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by 이기은 Keyeun Lee Sep 01. 2020

인포그래픽계의 퓰리쳐상 들어봤나 Hoxy?

Malofiej Award 말로피에 어워드를 향한 짝사랑 일대기

강렬한 레드가 상징하는 말로피에 어워드


1. 뜬금없이 스페인을 사랑하게 된 이야기


스페인이라는 나라에 대한 막연한 동경을 가지게 된 것은 고등학생 때였다. 그 이유는 말로피에 어워드가 스페인에서 열리기 때문! 말로피에 어워드를 소개하기 전에 간단히 이 대회를 알게 된 계기를 소개해보고자 한다.

열여덟, 사이먼 로저스라는 데이터 저널리스트를 접하고 데이터 저널리즘과 시각화에 대한 짝사랑을 시작하게 되었다. 내가 느낀 데이터 시각화의 매력은 다음과 같다: 

1) 보기에도 막막한 데이터셋을 정제하고 분석한 후
2) 유의미한 인사이트를 뽑아 
3) 보기 좋게(를 넘어 멋있게) 시각화하는 매력이란 출구 없는 덕질의 시작이랄까!

그렇게 덕질을 하다 보니 자연스레 인포그래픽계의 퓰리쳐상, 'Malofiej Award'를 알게 되었다. 


2. 말로피에 어워드가 그래서 뭔데?


말로피에 어워드는 스페인 북부 도시 팜플라나의 나바라대학이 주관하는 인포그래픽 대회로, 약 1000개가 넘는 작품들이 매년 경쟁을 벌인다. New York Times, South China Morning Post와 같이 데이터 저널리즘과 그래픽으로 한 따까리(!)하는 거대한 언론사들부터 일반 학생들까지 참가자들은 다양하다. 때문에 시상식 현장은 전 세계 데이터 저널리스트들의 거대한 화합장이라고 해도 과언이 아니라고 한다. 


매년 3월 스페인의 팜플라나에서 개최되지만, 아쉽게도 올해는 코로나로 인해 오프라인 일정은 전면 취소되었다. 대신에 지난 8월 2일, 온라인으로 제28회 말로피에 어워드 수상작들이 공개되었다. 한국 수상작으로는 203 인포그래픽 연구소의 푸드 인포그래픽 시리즈로 벌써 3년째 수상 중인 국내 유일무이 인포그래픽 단체다.


수상작들을 살펴보며, 다시금 든 생각은 '언젠간 꼭 말로피에 어워드를 직접 가보리라!' 하는 다짐이었다.


3. 단순한 시상식이 아닌 워크숍이 있는 어워드


말로피에 어워드는 보통의 시상식과는 다르게 'Show Don't Tell!(말하지 말고 보여줘!)'이라는 워크숍이 진행된다. 현장에서 데이터 시각화계의 유명한 인사들이 교육자로 나서 그들과 조를 이뤄 워크숍 실습을 해볼 수 있다는 것이 말로피에 어워드만의 메릿이다. 전세계 언론 현장에서 활약 중인 데이터 저널리스트들과 함께 조를 이뤄 함께 이야기를 나누고 소중한 인연을 만들어나가는 것만큼 데이터 시각화에 관심 있는 이들에게 크나큰 선물은 없을 것이다. 


4. 올해의 대상 수상작들을 알아보자


올해 말로피에 어워드의 대상이라 할 수 있는 Best Show of Award를 차지한 작품들은 뉴욕타임즈의 '

What Path Takes You to Congress?'내셔널 지오그래픽의 'Atlas of Moons'다. 

뉴욕타임즈의 작품은 국회에 입성한 의원들이 거쳐온 커리어를 시각화했고, 굵직굵직한 원들이 많은 의원들이 거쳐간 커리어를 나타낸다. 당에 따라 거쳐가는 커리어의 특징이 보인다는 것이 재밌었다. (공화당은 군대, 민주당은 비영리단체가 특히 눈에 띈다!)

내셔널 지오그래픽의 작품은 태양계 내의 moons를 정리한 작품으로 스크롤을 내릴 때마다 각 행성을 시각화한 것들이 압권이다. 지구과학 쪽에 지식이 전무한 본투비 문돌이인 나도 흥미롭게 본 인터랙티브 콘텐츠로, 여유가 있을 때 꼭 처음부터 끝까지 한 번 봐보길 추천한다. 

프린트 부문 수상작. 다행히 웹으로 볼 수 있다!


디지털 부문의 수상작


5. 말로피에, 관심은 가지만 시간은 없는 이들을 위하여


이 글을 보고 말로피에 어워드에 조금이라도 관심을 가지고 수상작들을 보려 했지만 무려 87개의 수상작들에 진입장벽을 느낀 이들이 분명 있으리라 생각한다. 심지어 영어라니, 엄두가 안 난다. 이들을 위해 작은 팁을 소개하자면, 말로피에 어워드의 인스타그램 계정을 참고해보기를 권한다. 해당 계정에서 수상작들의 주요 시각화 포인트를 영상으로 담아 꾸준히 게시 중이니 빠르게 확인해보고 끌리는 것만 우선 자세하게 보는 것도 하나의 방법이다. 부디 함께 데이터 시각화를 덕질할 친구들이 많아지길!






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