Projekt: Data storytelling dla Working Dogs Foundation – animowane wideo #BI_NGO
Narzędzia: PowerPoint, GPT-4o (grafiki), Gen-4 Turbo (animacje), Eleven v3 (synteza mowy), edytor wideo
Opis: Animowane wideo z narracją stworzone w ramach wolontariatu analitycznego #BI_NGO (Język Danych × Working Dogs Foundation). Projekt odpowiadał na konkretną potrzebę fundacji: „mamy opisane co robimy, ale nie mamy danych, które chwytają za serce”.
Cel: Przygotowanie materiału promocyjno-fundraisingowego do wykorzystania podczas spotkań z partnerami, fundraisingu i komunikacji w mediach społecznościowych.
Dane: Publiczne dane o schroniskach i adopcjach w Polsce (2005–2024) oraz dane operacyjne i finansowe fundacji z lat 2022–2025.
Wolontariat: #BI_NGO II edycja – inicjatywa Język Danych wspierająca organizacje społeczne w wizualizacji danych.
🔒 Dane operacyjne i finansowe fundacji są poufne – projekt dostępny wyłącznie w formie wideo.
Wprowadzenie
Wolontariat #BI_NGO (Business Intelligence dla NGO) to inicjatywa Język Danych łącząca analityków z organizacjami społecznymi potrzebującymi wsparcia w wizualizacji danych. W II edycji fundacją partnerską była Working Dogs Foundation – organizacja prowadząca program wsparcia behawioralnego dla opiekunów adoptowanych psów (#Adopsiaki), warsztaty edukacyjne w szkołach i przedszkolach oraz program Dog Friendly Company dla firm.
Zadanie brzmiało: stwórz wizualizację, która pomoże fundacji w fundraisingu, spotkaniach z partnerami biznesowymi i komunikacji zewnętrznej. Format był dowolny.
Zamiast dashboardu lub statycznych slajdów zdecydowałam się na animowane wideo z narracją. Fundacja nie miała materiałów, które chwytają za serce. Postanowiłam sprawdzić, czy da się to osiągnąć przez połączenie data storytellingu z generatywnymi modelami AI bez angażowania grafika ani studia animacji.
Wyróżnienie w wolontariacie #BI_NGO II edycja
Projekt wyróżniony za stworzenie animacji i materiału data storytellingowego z wykorzystaniem AI.
Dane
Projekt wykorzystał dwa rodzaje danych udostępnionych przez organizatorów #BI_NGO.
Dane publiczne z otwartych źródeł obejmowały liczbę psów w schroniskach w Polsce oraz liczbę adopcji w latach 2005–2024.
Dane operacyjne Working Dogs Foundation z lat 2022-2025 obejmowały statystyki programu #Adopsiaki (zgłoszenia, rodziny objęte wsparciem, lokalizacje trenerów), dane edukacyjne (liczba dzieci i placówek objętych warsztatami), dane programu Dog Friendly Company (liczba firm i lokalizacje warsztatów), dane ogólnofundacyjne (wolontariusze, darczyńcy cykliczni, zasięgi social media), dane finansowe (przychody według źródeł, koszty, wynik finansowy) oraz wypowiedzi beneficjentów programu #Adopsiaki.
Dane operacyjne i finansowe fundacji są poufne i nie zostały opublikowane.
Proces
1) Wybór formatu i konstrukcja narracji
- Spośród dopuszczalnych form (slajdy, infografika, dashboard, wideo) wybrałam animowane wideo, ponieważ fundacja potrzebowała materiału działającego nie tylko jako raport, ale również jako narzędzie perswazji na spotkaniach z partnerami i w mediach społecznościowych. Dodatkowym założeniem był dobór formy, która ma szansę trafić do młodszych odbiorców.
- Narratorem został fikcyjny pies Karmel opowiadający swoją historię od schroniska do nowego domu. Taka perspektywa pozwoliła wprowadzić dane naturalnie w tok narracji: trendy adopcji jako kontekst, program #Adopsiaki jako rozwiązanie, dane finansowe jako argument za wsparciem.
- Struktura narracji była świadoma. Dane o schroniskach pojawiają się na początku jako pokazanie skali problemu. Dane programowe zostały umieszczone w środku jako prezentacja działań fundacji. Dane finansowe znalazły się na końcu jako argument fundraisingowy.
2) Produkcja
- Slajdy z wykresami i mapą powstały w Microsoft PowerPoint, zachowując identyfikację wizualną fundacji (kolory, czcionki, logo). Grafiki ilustrujące poszczególne sceny zostały wygenerowane modelem GPT-4o. Kilka krótkich animacji postaci pieska, służących jako wizualny narrator łączący sceny, zostało wygenerowanych modelem Gen-4 Turbo.
- Narracja lektorska (głos Karmela) powstała przy użyciu modelu ElevenLabs Eleven v3. Tekst był pisany z myślą o synchronizacji z materiałem wizualnym. Każda scena miała określony rytm, który wyznaczał długość fragmentów audio.
- Całość została zmontowana w edytorze wideo. Proces obejmował synchronizację narracji z materiałem wizualnym, dopasowanie tempa scen do tekstu oraz montaż warstw, takich jak animacje pieska na tle slajdów i podkład dźwiękowy.
Wyniki
- Gotowy materiał wideo (około 3,5 minuty) łączący dane fundacji z emocjonalną narracją, utrzymany w identyfikacji wizualnej Working Dogs Foundation, przygotowany do wykorzystania w komunikacji zewnętrznej i fundraisingu.
Refleksje
- Projekt pokazał, że generatywne modele AI mogą być realnym narzędziem produkcyjnym przy ograniczonych zasobach, ale wymagają takiej samej dyscypliny jak każdy inny etap pracy z danymi. Spójność wizualna między scenami nie jest dana automatycznie. Wymaga iteracji promptów i świadomych decyzji dotyczących stylu na każdym etapie.
- Największym wyzwaniem okazał się nie wybór narzędzi, lecz montaż. Synchronizacja narracji z tempem prezentowanych danych tak, aby widz zdążył przyswoić wykres przed przejściem narracji do kolejnego wątku, to problem, którego klasyczna wizualizacja danych nie stawia, a w formacie wideo jest kluczowy.
Ciasteczko do kawy?