당신의 데이터에는 이야기가 있는가?
|My Reflections on Narrative|
어린 시절 나는 소설책 읽는 재미에 푹 빠져 살았다. 다행스럽게도 내가 다녔던 중학교는 광화문 교보문고를 걸어서 갈 수 있는 거리에 있었고, 난 학교 수업이 끝나면 바로 교보문고로 달려가서 그 당시 유행했던 한 손에 들어오는 크기의 소설책들을 읽으며 하루의 스트레스를 풀었었다. 아니 그게 무슨 스트레스를 푸는 거냐고 할 수도 있겠으나, 적어도 그 시절 나에게 있어 소설책은 단순한 이야기가 아니었다. 난 [제인에어]에서 비루한 삶을 살던 제인에어가 로체스터씨를 만나 사랑에 빠지고, 이루어질 수 없는 사랑이라는 것에 괴로워하며 떠나야 했던 그녀의 가엾은 처지에 한탄했었고, [폭풍의 언덕]에서 그려지는 캐서린과 히스클리프의 비극적인 사랑에 몇 날 며칠을 울었고, [두 도시 이야기]에서 묘사된 1770년대의 런던과 파리의 참혹하고 부조리한 현실에 분노했었다. 한 마디로 소설을 통해 만날 수 있었던 다양한 이야기는 감동 없고 팍팍했던 내 앞의 현실을 잊고 내가 꿈꿀 수 있는 세상을 만날 수 있는 유일한 창구였던 것 같다.
이렇게 나의 10대는 영미권 작가들의 소설과 함께 했었다고 해도 과언이 아닐 정도로 정말 많은 이야기에 빠져있었고, 이야기를 통해 다양한 인간 군상을 경험했고, 세상을 배웠다. 조금 더 머리가 크고 내가 이야기를 만들고 싶다는 욕심이 생겼고, 급기야 소설이랍시고 습작을 해 보기도 했다. 이렇게 이야기에 매료되었던 소녀는 대학에서 교육학과 국문학을 더블 메이저로 공부하기에 이르렀고, 어떻게든 이야기를 나의 박사 연구에 접목해 보고 싶어서 고민한 결과 사람들의 이야기 (글과 말)를 수집하여 분석하고 해석하는 연구방법 (autobiographical narrative inquiry)을 습득해 박사학위를 받고, 데이터 스토리텔러가 되었다. 좀더 정확히 말하자면 내러티브 테라피스트가 되고자하는 데이터 스토리텔러가 되었다.
특히 나의 최애 소설들이 대부분 영국 작가들의 작품이었던터라, 나는 자연스럽게 영국문학과 작품의 배경이 되었던 영국 사회와 문화에 관심을 갖게 되었다. 그리고 시나브로 어린 소녀에게 영국은 동경의 대상이 되었다. 내가 성인이 되어 영국으로 유학을 간 것도 개인적으로 영국식 영어와 문학에 매료되었던 것이 일정정도 영향을 미쳤다.
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[그림 1]은 영국에 도착하자마다 내가 방문했었던 William Shakespeare의 생가가 있는 ‘Stratford-upon-Avon’이다. 그곳은 역에 내리자마자 셰익스피어가 남긴 소네트의 구절들로 도배가 되어 있었다. 그가 살았던 집, 그 시절의 주택과 마을 전경이 그대로 보존되어 있었고, ‘Stratford-upon-Avon’은 도시 자체가 서사로 가득했었다. 이야기로 만들어진 독특한 이 도시는 그냥 거대한 이야기 박물관 같았다. 셰익스피어와 앤 해서웨이가 주고받았던 연애편지를 포함해 셰익스피어가 남긴 습작 노트까지 박물관에는 영국인들이 얼마나 셰익스피어를 추앙하는지 알 수 있는 무수한 흔적들이 남아 있었다.
이렇게 나에게 있어 내러티브는 내 삶을 관통하는 키워드이며, 나의 정체성을 형성하였으며, 나의 행동과 규범의 기본틀을 형성한 기제였다. 정도의 차이는 있겠으나 내 생각에 이야기, 서사 혹은 내러티브는 특정 작가나 연구자들만의 소유물이 아니며, 삶의 매 순간마다 우리 모두는 내러티브를 소비하기도 하고 창조하기도 하면서 살아가고 있다고 생각한다. 그렇다면 왜 사람들은 이야기에 매료되는 걸까?
|우리는 왜 이야기에 매료되는가?|
인간을 '호모 내렌스 (Homo narrans: 이야기를 하는 사람)'라고 부를 정도로 인간은 스토리텔링으로 성장하고 뇌가 발달해 가는 동물이라고 한다 (Ranke, 1967). 그도 그럴것이 대부분의 사람들은 타인의 이야기를 읽거나 듣는 것을 좋아하고 동시에 누군가와 자신들의 이야기를 나누고 싶어 한다. 그렇다면 우리는 왜 이야기에 매료되는 걸까? 이 질문에 답하기 전에 먼저 내러티브란 무엇인지 살펴보자.
내러티브에 대한 학술적 정의는 여러 학문 분야에서 종종 ‘이야기’와 동의어로 사용되나, 사회과학분야에서 대체로 합의된 정의는 특정 청중에게 의미 있는 것으로 평가되는 사건들을 선택, 조직, 연결 및 평가하는 구조화된 설명을 의미한다 (Riessman & Quinney, 2005). 내러티브는 일련의 사건이나 경험을 구조화된 방식으로 표현한 것으로, 일반적으로 등장인물과 줄거리를 포함한다. 정보, 아이디어, 의미를 일관된 스토리라인 (혹은 plot)을 통해 전달하고 구성하는 방식으로, 내러티브는 구술 이야기, 문자 텍스트, 시각적 표현 또는 이들의 조합 등 다양한 형태를 취할 수 있다. 또한 내러티브는 종종 시간적 차원을 포함하여 사건이 시간의 흐름에 따라 전개되며, 인과관계나 결과를 담고 있어 한 사건이 다른 사건에 영향을 미치거나 이어진다. 내러티브는 허구적 이야기 (fiction)에 국한되지 않고 개인 경험담, 역사적 기록 등 다양한 형태의 비허구적 이야기 (non-fiction)를 포함하는데, 이는 오락, 교육, 문화 전수, 개인적 표현, 사회 비평 등 다양한 목적을 가지고 쓰일 수 있다 (Ricoeur, 1991; Riessman & Quinney, 2005).
사회과학 분야에서 내러티브 탐구 (Narrative Inquiry)는 20세기에 들어서 발전된 개념으로, 비판적 사실주의, 포스트모더니즘, 구성주의의 흐름을 가지고 있으며, 학자들은 모든 대화와 텍스트가 내러티브는 아니며, 스토리텔링은 연대기, 보고서, 논쟁과 같은 여러 담론 형식 중 하나일 뿐이라고 강조한다. 내러티브 탐구는 사회문제의 깊이 있는 분석을 위한 방법론적 툴로 사용되었기 때문에, 이야기의 내용보다는 사건이 어떻게 그려지는지, 왜 서술되는지를 중점적으로 다루며, 내러티브 자체에 대한 분석보다는, 사회 구조 내에서 내러티브가 생성되는 메커니즘, 해당 서사의 전개 방식 등에 대한 분석을 통해 인간 경험과 상호작용을 이해하는데 주요하게 사용되고 있다 (Freeman, 2015; Ricoeur, 1991; Riessman, 2008; Riessman & Quinney, 2005).
‘사람들은 왜 내러티브에 매료되는 걸까?’
위의 질문과 관련해서 이 책의 큰 주제인 '데이터 스토리텔링' 측면으로 국한해서 기존 연구자들의 주장을 정리하면 다음과 같다 (Choudhry et al., 2020; Davey & Benjaminsen, 2021; Ren, P., Wang & Zhao,2023; Segel & Heer, 2010).
우선, 내러티브는 세상과 인간 경험을 이해하는 방식을 제공한다. 어렸을 때 나는 [셜록홈스]를 즐겨 읽으면서, 내 주변에서는 절대 일어날 것 같지 않은 살인 사건들을 간접 경험하면서 사건을 둘러싼 인간들의 거짓과 심리, 사건의 원인과 진짜 범인을 추적하는 셜록홈스의 창의적이고 기발한 아이디어들을 읽으면서 내가 그 사건 현장에 있는 듯 모든 것이 이해가 될 때가 많았다. 그만큼 이야기는 복잡한 아이디어, 감정, 사건을 친숙하고 매력적인 방식으로 제시함으로써 우리가 이해할 수 있도록 돕기 때문에 우리는 쉽게 이야기에 빠져들 수 있다.
또한, 내러티브는 세상을 해석하고 이해하는 틀을 제공하여 타인의 경험에 공감하고 다양한 관점을 얻을 수 있게 한다. 이야기는 감정적으로 우리를 사로잡아 기억에 남고 강력한 영향을 미친다. 내가 [제인에어]를 읽으며 그녀의 끝날 것 같지 않은 불행한 인생의 긴 터널 끝에 한줄기 빛처럼 다가온 사랑을 그녀와 함께 경험하고, [반지의 제왕]을 읽으면서 프로도가 절대반지가 가진 엄청난 위력에 압도되고, 두려움에 휩싸였던 것처럼, 나 역시 숨 막힐듯한 두려움에 다음장을 넘기기가 힘들었었다. 이와 같이 이야기는 기쁨과 흥분에서부터 슬픔과 두려움에 이르기까지 다양한 감정을 불러일으켜 깊고 지속적인 인상을 남긴다. 이러한 감정적 참여는 학습과 기억에 매우 중요하며, 정보를 더 생생하고 쉽게 회상할 수 있게 만든다. 잘 구성된 내러티브는 우리를 다른 세계로 데려가 등장인물과 공감하고, 대리 경험을 통해 감정을 느끼며, 스토리라인에 몰입하게 만든다. 무엇보다 이러한 감정적 공명은 우리 정신에 깊은 영향을 미치고 인간 본성에 대한 이해를 높일 수 있다.
연결해서 이야기는 우리의 상상력을 자극하고 일상생활의 제약으로부터 탈출할 수 있는 기회를 제공한다. 우리가 소설을 읽거나 넷플릭스를 통해 영화를 보면 비록 현실적인 우리는 우리가 머물고 있는 장소, 현실에서 벗어날 수는 없지만, 적어도 소설을 읽고, 영화를 보는 동안만큼은 다른 시간, 장소, 상상의 공간으로 이동할 수 있다. 개인적으로 이러한 정신적 일탈을 좋아하고 나에게는 활력을 주는 것 같다.
동시에 등장인물들이 직면하는 갈등과 도전은 종종 우리들의 것과 유사하여 자기 성찰과 통찰의 기회를 제공한다. 주인공이 어려운 상황을 헤쳐나가는 모습을 보면서 우리는 자신의 삶에 대한 새로운 관점을 얻고 문제에 접근하는 새로운 방법을 발견할 수 있는 기회를 얻는다.
무엇보다 인류사 전체를 볼 때 인간은 내러티브를 활용해서 인류 문화와 전통의 핵심적인 부분들을 전수해 왔다. 따라서 이야기하기는 역사적으로 인류 사회에서 지식을 보존하고 가치를 전수하며 집단적 및 사회적 정체성을 형성하는 근본적인 수단이 되었다. 이러한 공통된 이해는 사람들이 공통된 내러티브와 경험을 중심으로 모이면서 공동체에 대한 소속감과 사회적 결속을 형성하는 데 도움을 준다.
|효과적인 데이터 스토리텔링을 위해서 내러티브를 어떻게 통합할 것인가?|
이렇듯 내러티브는 청자 혹은 독자에게 여러 가지 측면에서 매력적인 요소를 담고 있다. 그렇다면 당신의 데이터에 어떻게 이러한 내러티브 요소를 통합할 수 있을까? 이는 생각만큼 쉽지는 않지만, 우리는 앞선 챕터에서 이미 이야기 나눈 데이터 해석 측면에서의 관점 넓히기, 맥락의 구체화 및 독자(청자)에 대한 이해를 바탕으로 내러티브 구조를 설계하고 이에 따라 다양한 내러티브 시각화 도구를 활용함으로써 데이터 스토리텔링에 내러티브를 통합할 수 있다.
데이터 분석, 특히 빅데이터 분석의 측면에서 효과적인 데이터 스토리텔링을 위해서는 다양한 내러티브 요소들을 적용할 수 있다. 여기에는 (1) 데이터를 통해 청자를 이해시킬 수 있는 명확한 내러티브 구조; (2) 데이터를 의미 있게 만드는 맥락과 관련성; (3) 청자 혹은 독자의 지식수준과 관심사에 맞춘 청자 중심 접근법; (4) 적절한 차트, 그래프, 인포그래픽을 사용하는 내러티브 시각화; (5) 청자가 데이터를 탐색할 수 있도록 하는 상호작용성; (6) 주요 포인트를 강조하는 주석과 하이라이트; (7) 데이터를 기억에 남게 하는 참여와 감정 통합; (8) 데이터의 무결성과 데이터 윤리 등이 포함된다. 이번 챕터에서는 본격적으로 내러티브의 구조를 설계하는 것에 대해 살펴보겠다.
[그림 2] Sroty Arc Types(이미지 출처: Story Arc Types, Vora, 2023 p. 69 )
(1) 내러티브 구조
[그림 2]는 앞선 챕터에서 설명했던 Freytag's 피라미드의 변형을 보여주고 있다. [그림2] 에서 보이듯이 내러티브의 구조는 스토리텔러의 관점과 데이터를 의미 있게 만드는 맥락과의 관련성을 바탕으로 얼마든지 변형될 수 있다. 그리고 이러한 내러티브 구조는 맥락 및 관련성을 제공함으로써 청중이 데이터 스토리를 더 쉽게 따라갈 수 있게 하고 주요 인사이트를 더 효과적으로 파악할 수 있게 한다. 등장인물, 배경, 플롯, 주제와 같은 고전적인 내러티브 요소로 정보를 구조화함으로써 독자는 데이터에 보다 더 친근하게 접근할 수 있고, 공감하도록 만들 수 있다. 또한 이야기의 도입, 절정과 마무리 단계별로 스토리 라인을 구조화하여 제시할 수 있다.
다만 story of arc를 만들 때 스토리텔러는 트리거를 항상 포함할 필요가 있다. 즉, 효과적인 트리거 포인트에는 스토리가 중심이 되는 주요 이벤트나 핵심 데이터, 해당 이벤트/데이터가 의미하는 핵심 통찰, 더 완전한 이해를 도울 수 있는 맥락 정보의 제공, 스토리텔러의 입장이나 관점, 강력한 결론 또는 핵심 메시지 등이 포함된다 (Davey & Benjaminsen, 2021; Ren et al., 2023). 이러한 트리거 포인트를 중심으로 내러티브를 구성하면 설득력 있는 구조를 제공할 수 있다. 따라서 플롯을 개발할 때는 먼저 주요 이벤트나 데이터 포인트를 명확히 파악하는 것부터 시작해야 한다. 그 후 해당 이벤트에 의미를 부여하는 핵심 통찰, 즉 "그래서 어쩌라는 거지?"에 대한 설명이 추가되어야 한다. 이 단계에서 이벤트/통찰력에 대해 풍부한 맥락을 제공하여 나름의 그림 (스토리보드)을 그려볼 것을 권한다. 이를 통해 스토리텔러로서의 해당 데이터 분석 결과에 대한 당신의 입장과 이것이 당신이 말해야 할 핵심 이야기인 이유를 명확히 설명할 수 있다. 마지막으로 핵심 포인트를 강조하는 강렬한 결론 메시지가 필요하다. 핵심 메시지까지 화룡정점으로 끝맺음을 했다면 이제 이 모든 것을 통합하여 내러티브 흐름으로 엮어낼 수 있는 내러티브 시각화의 단계로 진행할 수 있다.
여기에서 트리거 포인트를 구별한다는 것은 이야기의 기초를 형성하는 주요 이벤트나 원자료에서 특이점을 찾는 것을 의미하는데, [그림 3]의 The Rhythm of Food프로젝트 결과를 보면서 자세히 설명해 보겠다.
The Rhythm of Food프로젝트는 Google News Lab과 Truth & Beauty (2016)에서 2005년부터 2016년까지 구글 트렌드의 검색 결과에 대한 빅데이터를 기반으로 음식 트렌드가 특정 시기별, 계절별, 그리고 수년에 걸쳐 어떻게 변하는지 분석한 결과를 보여준다. 여기에서의 트리거 포인트는 수집된 데이터, 즉 음식별로 다르게 나타나는데, 예를 들면 호박의 경우 검색 건수가 매년 추수감사절에 급등하는 것을 알 수 있고, 이것이 바로 트리거 포인트가 된다. 이렇게 트리거 포인트가 식별된 후에는 이를 강조하고 그 중요성을 보여주기 위해 맥락 정보를 제공 (왜 특별히 추수감사절에 호박에 대한 검색 수요가 늘어나는지에 대한 맥락 정보)하고 그를 바탕으로 내러티브 구조를 설계할 수 있다.
[그림 3] The Rhythm of Food의 일부 결과(source: https://rhythm-of-food.net/)
(2) 스토리텔링 관점
데이터 스토리텔링의 관점은 크게 전지적 관점과 제한된 관점으로 나뉜다. 데이터 스토리텔링에서 전지적 관점은 내레이터(화자)가 데이터와 이야기의 모든 측면을 완전히 이해하고 전체를 설계한다. 이 관점은 편집적 관점과 중립적 관점의 두 가지 하위 범주로 나뉘는데, 편집적 관점에서는 내레이터가 주석, 해설, 데이터의 인사이트를 제공하여 청자가 자세하게 데이터를 이해할 수 있도록 가능한 많은 정보를 제공한다. 이 관점은 데이터의 특정 측면을 강조하고 청자의 관심을 가장 중요한 데이터 포인트로 설정하기 때문에 데이터에 대한 내레이터의 해석이 내러티브를 형성하여 더 흥미롭고 이해하기 쉽게 만든다. 반면에 중립적 관점은 화자는 의견을 말하지 않고 데이터 시각화를 통해 청자가 데이터를 직접 탐색할 수 있도록 한다. 따라서 데이터는 청자에게 보다 쉽게 접근 가능하고 이해하기 쉽게 제시되지만, 내레이터는 개인적인 해설을 추가하거나 해석을 통해 청자의 이해를 이끌지 않는다. 이 접근 방식은 더 객관적이며, 제공된 데이터 자체를 통해서 청자 스스로 결론을 내릴 수 있도록 한다(Ren et al., 2023).
|나오며|
사람들이 이야기에 본질적으로 매료되는 이유는 이야기가 세상과 그 안에서의 우리의 경험을 이해하는 구조화된 틀을 제공하기 때문이다. 이야기는 복잡한 정보를 조직하고 해석하는 데 도움을 주어 더 관련성 있고 기억에 남게 만들며, 이야기는 우리의 감정을 자극하여 등장인물과 사건에 더 깊이 연결될 수 있게 한다. 이러한 감정적 참여는 정보를 더 영향력 있게 만들고 기억하기 쉽게 한다. 또한, 이야기는 종종 문화적 가치와 규범을 반영하여 개인이 더 큰 사회적 맥락에서 자신의 위치를 이해하는 데 도움을 준다. 더 나아가, 이야기는 우리를 다른 시간과 장소로 데려가 일상생활에서 벗어날 수 있는 기회를 제공한다. 즉, 이야기를 통해 우리는 간접적으로 타인의 행복과 비극적 상황을 경험할 수 있고, 과거와 미래를 넘나들며 경험할 수 있으며, 이는 다양한 관점을 탐구할 수 있는 상상의 공간을 제공한다. 이러한 상상적 참여는 공감과 이해를 촉진할 수 있으며, 다른 사람의 눈을 통해 세상을 볼 수 있게 한다. 특히 시작, 중간, 끝이 있는 내러티브 구조는 또한 종결감과 사건과 이벤트가 해결된 것에 대한 쾌감을 제공하여 이야기를 읽고 난 후 만족감과 위안을 얻을 수 있다.
데이터 스토리텔링에서 내러티브 구조를 설계함으로써 보다 효율적으로 내러티브 요소를 통합할 수 있다. 즉 이야기의 맥락과 관련성을 제공함으로써 데이터 스토리텔링을 향상해 청자가 데이터로부터 더 쉽게 인사이트를 얻을 수 있도록 할 수 있다. 스토리텔러는 고전적인 내러티브 요소 (인물, 배경, 줄거리) 또는 트리거(주요 사건, 맥락, 스토리텔러의 관점, 강력한 결론 등)가 있는 구조화된 스토리라인을 통합함으로써 데이터 이면의 의미를 효과적으로 전달함으로써 설득력 있는 내러티브를 만들 수 있다. 다음 챕터에서는 이렇게 설계한 내러티브 구조를 바탕으로 어떻게 내러티브 시각화를 디자인할 수 있는지에 대해 논의할 예정이다.
|더 읽어 볼 자료|
1. Amini, F., Brehmer, M., Bolduan, G., Elmer, C., & Wiederkehr, B. (2018). Evaluating data-driven stories and storytelling tools. In Data-driven storytelling (pp. 249-286). AK Peters/CRC Press.
2. Boldosova, V. and Luoto, S. (2020), "Storytelling, business analytics and big data interpretation: Literature review and theoretical propositions", Management Research Review, Vol. 43 No. 2, pp. 204-222. https://doi.org/10.1108/MRR-03-2019-0106
3. Choudhry, A., Sharma, M., Chundury, P., Kapler, T., Gray, D. W., Ramakrishnan, N., & Elmqvist, N. (2020). Once upon a time in visualization: Understanding the use of textual narratives for causality. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 27(2), 1332-1342.
4. Davey, N. G., & Benjaminsen, G. (2021). Telling tales: digital storytelling as a tool for qualitative data interpretation and communication. International Journal of Qualitative Methods, 20, 16094069211022529.
5. Dykes, B. (2015). Data storytelling: What it is and how it can be used to effectively communicate analysis results. Applied Marketing Analytics, 1(4), 299-313.
6. Freeman M (2015) Narrative as a mode of understanding: Method, theory, praxis.In: De Fina A and Georgakopolou A (eds) The Handbook of Narrative Analysis. Malden, MA: Wiley-Blackwell.
7. Ranke, K. (1967). Kategorienprobleme der Volksprosa. Fabula, 9(1-3) (1967), 4–12 (p. 6) doi 10.1515/fabl.1967.9.1-3.4
8. Ren, P., Wang, Y., & Zhao, F. (2023). Re-understanding of data storytelling tools from a narrative perspective. Visual Intelligence, 1(1), 11.
9. Ricoeur P (1991) Life in quest of narrative. In: Wood D (ed) On Paul Ricoeur: Narrative and
Interpretation. London: Routledge, pp. 20–33.
10. Riessman, C. K., & Quinney, L. (2005). Narrative in social work: A critical review. Qualitative social work, 4(4), 391-412.
11. Riessman CK (2008) Narrative Methods for the Human Sciences. Thousand Oaks, CA: SagePublications.
12. Segel, E., & Heer, J. (2010). Narrative visualization: Telling stories with data. IEEE transactions on visualization and computer graphics, 16(6), 1139-1148.
13. Vora, S. (2023). Simply Data: Storytelling with Data. KBI Publisher.
