brunch

매거진 일벌의 일상

라이킷 6 댓글

You can make anything
by writing

C.S.Lewis

계정을 잊어버리셨나요?

by 강원양 Nov 22. 2018

미리 보는 #IIB2018 : 이런 지도!

① Maps, Places & Spaces 부문 리뷰

한 해가 마무리 단계로 접어드는 11월이다. 올해도 어김없이 한 해의 데이터 시각화 작품을 리뷰하고 우수작을 선정하는 데이터 시각화 국제 대회, 2018 Information is Beautiful Awards가 진행되고 있다. 올해는 지난해보다 2개의 부문(Breaking News, Visualization & Information Design)을 늘려서 총 10개 부문에 대한 데이터 시각화, 인포그래픽, 인터랙티브 & 정보 예술(information art) 우수 작품을 선정 및 시상한다. 부문별 후보작은 적게는 7개에서 많게는 12개가 선정되었다. 10개 부문의 전체 후보작 수는 100여 개에 이른다. 현재 각 부문별 우수작을 선정하기 위해 투표 및 평가가 진행되고 있다.

지난해의 경우 부문별 최종 우승작이 발표된 이후, 해당 작품들을 한 번에 리뷰한 글 '#IIB2017로 보는 올해의 데이터 시각화 콘텐츠'를 썼다. 올해는 최종 우승작이 발표되기 이전에, 부문별 후보작들을 미리 리뷰해보고자 한다.

첫 번째 부문은 Maps, Places & Spaces이다. 전 세계 주요 지역에서 발생한 사건을 주제로 한다. 11개의 후보작이 선정되었고, 이 중 데이터 시각화의 관점에서 인상적이었던 후보작 3개를 소개한다.

1. 얼마나 멀리 떨어져 있을까? 미국 낙태 클리닉 접근성(운전 시간) 분석 결과

The Pudding, 「How far is too far? An analysis of driving times to abortion clinicsin the US.」

미국의 지역별 낙태 클리닉 분포를 주제로 한 지도 시각화 기반의 인터랙티브 콘텐츠이다. '시간'에 따라서 이동 가능한 지역적 범위 데이터를 시각화하였다. 올해 초 유난히 이와 비슷한 형태의 데이터를 시각화 한 사례를 다수 보았기에 특별히 눈길이 갔다. 콘텐츠에 포함된 지도 시각화는 인터랙티브 요소를 포함하고 있어, 독자가 데이터를 탐색하고 이해하는데 효과적이다. 애니메이션을 활용해 데이터의 변화를 자동으로 보여주거나, 사용자 인터랙션(클릭, 마우스 오버, 키워드 검색)에 따라서 데이터 필터링을 할 수 있도록 한다. 인터랙티브 시각화 콘텐츠에 강점을 보이는 'The Pudding'의 작품다운 모습으로 '역시!' 하는 느낌을 받았다.

슬라이더 위치를 바꾸면, 데이터의 변화를 지도 시각화와 인사이트 요약 문장으로 확인할 수 있다.

독자의 인터랙션 없이 애니메이션 기능으로 데이터의 변화를 자동으로 보여준다.

2. 과거를 보여주는 거리의 이름! 45만 개의 독일 거리 이름에 감춰진 패턴

Zeit Online, 「Streetscapes - Mozart, Marx and a Dictator」

독일 거리 이름 데이터를 역사적 사례, 특정 지역, 시대 등을 기준으로 분석한 인터랙티브 시각화 콘텐츠이다. 메인 시각화는 지도 시각화 유형 중 하나인 카토그램(cartogram)이다. 각 기준별로 컬러를 다르게 하고, 개별 지도로 표현하는 스몰 멀티플즈 방식을 적용했다.

사용자 인터랙션(마우스 스크롤링)에 따라서 데이터의 변화와 핵심 인사이트를 확인할 수 있다.

각 기준별 카토그램에서 데이터 인사이트를 발견하는 방법은 마우스 스크롤을 내리면 된다. 쉬운 인터랙션 방법으로 데이터의 변화를 시각적 패턴의 차이로 확인할 수 있고, 우측의 인사이트 요약 문장을 통해 그 의미를 보다 직접적으로 알 수 있다.

인터랙티브 지도 시각화로 자유로운 탐색 및 데이터 필터링이 가능하다.

그 외 인터랙티브 지도 시각화의 활용도 눈에 띈다. 도로를 배경으로 한 인터랙티브 지도 시각화에서 기본적인 확대/축소 기능을 활용해 데이터 탐색을 할 수 있다. 특징적인 점은 컬러 범례에 데이터 필터 기능이 있다는 것이다. 범례 중 특정 항목을 클릭하면, 지도에 해당 항목의 데이터만 남는 것을 볼 수 있다. 또한 지도 시각화를 보조하는 요소로서 막대 차트를 사용한 것도 인상적이다. 데이터의 지역적 분포를 보기에 지도 시각화가 유용하지만, 이를 요약해서 보기에는 막대 차트가 더욱 효과적이기 때문이다.

※ 참고로 이와 유사한 주제의 시각화 사례로 「History of San Francisco Place Names」을 소개한다. 거리의 이름 데이터를 항목별로 나누고 탐색할 수 있는 인터랙티브 지도 시각화 콘텐츠이다.

3. 내 마음대로 하는 컬러링! 도시의 모든 부동산 정보를 한눈에!

Darkhorse Analytics, 「Visualizing Every Assessment」

캐나다의 밴쿠버, 에드먼턴, 미국 캘리포니아의 샌프란시스코의 부동산 평가 가치 데이터를 인터랙티브 지도 시각화로 만들었다. 평가 가치의 높고 낮음을 기준으로 건물의 컬러를 다르게 표현하였다. 앞서 살펴본 2개의 시각화 콘텐츠와 가장 크게 구별되는 점은 콘텐츠의 구성이다. 전자의 경우 한 페이지 내에 시각화 요소와 글을 번갈아가면서 배치하여, 이를 독자가 순차적으로 보게 하였다. 그러나 이 콘텐츠는 하나의 인터랙티브 지도 시각화를 웹 페이지 전면에 배치하였으며, 독자가 원하는 방식을 선택해 콘텐츠를 소비할 수 있도록 설계되었다.

스토리텔링 방식으로 콘텐츠를 먼저 보면, 인터랙티브 지도 시각화를 탐색하는 방법을 쉽게 익힐 수 있다.

콘텐츠 초반, 데이터를 살펴볼 도시를 선택한 이후, 1) 스토리텔링 방식으로 인사이트를 확인하는 방법과 2) 자유롭게 탐색하며 인사이트를 찾는 방법 중 하나를 선택할 수 있다. 1)의 방식을 선택하면 화면 좌측 하단의 슬라이드 장표에서 요약된 인사이트를 볼 수 있다. 슬라이드 장표 내 화살표를 클릭하면, 콘텐츠가 전달하는 핵심 인사이트를 순차적으로 알 수 있다. 2)의 방식을 선택하면, 1)과 동일한 화면이되 하단의 슬라이드 장표가 감춰진 상태로 보인다.

컬러 인코딩 기준 값 변경을 통해 서로 다른 시각적 패턴을 보이는 셀 수 없이 많은 지도를 만들 수 있다.

이 콘텐츠의 가장 큰 특징은 지도 시각화의 컬러 인코딩 기준 값을 독자가 임의로 지정할 수 있다는 점이다. 기준 값을 변경하면, 지도 시각화의 컬러 패턴이 달라진다. 데이터의 범위가 너무 넓어서 잘 보이지 않던 숨은 데이터 인사이트를 찾는데 효과적이다. 여기에 인터랙티브 지도 시각화의 기본적인 기능인 확대/ 축소를 할 수도 있다. 인터랙티브 지도 시각화 콘텐츠로서 자유로운 데이터 탐색이 가능하다는 점과 이를 바탕으로 다양한 인사이트를 도출할 수 있다는 점을 최대 장점이라고 요약할 수 있다.