brunch

브런치북 세상을 바꾸는 글쓰기 재발견 04화

라이킷 8 댓글

You can make anything
by writing

C.S.Lewis

계정을 잊어버리셨나요?

by 정연미 Apr 28. 2022

데이터 저널리스트, 시대의 흐름이다

3-4. 데이터 저널리스트, 시대의 흐름이다

훌륭한 스토리텔러는 같은 이야기를 하더라도 대상에 따라 억양이나 전달 방식을 적절하게 바꾼다. 마찬가지로 데이터를 기반으로 한 이야기는 클라이언트의 입장을 바탕으로 재구성해야 한다. 데이터 저널리즘(Data Journalism)은 독자가 일상생활에서 쉽게 활용할 수 있도록 만들어야 한다. 미래의 저널리즘은 데이터를 분석하는 것이 필수다. 이젠 저널리스트들이 데이터를 잘 다룰 줄 알아야(data-savvy) 한다. 데이터 저널리즘 중심은 이야기다. 이야기를 의미 있게 풀어나가면 데이터를 효과적으로 전달할 수 있다. 데이터 저널리즘은 누구나 참여할 수 있다. 데이터 스토리텔러는 스토리텔링으로 통찰을 제시하고 설득할 수 있다.

■ 숫자를 이야기로 만들어라

구글의 수석 이코노미스트인 할 베리안(Hal Varian)은 “앞으로 10년 동안 가장 인기 있는 직업은 통계 분석가가 될 것”이라고 전망한 바 있다. 베리안은 “내가 이렇게 말하면 농담을 하는 줄 알지만 10년 전에 컴퓨터 엔지니어가 가장 인기 있는 직업이 될 거라고 누가 예측을 했겠느냐”라고 반문한다. 베리안은 “데이터를 수집하고 분석하고 그 가운데서 의미를 뽑아내는 능력이 높이 평가받게 될 것”이라고 강조했다.

월드와이드 웹을 개발해 인터넷의 아버지라고 불리는 팀 버너스리(Tim Berners-Lee)는 “저널리즘의 미래가 데이터를 분석하는 데 있다. 이젠 저널리스트들이 데이터를 잘 다룰 줄 알아야(data-savvy) 한다”라고 말했다. 저널리스트들이 방대한 규모의 데이터를 수집하고 분석한 후 독자들에게 제공한다. 독자에게 쉽고 활용할 수 있게 만드는 것이 데이터 저널리즘(Data Journalism)이다. 데이터 저널리즘은 2010년부터 해외에서 화두가 되었다. 저널리즘의 중요한 형태로 자리를 잡고 있다. 이를 제일 먼저 받아들인 유력지 중 하나가 바로 영국의 《가디언》이다.

1821년 창간된 영국의 《가디언》은 현재 인터넷 사이트 뉴스 카테고리에 ‘데이터’ 란을 만들어 ‘데이터 스토어(data store)’와 ‘데이터 블로그(data blog)’등의 데이터 관련 항목을 운영하고 있다. 《가디언》은 2009년 5월부터 ‘데이터 블로그(datablog)’를 시작했다. 모든 자료는 무료로 제공된다. 데이터 스토어의 목표는 중요한 정보에 대한 접근성을 높이는 데 있다. 19) 데이터 저널리즘 전략을 진두지휘하고 있는 폴 브래드쇼는 데이터 저널리즘(Data Journalism)의 4가지 요소를 다음과 같이 정리하고 있다. 20)

① 데이터를 찾아라.

꾸준히 트위터를 읽고 RSS(Rich Site Summary) 피드를 검색하라. MySQL이나 파이썬 같은 프로그램을 활용해 광범위한 데이터를 수집하라.

② 데이터를 분석하라.

넘쳐나는 숫자들의 조합에서 의미를 짚고 콘텍스트를 읽어라. 구글의 스프레드시트(spread sheet)에 익숙해지면 사용자들이 정보를 쉽게 추출하고 저장할 수 있게 만들었다.

③ 데이터를 시각화(visualise)하라.

시각화는 디자이너와 프로그래머의 영역이었지만, 이제는 편집 경험을 갖춘 전문가들이 늘어나고 있다. 데이터 저널리즘의 무한한 가능성이 부각되고 있어서 업종 간 장벽이 낮아지고 있다.

④ 데이터를 결합(mash)하라.

인포그래픽(Infographics) 제작 사이트인 ‘매니 아이즈(many eyes)’ 시각화 도구와 야후 파이프(Yahoo Pipes) 같은 매쉬업(mashup) 도구를 활용하면 쉽게 데이터에서 의미를 뽑아낼 수 있다. 야후 파이프(Yahoo Pipes)는 야후가 제공하는 웹 애플리케이션이다. 데이터의 오류를 잡아내는 것도 쉽다.

데이터 저널리스트는 숫자로 가장 잘 표현될 수 있는 이야기를 찾는 것이다. 뉴욕타임스의 데이터 저널리즘 편집자(Editor)인 아론 필로퍼는 “당신이 정확히 이해하고 있는 것부터 시작하라, 그러나 데이터 저널리즘의 최종 목표가 역시 저널리즘이라는 사실을 잊어서는 안 된다”라고 조언한다. 데이터 저널리스트는 공무원들 임금 데이터를 확보했어도 다른 직업군과 비교해야 한다. 물가 상승률과 전체 국민 소득 추이를 반영해서 콘텍스트(Context)를 읽어내는 것이 진짜 중요한 작업이다.

데이터 저널리즘은 누구나 참여할 수 있다는 것이 핵심이다. 글쓰기 혹은 숫자로 보여줘도 된다. 다만 기본적으로 숫자와 통계 등의 정보에 기초하고, 그 속에서 끌어낼 수 있는 이야기에 집중해야 한다. 데이터 분석은 그래픽과 시각 자료로 전달하는 것이 아니라, 이야기를 통해 전달하는 것이다. 데이터 사이언티스트와 같은 방식으로 데이터를 다루어야 한다. 현장에서 어떤 일이 일어났고, 어떤 증거 자료를 수집해야 하는지, 먼저 이해하는 것이 중요하다. 미스터리가 해결되면 차트, 지도, 숫자 등의 시각화 자료를 자연스럽게 제시할 수 있다. 데이터 저널리즘 중심은 이야기다. 이야기를 의미 있게 잘 풀어나가면 데이터를 효과적으로 전달할 수 있다.

■ 데이터 스토리텔러, 창조적인 데이터 스토리테링으로 도약하기

데이터 스토리텔러는 데이터에서 중요한 자료를 추려내고 이를 해석하고 의미를 전달하는 것이다. 숫자에 머무르는 것이 아니라 한층 더 깊이 이해할 수 있는 능력이다. 데이터에서 가치를 추출, 시각화해서 커뮤니케이션하는 과정이다. 이것이 바로 데이터 스토리텔링, 데이터텔링(Data-Telling)이다. 데이터가 모든 것을 말해주지만 스스로 말하지 않는다. 우리가 데이터를 가지고 이야기해야 한다. 데이터에 스토리가 필요한 이유다. 일반적인 데이터 분석 결과물을 살펴보면, 통찰(Insight) 없이 결과만을 제시하는 경우가 많다.

데이터를 통해 잠재고객에게 논리적이면서도 감성적으로 다가서야 한다. 또한 제대로 의미 있는 이야기를 전달하는 방법을 알고 있어야 한다, 데이터는 강력한 힘을 갖지만, 이를 이야기로 잘 전달했을 때 오래도록 기억에 남을 수 있다. 데이터 스토리텔링은 데이터의 결과를 영향력 있는 스토리로 전환시켜, 비즈니스에 실질적인 도움이 될 수 있도록 한다. 어려운 데이터를 쉽고 흥미진진하게 전달하는 것이다. 데이터에서 인사이트(Insight)로 전환해야, 잠재고객의 공감과 연결 포인트를 얻을 수 있다. 데이터와 인사이트, 그 중간지점에 바로 ‘스토리’가 있는 것이다. 21)

러디어드 키플링(Rudyard Kipling)은 저서에서 “이야기 형식을 통해 역사를 배웠다면 절대 역사를 잊는 일은 없을 것이다.'라고 기술한 적이 있다. 데이터에 대해서도 같은 원칙이 적용된다. 데이터가 올바른 방법으로 전달될 때만 사람들이 오랫동안 기억하게 된다. 슬라이드나 스프레드시트, 그래프 등으로는 제대로 표현하지 못하는 데이터도 이야기를 사용하면, 효과적으로 전달할 수 있는 경우가 많다.”라고 전한다.

초기에는 데이터 분석이 데이터를 이해하고 설명하는 것에 집중되었다. 이제는 분석하는 것을 넘어 보다 명확하게 설득적으로 커뮤니케이션하는 일이 중요해졌다. 분석 결과도 중요하지만, 그것을 기반으로 어떻게 메시지를 전달하고 효과적으로 커뮤니케이션하는지가 더 중대하다. 분석에 머무르는 것이 아니라, 그것을 내러티브로 구성하고 스토리로 전달해야 하는 것이다. 단순히 데이터에서 의미를 찾아내는 것에서 이것을 영감 넘치는 스토리로 전달하는 ‘데이터 진화’가 필요하다. 지금 필요한 것은 데이터 분석이 아니라, 스토리텔링이라는 창조적 도약이다. 22)

데이터는 복잡하다. 스토리는 복잡한 내용을 이야기로 풀어내서 쉽게 이해하도록 구성할 수 있다. 데이터는 바로 잊혀진다. 그렇지만 스토리는 강한 인상을 남긴다. 스토리를 통해 연결된 감정과 강력한 인상은 오랜 기억으로 전환된다. 데이터는 사람들의 행동 변화를 만들어 내지 못한다. 반면, 스토리는 사람들의 마음을 움직인다. 우리는 스토리를 통해 화자(話者)의 관점을 이해하고, 공감하며, 동의한다. 그리고 스토리는 지속적인 행동 변화를 이끌어낸다. 이제 데이터 스토리 구조를 만드는 방법을 배워보자. 데이터를 스토리 구조로 바꾸려면 스토리 구성요소를 갖추어야 한다. 크게 3가지로 구분할 수 있다. 23)

첫째, 데이터 ‘스토리 주제는 무엇인가?’이다. 데이터 분석의 목적과 목표는 무엇인가? 데이터 스토리와 고객의 니즈를 연결해야 한다. 데이터 스토리는 비즈니스 목적을 달성하기 위해 만들어진다. 보여주는 것만 치중하면 목표를 달성할 수 없다. 스토리 속에 ‘비즈니스 목적’이 들어가야 한다. 목적이 명확하지 않으면 최종 결론은 방향을 잃는다.

둘째, 스토리에서 가장 중요한 내러티브를 이끌어가는 ‘캐릭터와 사건’이다. 스토리를 이끌어가는 주인공과 사건은 무엇인가? 스토리의 주인공은 클라이언트와 브랜드이다. 데이터 분석가는 가이드 역할을 할 뿐이다. 영화 <스타워즈> 캐릭터를 예로 들면, 클라이언트(client)는 주인공 ‘루크 스카이워커(Luke Skywalker)’이고, 분석가는 ‘요다(Yoda)’이다. 클라이언트가 데이터 스토리에 관심을 갖는 이유는 해결하고 싶은 문제가 있기 때문이다. 결국 주인공이 직면한 사건을 해결하는 것이 데이터 스토리텔링 핵심이다.

셋째, 스토리를 매력적이고 흥미진진하게 만드는 ‘포인트’이다. 아이디어는 무엇인가? 데이터 스토리는 보물 찾기와 같다. 모든 데이터는 다양한 힌트를 제공해야 한다. 보물 찾기처럼 스토리를 통해 청중에게 결정적 단서를 주고 강한 인상을 남겨야 한다. 데이터와 분석을 캐릭터와 사건으로 전환시킨다. 또한 보물을 찾는 결정적 증거와 포인트를 발견할 수 있도록, 치밀하게 구성해야 한다. 데이터 스토리 초반부터 클라이언트에게 최종 결론을 제시해야 한다. 우리가 제시하는 메시지와 아이디어를 중심으로 각기 데이터를 재배열한다. 그다음 결론에 도달할 수 있도록 구성한다. 클라이언트는 효과적인 의사결정을 위해 핵심 결론을 중심으로 지켜본다.

■ 데이터 스토리로 설득하라

데이터를 이야기하는 방식으로 전달하여 데이터를 의미 있게 활용하는 방법에 대해 알아보자. 데이터 스토리는 명확한 구조를 가져야 한다. 스토리는 아리스토텔레스가 저술한 『시학』에서 형식을 따라 한다. ‘도입- 중간- 결말’ 3막 구조를 가진 형식이다. 내러티브 구조로 전환해보자. 24)

① 도입 단계

도입 단계는 설정(Setup)이다. 핵심 정보를 제공하기 전에, 앞으로 펼쳐질 주제의 배경이 되는 콘텍스트를 설정한다. 콘텍스트를 통해 스토리 주제와 주인공을 소개한다. 적절한 배경 정보를 제공하여 스토리 세계를 만들 수 있다.

② 중간 단계

중간 단계는 갈등(Conflict)이 펼쳐지는 단계이다. 복잡한 갈등 구조(Messy Middle)가 스토리 극적 긴장을 만들어내고 몰입하게 만든다. 데이터는 클라이언트에게 잊혀지기 쉽다. 하지만 스토리는 그렇지 않다. 스토리를 통해 클라이언트에게 설득력을 준다.

③ 결말 단계

사건이 전개되고 절정을 지나 결말로 향해 갈 때 ‘데이터 인사이트(Insight)’를 드러내야 한다. 즉 스토리의 핵심 결론이 클라이언트에게 공감을 주어야 한다. 요약하면, 데이터 스토리는 문제를 제시하고(도입), 진단하고 해결하는 과정을 거쳐(중간), 결국에는 최종 솔루션을 제시하는 것(결말)이다.

스탠퍼드 대학 마케팅 교수인 제니퍼 L. 에이커(Jennifer L. Aaker)는 '설득과 이야기의 위력'에 대한 동영상 강연을 통해, 이야기가 인상적이고 설득력이 있을 때 공감을 형성한다고 말한다. 즉 ‘이야기 위력’을 발휘할 수 있다고 말한다. 아커 교수 말을 정리하면, “스토리는 혁신의 지침이 된다. 인간의 사고방식, 감정, 행동을 바꾸는 힘이 스토리에 있다. 커다란 지침을 제시하려면 스토리가 있어야 한다. 직원들이 혁신을 일으키기를 바라는 경영인이라면, 직접 지침을 내리기보다 구체적인 스토리를 들려주어라. 스토리는 직원의 의욕을 자극하는 데 가장 효과적이다. 함께 일하는 동료의 이야기가 공적으로 알려진다면, 직원들은 스스로 의욕이 불타오른다.”

그렇다면 단순한 스토리와 위대한 스토리 차이는 무엇인가? 스토리를 만드는 마지막 5% 과정이 모든 것을 좌우한다. 데이터 스토리는 단순한 결과를 이야기하는 것이 아니다. 클라이언트의 마음을 사로잡고 공감을 이끌어내야 한다. 스토리가 공감이 생기면, 친근하게 다가갈 수 있다. ‘이야기 형식’으로 메시지가 전달될 경우 논리적이면서 감성적으로 설득할 수 있다. 데이터와 스토리텔링의 접목은 데이터 이면의 이야기를 통해 클라이언트의 의사결정에 도움이 된다. 창의력은 연결하는 능력이다. 데이터 스토리텔링은 데이터의 점들을 연결하는 것(Connecting the Dots). 점을 연결하는 이야기다.