By Michael Berke, Data Scientist bei Tubi

Die Kommunikation ist einer der herausforderndsten Aspekte eines Data-Science-Jobs. Hier sind meine Notizen…

Was das Internet denkt

 
 
Es gibt ein altes forschungsbasiertes Sprichwort, dass 93 % der Kommunikation nonverbal ist. 55 % Ihrer Kommunikation besteht aus Körpersprache, 38 % aus Stimmlage und 7 % aus gesprochenem Wort.

Abbildung 1: Kommunikationszusammenbruch. Bild vom Autor.

 

Was passiert mit der körpersprachlichen Kommunikation bei einem Videoanruf? Nun, es verschwindet normalerweise einfach.

Sie sollten versuchen, diese 55 % wieder hereinzuholen und mehr Wert auf Tonfall und gesprochenes Wort legen.

Einige nützliche Tipps zur Überbrückung der Kluft in der Körpersprache sind unter anderem Übertreiben von Stimmbeugungen und Ändern der Lautstärke. Die Steigerung Ihrer Mimik und Handgesten kann auch die Rezeption Ihrer Präsentationen verbessern. Es mag unnatürlich erscheinen, aber wenn Sie Ihre Gespräche aufzeichnen und erneut ansehen, werden Sie überrascht sein, wie normal und charismatisch diese Veränderungen erscheinen.

Eine weitere interessante Idee ist der Inhalt, das Design und der Bereitstellungsrahmen – src.

Abbildung 2: Inhalt, Design, Bereitstellungsrahmen. Bild vom Autor.

 

Die beiden letzteren, Design und Lieferung, beziehen sich jeweils nur auf minimalistisches Foliendesign bzw. einfache Formulierung komplexer Themen. Der inhaltliche Teil war jedoch wirklich interessant.

Kurz gesagt, der Artikel postulierte, dass Ihre Zuhörer nur einen Satz aus Ihrer Präsentation mitnehmen werden, also machen Sie es sich zunutze. Dazu müssen Sie deren verstehen technisches Niveau, Erwartungen und Vorkenntnisse des Projekts. Wenn Sie Ihren Vortrag auf Ihr Publikum zuschneiden, können Sie diesen einen Satz zählen lassen.

Ein wirklich einfacher Trick besteht darin, Visuals von anderen Teams in der Organisation einzubinden. Zeigen Sie beispielsweise ein UX-Forschungsvideo, das Ihre Behauptung stützt. Durch die Nutzung früherer Arbeiten sparen Sie Zeit, erstellen eine überzeugende Präsentation und bauen Beziehungen innerhalb des Unternehmens auf.

Was ich denke

 
 
Trotz dieser großartigen Ideen ist die überwiegende Mehrheit der Informationen im Internet gesunder Menschenverstand. In diesem Abschnitt konzentrieren wir uns auf Strategien, die weniger offensichtlich sind. Tauchen wir ein…

1 – Gehen Sie in den Kopf Ihres Publikums

 
Bei Besprechungen mit mehr als ~10 Personen kann man davon ausgehen, dass einer von ihnen nicht anwesend sein möchte. Sie sind beschäftigte Menschen mit einem geschäftigen Leben, genau wie Sie.

Versuchen Sie also zu verstehen, was Ihr Publikum begeistert. Aufregung ist es, was Dinge erledigt. Es macht Ihre Arbeit sichtbar und damit wirkungsvoll.

Während sich die Rollen zwischen Organisationen stark unterscheiden können, haben die meisten Data Scientists eine gewisse Freiheit, ihre eigenen Projekte auszuwählen und zu entwickeln. Wenn der Erfolg Ihrer Arbeit die Zustimmung der Interessengruppen erfordert, müssen Sie sie für das Projekt begeistern. Zeitraum.

Es gibt leider keine klare Abkürzung dafür, aber hier sind einige Dinge, die für mich funktioniert haben:

• Sozialisieren Sie Ideen früh und oft. Indem Sie während des gesamten Projekts Feedback von Teamkollegen und Stakeholdern erhalten, bauen Sie Begeisterung auf und produzieren ein wertvolleres Abschlussprojekt. Vertrauen Sie mir, es ist die Mühe wert.
• Verstehe, was dem Chef deines Chefs wichtig ist. Wenn Sie wissen, was das obere Management begeistert, wissen Sie, was das untere Management begeistern wird. Vereinbaren Sie ein kurzes Einzelgespräch und stellen Sie gute Fragen.

Indem Sie Ihre Arbeit mit spannenden Ideen verbinden, können Sie den Wert Ihrer Präsentation dramatisch steigern.

2 – Besprechungen vorzeitig beenden

 
Unnötige Informationen sind schädlich. Sie würden denken, dass es für Ihren Zuhörer von Vorteil wäre, Ihre Schritte und Annahmen zu zeigen. Nun, in den meisten Fällen ist es nicht.

Indem Sie Informationen einbeziehen, die für ihr Verständnis unnötig sind, sind Sie …

• Zunehmend kognitive Belastung. Dies verringert die Aufmerksamkeitsspanne, verringert das Vertrauen und führt häufig zu Multitasking während Ihrer Präsentation.
• Beeinflussen Sie Ihren Zuhörer unbewusst. Jeder hat einen Bestätigungsfehler, der ihn dazu bringt, seinen Glauben zu bestätigen. Wenn Sie dem Zuhörer zusätzliche Informationen geben, ist es wahrscheinlicher, dass er an attraktiven Ideen festhält und wichtige Schlussfolgerungen übersieht.
• Verschwendung von Zeit und Geld. Zeit ist Geld. Probieren Sie diese Übung aus – addieren Sie die Stundenlöhne aller Gesprächsteilnehmer. Es ist teuer, unnötige Informationen zu präsentieren.

Ein einfacher, aber effektiver Proxy ist der Versuch, Meetings vorzeitig zu beenden. Einer meiner Teamkollegen ist bei Stakeholdern und Datenwissenschaftlern gleichermaßen beliebt, weil er Meetings immer vorzeitig beendet. Nun, es gibt natürlich Ausnahmen von dieser Regel, aber diese Ausnahmen sind viel seltener, als man denkt.

Wenn Sie Besprechungen vorzeitig beenden möchten, müssen Sie strukturiert, prägnant und relevant sein.

3 – Einige 80/20-Tipps

 
Die beiden oben genannten Abschnitte können arbeitsintensiv sein, daher hier einige einfache Tipps, mit denen Sie hoffentlich 80 % der Ergebnisse in 20 % der Zeit erzielen.

• Bleiben Sie bei Ihrem Kommunikationsstil. Wenn Sie ein formeller Redner sind, sprechen Sie formell. Wenn du Witze erzählst, erzähl Witze. Indem Sie Ihre natürliche Art zu sprechen nutzen, werden Sie selbstbewusster und nachvollziehbarer und dadurch effektiver.
• Beginnen und enden Sie mit den Schlussfolgerungen. Indem Sie eine Präsentation mit der Schlussfolgerung beginnen, verringern Sie die kognitive Belastung und ermöglichen den Zuhörern, tiefer über Ihre Ideen nachzudenken. Indem Sie die Schlussfolgerung am Ende wiederholen, erleichtern Sie es mentales Chunking Das fördert die Erinnerung und hilft ihnen, die neuen Informationen zu nutzen.
• Sagen Sie weniger „Ähm“ und „Gefällt mir“. Wenn Sie diese Worte wiederholt sagen, klingen Sie leider dümmer. Verzeihung. Hier ist ein Basiscode für ein sehr schlecht gemachtes, aber kostenloses „Ähm/Like“-Detektor.
• Behandeln Sie es für technische Konzepte wie eine Blackbox. Den meisten Zuhörern ist es egal, wie die Methode funktioniert. Sie kümmern sich darum, was es tut. Sie müssen also nur die Ein- und Ausgänge erklären.

Danke fürs Lesen! Alle oben verlinkten Ressourcen haben mich und meine Karriere wirklich beeinflusst. Bitte teilen Sie Ihre eigenen.

 
Bio: Michael Berke (https://michaeldberk.com/) ist Data Scientist bei Tubi.

Original. Mit Genehmigung erneut veröffentlicht.

Related:

• So finden Sie Schwachstellen in Ihren Machine-Learning-Modellen
• Verschwenden Sie keine Zeit mit dem Aufbau Ihres Data Science-Netzwerks
• 5 Dinge, die einen Data Scientist von anderen Berufen abheben