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by 강원양 Dec 05. 2018

미리 보는 #IIB2018 : 시각화 제대로 파헤치기!

④ Visualization & Information Design 리뷰

데이터 시각화 국제 대회 2018 Information is Beautiful Awards 부문별 주요 후보작 리뷰를 이어가 보자. 4번째로 살펴볼 부문은 Visualization & Information Design이다. 시각화와 관련해 '더 나은 시각화 방법이 없을까?', '내게 적합한 시각화 도구는 무엇일까?' 등 시각화 자체에 대해 궁금증을 가져본 적이 있다면, 이 부문 후보작이 반갑게 느껴질 것이다. 그 이유는 '데이터 시각화' 자체를 주제로 시각화에 대한 다양한 정보를 담고 있는 작품들이기 때문이다.

Visualization & Information Design 부문 후보작 리뷰를 통해 자세히 알아보자. 리뷰를 위해 3가지 작품을 선정했는데, 각 작품마다 특색이 뚜렷하다.

1. 시각화 차트 유형은 무엇이 있을까? 적합한 사용 방법은 무엇일까?

Roman Sverdan「Diagrammm」

다양한 시각화 차트에 대한 정보를 한 곳에서 확인할 수 있는 웹 사이트이다. 차트 형태(type)와 활용 목적(data relationship이라고 적혀 있지만, 이해를 위해 임의로 지칭)을 기준으로 차트를 분류해서 보여준다. '이럴 때에는 어떤 차트를 사용해야 할까?' 하는 고민을 해본 적이 있다면(혹은 자주 한다면), 즐겨찾기 해두고 언제라도 보면 좋을 것 같다.

왼쪽 영역에서 기준을 선택하면, 해당 기준에 포함되는 차트 유형들을 보여준다.

사실 이와 유사한 형태의 사이트는 기존에도 여럿 있었는데, 그럼에도 불구하고 후보작들 중 리뷰할 작품으로 선정한 이유는 '차트의 올바른 사용 방법'을 알려주기 때문이다. 데이터 시각화는 요약된 데이터를 시각적 요소를 활용해 표현하는 것으로, 경우에 따라서 시각적 오류를 야기할 수 있다. 차트 제작자가 실수를 하는 경우 혹은 '어떻게 보여야 한다'는 목적에 따라 고의로 제작하는 경우가 이에 해당한다. 따라서 차트를 만드는 사람도, 차트를 보는 사람도 차트를 근거로 데이터를 해석할 경우 '어떤 경우'에 오류가 있을 수 있는지를 알 필요가 있다.

차트의 제작 원리, 컬러 및 변형 예시 등의 상세한 정보를 제공한다 - 파이 차트의 예

각 차트 유형마다, 어떤 원리로 차트가 만들어지는지, 색은 어떻게 써야 하는지, 어떤 형태로 변형할 수 있는지 자세한 정보를 제공한다. 이와 같은 정보를 바탕으로 우리는 '어떻게 차트를 만들어야 하는지', '어떻게 해야 데이터 해석에 오류가 없는 차트를 만들 수 있는지', '어떤 방식으로 차트를 변형하여 활용할 수 있는지' 등을 알 수 있다.

2. 지도 시각화, 어디까지 만들 수 있을까?

Shan He, 「Kepler.gl」

인터랙티브 지도 시각화를 만들 수 있는 도구이다. 웹 사이트 내의 데모 페이지에 접속한 뒤 개인이 보유한 데이터를 업로드 한 뒤 지도 시각화로 만들어 볼 수 있다. 지도 시각화를 위한 위치 데이터가 없다면, 웹 사이트 내에서 샘플로 제공하는 데이터를 활용하여 시각화를 만들어 볼 수 있다. 데이터 변수를 선택하고, 지도의 레이어(layer, 쉽게 말해 지도 배경), 데이터의 크기를 표현할 시각화 요소의 컬러, 사이즈 등을 조절하여 나만의 지도 시각화를 만들어 볼 수 있다. 최근 데이터 시각화 트렌드를 느낌적인 느낌으로 꼽자면, 지도 시각화를 활용한 경우가 많아지고, 그 방법도 다양해지고 있다는 것인데, 그러한 이유로 눈길이 간 작품이다.

다양한 유형의 지도 시각화 제작이 가능하다.

kepler.gl의 튜토리얼 - 인터랙티브 지도 시각화로서 데이터 필터링, zoom in/out, 하이라이팅 기능을 엿볼 수 있다.

3. 시각화 유형의 한계를 극복하는 새로운 시각화 유형, Polyarea Chart

Alex Katona, 「Polyarea Chart」

시각화 라이브러리로 대표적인 d3를 활용해 개발한 신규 차트 유형 Polyarea Chart이다. 차트 개발자인 Alex Katona은 사람들이 갖는 흔한 궁금증인 '전체 중 특정 항목이 차지하는 비중의 변화를 시간 흐름으로 알 수 있을까요?'를 배경으로 삼아, 궁금증의 답이 될 수 있는 새로운 차트를 개발했다. Polyarea Chart는 각 항목별 전체 기간 기준의 데이터 크기를 막대의 높이로 표현함과 동시에 시간에 따른 변화를 선 차트로 함께 표현하였다. 결과적으로 각 막대의 양끝을 보면 Slope 차트와도 유사한 것으로 보인다. (Slope 차트는 데이터 기간의 시작과 끝을 기준으로 데이터를 비교할 때 활용하는 차트이다.)

Polyarea Chart 예

모든 시각화 유형은 언제나 하나만으로 데이터가 내포하고 있는 모든 인사이트를 보여주지 못한다. 전체 중 차지하는 비중을 알고 싶다면 막대 차트보다는 파이 차트가 효과적이며, 시간에 따른 데이터의 변화를 알고 싶다면 파이 차트보다 선 차트가 효과적이다. 따라서 종합적인 인사이트 도출을 위해서는 여러 유형의 차트를 함께 활용하는 것이 일반적이다. 여러 유형의 차트를 함께 활용한다는 것은 필연적으로 여러 차트를 확인해야 하는 수고가 필요하다는 것인데, Polyarea Chart는 하나의 차트만으로도 여러 기준의 인사이트를 확인할 수 있다는 점이 장점이라고 할 수 있다.