성공적인 데이터 스토리텔링 사례 ②
(Cover Image Course: Google News Lab과 Truth & Beauty의 'The Rhythm of Food, https://rhythm-of-food.net/)
|첫 번째 사례: 경향신문, 분단 70년 두 개의 한국 연대기|
경향신문의 인터랙티브 데이터 시각화 프로젝트 <분단 70년, 두 개의 한국 연대기>는 복잡한 역사적 데이터를 접근 가능하고 흥미롭게 만드는 데이터 스토리텔링의 힘을 보여준다. 즉, 분단 이후 327개의 주요 사건을 연대기 순으로 정리하고 남북 관계, 국내 정치, 국제 관계, 문화적 이정표로 분류함으로써 분단된 한반도의 역사를 구조적이고 포괄적으로 제공함으로써 독자가 이러한 역사적 사건들의 패턴과 추세를 식별할 수 있도록 돕는다. 또한 독자는 타임라인을 스크롤하거나, 특정 연도를 클릭하거나, 탐색 버튼을 사용하여 사건을 탐색할 수 있어 몰입감을 촉진한다. 특히 각 사건은 아이콘으로 표현되며, 클릭하면 간략한 요약과 관련 기사로 연결되는 링크가 나타나 독자들이 관심 있는 주제를 더 깊이 파고들 수 있도록 설계되었다.
*Note. 경향신문의 데이터 스토리텔링 사례를 확인하려면 그림 하단의 링크를 클릭해 주세요.
[그림 1] 경향신문, 분단 70년 두 개의 한국 연대기 메인 화면(Source: 경향신문, 남북 70년 https://news.khan.co.kr/kh_storytelling/2018/korea/)
이 기사에서 주목할 만한 데이터 스토리텔링 기법 중 하나는 사용자가 사건을 연대순으로 탐색할 수 있는 인터랙티브 타임라인을 사용한 것이다. 이 인터랙티브 요소는 독자들이 사건의 진행 상황을 보고 역사적 맥락을 이해하는 데 도움을 준다. 특히 각 사건의 요약과 관련 기사 링크를 제공함으로써 독자가 특정 주제를 더 깊이 탐구할 수 있도록 하여 효과적인 교육 자료로써의 역할을 한다. 이러한 데이터 시각화 방식은 한반도의 분단 이후 다양한 사건의 역사적 맥락과 중요성을 독자들에게 알리는데 효과적인 방법으로 보인다.
또 다른 주목할 만한 기법은 색상 코딩과 시각적 그룹화를 사용하여 사건들 간의 패턴과 관계를 강조한 것이다. 예를 들어, 남북한 간의 긴장이 고조 (붉은색 점)되거나 협력이 증가한(파란색 점) 시기를 시각적으로 강조하여 사용자들이 남북 관계의 주요 동향을 빠르게 파악할 수 있게 한다. 특히, 각 사건은 타임라인 상의 점으로 표현되며, 점의 크기는 사건의 상대적 중요도를 나타낸다. 이러한 시각화는 또한 필터링 옵션을 제공하여 사용자들이 특정 유형의 사건이나 시기에 집중할 수 있게 하여, 역사적 데이터에 대한 더욱 집중적인 탐색을 가능하게 한다.
경향신문의 이번 프로젝트는 직관적인 디자인과 인터랙티브 요소를 통해 한반도의 분단 이후 복잡한 역사를 다양한 독자들에게 접근 가능하게 제공함으로써 역사적 사건에 대한 원자료를 매력적인 이야기로 변환할 수 있는 효과적인 데이터 스토리텔링의 사례를 보여준다.
|두 번째 사례: Google News Lab and Truth & Beauty, The Rhythm of Food|
Google News Lab과 Truth & Beauty의 <The Rhythm of Food> 데이터 시각화는 미국에서 15년 동안 수백 가지 음식 재료, 레시피, 음식 관련 용어에 대한 방대한 Google Trend 검색 결과 데이터를 분석했다. 풍부한 데이터와 창의적인 데이터 스토리텔링 기법을 결합함으로써 이 프로젝트는 끊임없이 변화하는 미국의 음식 문화에 대한 독특하고 통찰력 있는 관점을 제공하며, 독자들이 미국의 요리와 식재료에 대한 관심과 경험을 형성하는 숨겨진 패턴과 리듬을 탐구할 수 있는 독특한 내러티브를 제공한다. 즉, 이 데이터 시각화는 다양한 식품 항목에 대한 검색 관심도 패턴에 초점을 맞추어 시간에 따른 특정 다이어트와 음료의 인기도, 계절적 트렌드, 휴일 관련 요리 및 레시피 검색의 계절적 변동, 특정 식품과 식재료의 장기적인 인기도 변화, 지역 요리의 변화 등을 보여준다.
*Note. Google News Lab과 Truth & Beauty의 데이터 스토리텔링 사례를 확인하려면 그림 하단의 링크를 클릭해 주세요.
[그림 2-1] Google News Lab과 Truth & Beauty의 'The Rhythm of Food' 딸기의 검색 트렌드 결과(Source: Google News Lab과 Truth & Beauty의 'The Rhythm of Food, https://rhythm-of-food.net/)
이 프로젝트는 식품 관련 검색 데이터의 복잡한 패턴을 전달하기 위해 독특한 스토리텔링 기법을 사용한다. 즉, [그림 2-1]에서 볼 수 있듯이 원형의 '연간 시계' 형식을 사용하여 데이터를 12개월 주기로 배열함으로써 계절적 패턴을 직관적으로 보여준다. 이를 통해 독자는 데이터 (식재료)의 반복되는 트렌드와 특이 현상을 직관적으로 식별할 수 있다. 이 데이터 시각화의 또 다른 특성은 [그림 2-2]에서 볼 수 있듯이 독자들이 개별 식품 항목을 탐색하고, [그림 2-2]의 좌측상단 (I)과 우측 상단 (II)에서 볼 수 있듯이 여러 항목 (예, 타입, 계절별 특수성, 특수 카테고리)을 비교하며, 시간에 따른 변화를 관찰할 수 있게 한다. 또한 이 프로젝트는 재료, 요리, 식이 트렌드 등의 카테고리로 조직된 식품 주제를 독자들이 선택할 수 있도록 함으로써 독자들이 방대한 양의 데이터를 쉽게 탐색할 수 있게 한다. 또한, 이 데이터 시각화는 색상 코딩과 애니메이션을 사용하여 계절적 패턴과 장기적인 트렌드를 강조한다. 색상의 강도는 상대적인 검색 관심도를 나타내며, 애니메이션은 이러한 패턴이 수년에 걸쳐 어떻게 진화했는지 보여준다. 프로젝트는 또한 특정 식품 트렌드에 대한 맥락과 통찰력을 제공하기 위해 간단한 설명과 주석을 포함한다. 또한 이 프로젝트는 다채로운 일러스트레이션과 깔끔하고 직관적인 레이아웃을 통해 시각적으로 매력적인 디자인을 통합하여 독자들이 방대한 데이터를 접근하기 쉽고 흥미롭게 만든다. 이러한 인터랙티브 요소, 직관적인 디자인, 포괄적인 데이터 분석을 결합함으로써 'The Rhythm of Food'는 미국인들의 음식 관련 검색 행동과 문화적 트렌드에 숨겨진 패턴을 드러내는 매력적인 내러티브를 제공한다.
[그림 2-2] Google News Lab과 Truth & Beauty의 'The Rhythm of Food'의 상세정보 분류 결과 |세 번째 사례: New York Times, How the Recession Reshaped the Economy, in 255 Charts|
2008년 금융위기는 전 세계를 경기 침체의 늪으로 빠뜨렸고, 리만 브라더스를 비롯한 주요 투자은행 (IB)들의 도덕적 해이와 맞물리면서 미국을 비롯한 세계 경제는 회복이 불가능해 보일 정도로 큰 타격을 입었다. 뉴욕타임스의 기사 <255개의 차트로 본 경기 침체가 경제에 미친 영향>은 데이터 스토리텔링의 교과서적인 예시로, 경기침체가 미국 경제의 다양한 부문에 미친 영향을 다양한 데이터 시각화 기법을 활용하여 효과적으로 보여준다.
우선 이 기사는 2004년부터 2014년까지 다양한 산업 분야의 고용 데이터에 초점을 맞추어 각 부문이 경기 침체 전, 중, 후에 어떻게 변화했는지 보여준다. 각 차트의 크기는 해당 산업의 일자리 수에 상응하고, 차트의 색상은 경기 침체가 시작된 이후 해당 산업의 일자리의 증감을 나타내며, 이 데이터 시각화는 이러한 지표를 다양한 부문과 인구 통계별로 나누어, 각 그룹과 산업이 어떻게 영향을 받았는지 자세히 보여준다. 예를 들어, 고임금 부문과 저임금 부문 간의 일자리 회복률 격차, 경제 회복의 불균등한 지리적 분포, 가계 소득과 자산에 대한 장기적인 영향을 보여준다.
또한 이 기사는 인터랙티브 스토리텔링 기법을 활용하여 독자가 특정 부문 내의 일자리 변화와 임금 인상에 대한 자세한 정보를 탐색할 수 있게 하여 독자의 참여와 이해도를 높일 수 있도록 설계하였다. 동반된 텍스트는 맥락과 분석을 제공하여 독자가 주요 트렌드와 주목할 만한 변화를 확인할 수 있게 하여 복잡한 경제 데이터를 더욱 접근 가능하고 의미 있게 만든다. 무엇보다 차트를 일자리 성장과 평균 임금과 같은 다양한 지표에 따라 정렬할 수 있는 기능을 부여하여 사용자 경험을 심화시키는 맞춤화와 상호작용을 배가시켰다.
이러한 데이터 시각화를 통해 독자는 제조업, 건설업, 의료 서비스 등 경제의 광범위한 부문 내에서 일자리 변화를 탐색할 수 있으며, 각 산업의 일자리 수, 시간에 따른 고용 변화 비율, 전체 경제와 비교한 각 부문의 상대적 성과 등과 함께 회복된 산업, 여전히 어려움을 겪고 있는 산업, 그리고 경기 침체 이후 새롭게 등장한 성장 분야를 구분하여 보여준다.
*Note. New York Times의 데이터 스토리텔링 사례를 확인하려면 그림 하단의 링크를 클릭해 주세요.
[그림 3-1] New York Times의 How the Recession Reshaped the Economy, in 255 Charts 메인 화면(Source: New York Times, How the Recession Reshaped the Economy, in 255 Charts, https://www.nytimes.com/interactive/2014/06/05/upshot/how-the-recession-reshaped-the-economy-in-255-charts.html)
이 기사는 독자들의 관심을 끌고 경기 침체의 영향이라는 복잡한 내러티브를 전달하기 위해 몇 가지 독특한 데이터 스토리텔링 및 시각화 기법을 사용한다. 우선 [그림 3-1]에서 보이듯이 이 기사는 255개의 선이 있는 스파게티 차트 혹은 스파게티 플롯을 활용하여 독자들이 광범위한 트렌드를 한눈에 볼 수 있게 해주는 동시에 개별 산업에 대한 상세한 정보를 탐색할 수 있게 해주는 조밀하지만 유익한 데이터 시각화 기법을 활용하였다. 참고로 스파게티 차트' 혹은 '스파게티 플롯'이라고도 불리는 스파게티 다이어그램은 정보, 인원 및 제품의 흐름을 표시하기 위해 프로세스 매핑에 사용되는 시각화 도구이다. [그림 3-1]에서 보이듯이 스파게티 다이어그램의 특성 덕분에 사용자는 특정 선 위에 마우스를 올려 각 부문에 대한 더 많은 정보를 얻고, 전체 경제와 비교한 성과를 볼 수 있다. 또한, 이 기사는 스크롤리텔링 기능을 활용하여 독자들이 페이지를 스크롤하면서 주요 데이터에 대한 통찰력을 얻을 수 있고 특정 산업이나 트렌드를 강조하여 볼 수 있다. 즉, 사용자가 기사를 스크롤하면 인터랙티브 차트가 애니메이션으로 반응하여 역동적이고 몰입감 있는 경험을 제공한다. 이 방법은 데이터를 논리적인 순서로 안내하여 독자들이 내러티브를 쉽게 이해할 수 있도록 돕는다. 각 차트에는 데이터를 맥락화하는 간결한 설명이 함께 제공되어 독자들이 더 넓은 경제적 동향을 이해하는 데 도움이 된다. 추가적으로, 뉴욕 타임스는 개인 이야기와 전문가 분석을 통합하여 데이터에 깊이를 더합니다. 경기 침체의 영향을 받은 개인들의 일화와 경제학자들의 통찰을 포함함으로써 기사는 데이터를 보다 친밀하게 하고 경제적 상황에 대한 더 포괄적인 설명을 덧붙일 수 있다.
색상 코딩(전체 경제는 회색, 더 나은 성과를 보인 부문은 파란색, 저조한 성과를 보인 부문은 빨간색)의 사용은 복잡한 데이터 세트의 가독성을 더욱 향상해, 독자들이 다양한 산업의 상대적 성과를 빠르게 파악할 수 있게 돕는다. [그림 3-2]에서 볼 수 있듯이 이 기사는 호버 인터랙션 기법을 적용하여, 인터랙티브 요소를 통해 사용자가 특정 데이터 (키워드 태그 설정)나 선 위에 마우스를 올려 특정 경제 부문이나 트렌드에 대한 더 자세한 정보를 제공한다. 예를 들면 [그림 3-2]에서 Black Gold Rush에 대한 상세 설명 박스에 주요 키워드들 (예, oil and gas extraction이나 associated job)을 클릭하면 우측에 그에 대한 상세정보를 호버링 하여 제시한다.
[그림 3-2] New York Times의 How the Recession Reshaped the Economy, in 255 Charts 중 'BLACK GOLD RUSH' 무엇보다 이 기사는 부의 분배 변화나 경제 트렌드와 같은 시간에 따른 변화를 보여주기 위해 애니메이션 그래픽 (GIF 애니메이션)을 제공하고 있으며, 이는 다양한 플랫폼(인쇄, 온라인, 소셜 미디어)에 쉽게 적용될 수 있다. 마지막으로 "The Day in Four Charts"와 같은 경우 다중 차트 프레젠테이션의 내러티브 아크 (Narrative Arc 혹은 Story Arc)를 적용하여 여러 경제 차트를 독립된 단일한 데이터로 제시하기보다는 차트 간의 내러티브 흐름을 만드는 데 중점을 두었다.
이렇게 방대한 데이터와 풍부한 시각적 은유, 상호작용성, 데이터 기반 스토리텔링을 결합하여 뉴욕타임스는 경기 침체 이후 미국 경제의 불균등한 회복에 대한 설득력 있고 유익한 내러티브를 만들었다. 이 인터랙티브 데이터 시각화를 통해 독자는 자신의 속도에 맞춰 데이터를 탐색하고, 그렇지 않으면 파악하기 어려울 수 있는 데이터에 대한 통찰과 패턴을 발견할 수 있다. 이 기사는 데이터 저널리즘이 시각적 스토리텔링의 힘을 활용하여 복잡한 경제 문제를 광범위한 독자층에게 어떻게 더 접근하기 쉽고 흥미롭게 만들 수 있을지 보여주는 좋은 사례로 데이터 스토리텔링 기법과 실제 시나리오에의 적용에 대해 배우고 싶은 독자들에게 실질적인 도움을 줄 것이라고 생각한다.
|나오며|
지금까지 데이터 스토리텔링의 몇가지 사례들을 면밀히 분석하여, 효과적인 데이터 스토리텔링 기법과 데이터 시각화 기법이 데이터의 분석과 패턴을 제시하는데 어떻게 활용되었는지 살펴보았다. 결과적으로 우리가 훌륭한 데이터 스토리텔링이라고 말할 수 있는 경우는 매우 복잡한 데이터 세트조차도 광범위한 독자들이 보다 쉽게 접근하고 이해할 수 있도록 돕기 위한 다양한 스토리텔링 기법을 결합하여 제시하고 있었다. 또한 방대한 데이터를 꼼꼼하게 분석한 후 이에 대한 통찰력을 독자들에게 전달하기 위한 최적의 데이터 시각화 기법, 예컨대 뉴욕타임스의 기사에서 적용한 스파게티 차트나 경향신문의 기사에서처럼 주석과 설명 텍스트의 패턴을 가독성 있게 제시하기 위한 색깔이나 크기의 변화를 주거나, 독자들이 직접 더 자세한 정보를 탐색할 수 있도록 인터랙티브 요소를 통합하는 방식 등 다양하게 결합한 것을 확인할 수 있었다.
다음 장에서는 현재 시점에서 우리의 거의 모든 삶의 영역에 엄청난 영향을 미치고 있는 인공지능기술 (Gen AI)이 데이터 스토리텔링 혹은 데이터 시각화 측면에서 어떤 영향을 미치고 있는지, 연구의 측면에서 어떤 기회와 위협을 주고 있는지에 대해서 살펴보겠다.
