के दर्शकों के इनपुट द्वारा संचालित, अधिकांश ध्यान प्रश्नों, दृश्यों या सगाई यांत्रिकी पर जाता है। फिर भी, सबसे प्रभावशाली कारकों में से एक यह है कि डेटा की व्याख्या कितनी बार की जाती है: चार्ट स्केल.
चार्ट स्केल डेटा को स्वयं नहीं बदलता है, लेकिन यह वास्तव में प्रभावित करता है कि लोग कैसे प्रभावित करते हैं अनुभव वह डेटा है। वास्तविक समय के वातावरण में जहां चार्ट्स को लाइव अपडेट करते हैं क्योंकि प्रतिभागियों का जवाब होता है, खराब पैमाने का विकल्प अंतर्दृष्टि को विकृत कर सकता है, अंतर को बढ़ा सकता है, या समय से पहले निष्कर्ष ले सकता है।.
यह लेख पड़ताल वास्तविक दुनिया के मामलों वास्तविक समय की प्रस्तुतियों में चार्ट पैमाने को लागू करने के लिए-क्या गलत हो गया, क्या काम किया, और कौन से पाठ प्रस्तुतकर्ता तुरंत आवेदन कर सकते हैं।.
केस 1: आंतरिक लाइव पोल - ऑटो स्केल सर्वसम्मति की झूठी भावना पैदा करता है
संदर्भ
लगभग 40 प्रतिभागियों के साथ एक आंतरिक उत्पाद बैठक के दौरान, प्रस्तुतकर्ता ने पूछा:
"क्या आप प्रस्तावित उत्पाद दिशा से सहमत हैं? ”
रियल टाइम परिणाम:
Agree: 24 वोट
16 वोट
परिणामों का उपयोग करके प्रदर्शित किया गया ऑटो स्केल.
क्या हुआ
क्योंकि चार्ट का Y-axis स्वचालित रूप से उच्चतम मान (24) तक पहुंचा, "Agree" बार काफी लंबा दिखाई दिया, दृष्टि से चार्ट पर हावी।.
समस्या
जबकि दृश्य ने मजबूत आम सहमति का सुझाव दिया, वास्तविकता बहुत अलग थी:
40% प्रतिभागियों से असहमत
यह एक सार्थक आंतरिक चिंता का प्रतिनिधित्व
ऑटो स्केलिंग एक मामूली अंतर बढ़ाना, यह निर्णायक दिखाई देते हैं।.
सबक सीखा
ऑटो स्केल स्पार्किंग चर्चा के लिए प्रभावी है, लेकिन निर्णय लेने वाले मतदान के लिए खतरनाक.
उन सवालों के लिए जो रणनीति या दिशा को प्रभावित करते हैं, प्रस्तुतकर्ता को पसंद करना चाहिए:
निश्चित पैमाने
प्रतिशत आधारित अक्ष
या स्पष्ट रूप से लेबल किए गए संदर्भ बिंदु
केस 2: प्रशिक्षण मूल्यांकन - फिक्स्ड स्केल सक्षम करता है ईमानदार तुलना
संदर्भ
प्रशिक्षण कार्यक्रम तीन सत्रों में भाग लिया। प्रत्येक सत्र के अंत में, प्रतिभागियों ने अपनी समझ को एक बार दर्ज किया 1-5 स्केल.
प्रारंभिक दृष्टिकोण
प्रत्येक सत्र में उस सत्र की प्रतिक्रियाओं के आधार पर ऑटो स्केल चार्ट का उपयोग किया जाता है।.
क्या हुआ
दृष्टि से, सभी तीन चार्टों ने "बहुत सकारात्मक" देखा, लेकिन अंतर्निहित औसतों ने एक सूक्ष्म कहानी कहा:
सत्र 1:3.8
सत्र 2: 4.1
सत्र 3: 4.0
ऑटो स्केलिंग दृश्यमान मतभेदों को कम करता है, जिससे रुझान को स्पॉट करना मुश्किल हो जाता है।.
सुधार
टीम ने एक पर स्विच किया निश्चित 1-5 स्केल सभी सत्रों में।.
आउटकम
प्रदर्शन के रुझान तुरंत दिखाई दिए
प्रशिक्षकों की पहचान कर सकता है कि कौन से सत्र सबसे प्रभावी थे
दीर्घकालिक सुधार के लिए डेटा पर भरोसा किया जा सकता है
सबक सीखा
के लिए रेटिंग, सर्वेक्षण और बार-बार माप, निश्चित पैमाने वैकल्पिक नहीं है - यह आवश्यक है, यहां तक कि वास्तविक समय के संदर्भ में भी।.
केस 3: कार्यशाला किकऑफ़ - ऑटो स्केल भागीदारी को प्रोत्साहित करता है
संदर्भ
एक कार्यशाला की शुरुआत में प्रतिभागियों को पूछा गया:
वर्तमान में कौन सा क्षेत्र आपकी सबसे बड़ी चुनौती है? ”
एकाधिक उत्तरों की अनुमति दी गई थी और परिणाम लाइव अपडेट किए गए थे।.
स्केल विकल्प
ऑटो स्केल को जानबूझकर सक्षम किया गया था।.
क्या हुआ
प्रत्येक नए वोट ने ध्यान देने योग्य चार्ट आंदोलन का कारण बना दिया
प्रतिभागियों ने तुरंत अपने इनपुट का प्रभाव देखा
सगाई बढ़ी क्योंकि लोगों ने अपने विकल्प को "पुश" करने की कोशिश की
आउटकम
उच्च भागीदारी दर
एनर्जेटिक चर्चा
सत्र को चलाने के लिए फैसिलिटेटर के लिए स्पष्ट संकेत
सबक सीखा
जब लक्ष्य होता है तो ऑटो स्केल अत्यधिक प्रभावी होता है सगाई और गति, सटीक या तुलना नहीं।.
जानबूझकर उपयोग किया जाता है, यह वास्तविक समय की बातचीत के भावनात्मक प्रतिक्रिया लूप को बढ़ाता है।.
केस 4: बिजनेस रिव्यू - स्थिर स्केल ट्रस्ट को संरक्षित करता है
संदर्भ
एक नेतृत्व समीक्षा सत्र पर वास्तविक समय प्रतिक्रिया एकत्र:
प्रक्रिया स्पष्टता
सामरिक संरेखण
आत्मविश्वास
कुंजी आवश्यकता
आवश्यक डेटा:
विश्वसनीय
गैर अनिवार्य
गंभीर चर्चा के लिए उपयुक्त
स्केल रणनीति
फिक्स्ड स्केल (0-10)
सत्र भर में संगत अक्ष
क्या हुआ
बिना नाटकीय दृश्य बदलाव के वास्तविक समय में अद्यतन चार्ट
प्रतिभागियों ने अर्थ पर ध्यान केंद्रित किया, दृश्य आघात नहीं
चर्चा पर केंद्रित क्यों स्कोर कम या उच्च थे, नहीं कि चार्ट भ्रामक था
सबक सीखा
वास्तविक समय का मतलब गतिशील पैमाने नहीं है।.
व्यावसायिक वातावरण में, स्थिरता विश्वास बनाता है, और विश्वास दृश्य उत्तेजना की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण है।.
केस 5: क्रॉस इवेंट्स की तुलना - इनसाइट के लिए एक पूर्वापेक्षा के रूप में स्केल
संदर्भ
एक संगठन ने कई घटनाओं में एक ही मतदान किया और परिणामों की तुलना करना चाहता था।.
आम गलती
प्रत्येक सत्र में ऑटो स्केल का उपयोग किया जाता है
चार्ट समान अंतर्निहित डेटा के बावजूद नाटकीय रूप से अलग दिखते थे
परिणाम
हितधारकों ने अंतर्दृष्टि के बजाय दृश्यों पर बहस की
तुलना अविश्वसनीय थी
सही दृष्टिकोण
पहले सत्र से पहले एक निश्चित पैमाने को परिभाषित करें
इसे सभी प्रस्तुतियों में लगातार लागू करें
आउटकम
सार्थक क्रॉस-एवेंट तुलना
क्लीनर रिपोर्टिंग
Fewer विषयपरक तर्क
सबक सीखा
यदि आप समय या सत्र में परिणाम की तुलना करने की योजना बना रहे हैं, तो यदि आप समय या सत्रों में परिणाम की तुलना करने की योजना बना रहे हैं, तो यदि आप समय-समय पर परिणाम की तुलना करने की योजना बना रहे हैं।, पैमाने की स्थिरता गैर-negotiable है.
कुंजी टेकअवे: सही लक्ष्य के लिए सही स्केल चुनना
चार्ट स्केल एक तकनीकी विस्तार नहीं है - यह एक है संज्ञानात्मक परिणामों के साथ डिजाइन निर्णय.
जब ऑटो पैमाने का उपयोग करें:
लक्ष्य सगाई है
सर्वेक्षण
आप आंदोलन और भागीदारी पर जोर देना चाहते हैं
जब निश्चित पैमाने का उपयोग करें:
परिणाम प्रभावित निर्णय
समय के साथ डेटा की तुलना की जाएगी
आपको विश्वसनीयता और निष्पक्षता की आवश्यकता है
रियल टाइम प्रेजेंटेशन प्लेटफॉर्म जैसे EngageSlide, प्रस्तुतकर्ता चार्ट पैमाने पर नियंत्रण देना सिर्फ एक विशेषता नहीं है - यह गलत व्याख्या के खिलाफ सुरक्षा है।.
निष्कर्ष
महान वास्तविक समय प्रस्तुतियाँ केवल फ़्लैश दृश्यों पर निर्भर नहीं हैं। वे निर्भर करते हैं स्पष्टता, ईमानदारी और संदर्भ.
चार्ट स्केल लेंस को परिभाषित करता है जिसके माध्यम से दर्शक लाइव डेटा की व्याख्या करते हैं। जब जानबूझकर चुना जाता है, तो यह बेहतर चर्चा, बेहतर निर्णय और बेहतर परिणामों का समर्थन करता है। जब उपेक्षा की जाती है तो यह चुपचाप विश्वास को कम करता है।.
सबसे प्रभावी प्रस्तुतकर्ता चार्ट स्केल को डिफ़ॉल्ट सेटिंग के रूप में नहीं बल्कि एक डिफ़ॉल्ट सेटिंग के रूप में मानते हैं। सामरिक विकल्प-एक जो प्रस्तुति के सही उद्देश्य के साथ दृश्य व्यवहार को संरेखित करता है।.