시각화 프로젝트#MakeoverMonday
누구나 참여할 수 있는 해외 데이터 시각화 프로젝트
데이터 시각화는 어떤 사람들이 하고 있을까요? 빅데이터를 갖고 있는 기업이나 데이터를 다룰 줄 아는 분석가들이 일부 하고 있는 전문적인 분야라고 생각할 수 있지만, 여기 데이터 시각화에 관심이 있는 사람은 누구나 참여할 수 있는 시각화 프로젝트가 있습니다. 바로 해외 데이터 시각화 프로젝트 #MakeoverMonday의 이야기입니다.
데이터 시각화 프로젝트 #MakeoverMonday#MakeoverMonday는 해외 데이터 시각화 솔루션 Tableau의 Zen Master Andy Kriebel과 Tableau의 홍보 관련 일을 하고 있는 Eva Murray가 주축이 되어 온라인을 통해 진행하는 소셜 데이터 프로젝트입니다. 매주 주제를 가지고 하나의 시각화 콘텐츠가 포스팅되며 프로젝트 참여 구성원은 해당 주제의 데이터를 활용해 다른 시각화 콘텐츠를 제작합니다. 동일한 주제의 데이터를 활용하면서도 서로 다른 관점으로 데이터 안에서 새로운 이야기를 발굴하고, 다양한 형태의 시각화 콘텐츠가 생산됩니다. 주별 주제는 매주 일요일 홈페이지를 통해 공지되며 활용 가능한 데이터 소스도 함께 공유됩니다. 사람들은 자료를 활용해 각자의 콘텐츠를 만들고 트위터 등을 통해 공유합니다.
2017 Week 29 'How Trump and Obama's Staff Salaries Spread Across The Board'트위터에서 해시태그 #MakeoverMonday를 검색하면 활발하게 활동 중인 프로젝트 참여 구성원들의 작업물을 확인할 수 있습니다.
2016년부터 시작된 이 프로젝트는 지난해 52개 주제로 개별 프로젝트를 진행하였으며, 올해도 동일하게 주별로 주제를 선정해 프로젝트가 진행되고 있습니다. 정치, 경제, 문화 등 다양한 분야의 주제로 진행된 사례 중 올해 진행한 한 가지 사례를 살펴보도록 하겠습니다.
2017 Week 22 'Internet user per 100 people'2017년 22번째로 진행된 프로젝트 주제는 인터넷 사용에 대한 내용으로 두 가지 시각화 콘텐츠가 포스팅이 게재되었습니다.
Eva Murray가 제작한 첫 번째 시각화 사례 'Internet user per 100 people' 은 2000년과 2015년 기간 동안 증가한 중동의 인터넷 사용자 비율을 Slope 차트를 활용해 시각화했습니다. 2000년과 2015년 사이의 모든 데이터를 시각화하지 않고 두 개의 비교 시점만을 시각화해 데이터 변화를 극적으로 보여줍니다. 더불어 Annotation을 사용해 2000년 25% 미만이었던 중동의 인터넷 사용자 비율이 2015년에는 모두 증가했다는 인사이트를 텍스트로 친절하게 설명했습니다.
두 번째 시각화 사례 'By 2015, Internet access increased by +2.9 people per 100 in United States Compared to a +3.2 increase worldwide'는 Andy Kriebel가 제작한 것으로 시각화 콘텐츠의 제목으로 인사이트를 요약해주는 것이 특징적입니다. 2010년과 2015년 사이에 인터넷 접근성의 변화를 라인 차트로 시각화하였으며, 전 세계 평균 데이터(검은색 선)와 각 국가들의 변화(빨간색 선)를 비교해 볼 수 있도록 하였습니다. 콘텐츠 상단의 드롭박스를 클릭해 다른 국가를 선택해 개별 데이터를 확인할 수 있도록 하였고, 다른 국가를 선택할 때마다 콘텐츠의 제목 텍스트가 변경되는 것을 볼 수 있습니다. 또한 콘텐츠의 가로 폭을 작게 제작하였는데, 모바일에서도 시각화 차트가 잘리지 않고 잘 보일 수 있도록 하기 위한 고려로 보입니다.
이 둘의 시각화 콘텐츠가 포스팅된 이후 다수의 참여자가 각자의 콘텐츠를 제작하여 공유하였고, #MakeoverMonday 웹 사이트를 통해 프로젝트 후기가 게재되었습니다. 후기에는 참가자들의 시각화 콘텐츠에 대한 총평과 조언이 언급되었으며 우수한 사례로 선정된 6개의 콘텐츠와 각 콘텐츠의 장점이 제시되어 있습니다. 각 콘텐츠는 주로 시각화 솔루션 Tableau를 통해 제작되었으나, 그렇지 않고 개인 블로그를 통해 이미지 형태로 제작된 경우도 있습니다.
2017 Week 22 'Internet user per 100 people'의 우수 사례각의 사례를 종합적으로 살펴보면 지도 시각화와 같이 여러 시점의 데이터를 보여주기 한계를 극복하기 위해 동일한 지도를 여러 장 그리되 각기 다른 시점의 데이터를 시각화하는 스몰 멀티플즈(Small Multiples) 방식을 활용한 것을 확인할 수 있습니다. 또 동일한 데이터라도 아프리카나, 유럽 일부 지역으로 데이터의 범위를 줄여서 시각화한 것도 하나의 특징입니다. 뿐만 아니라 각 나라별 데이터를 활용할 경우 가장 쉽게 생각할 수 있는 시각화 유형인 지도 시각화가 아닌 다른 유형의 시각화를 시도한 것도 인상적입니다.(각 콘텐츠별 자세한 리뷰는 링크를 통해 확인할 수 있습니다.)
지금까지 누구나 참여할 수 있는 해외 데이터 시각화 프로젝트로 #MakeoverMonday와 대표적인 사례에 대해서 알아보았습니다. 동일한 주제, 데이터를 활용한 다양한 시각화 콘텐츠를 한 번에 볼 수 있어, 데이터를 어떻게 해석하고 시각화하느냐에 따라서 흥미로운 인사이트를 발굴할 수 있다는 점을 경험할 수 있다는 점이 매력적인 프로젝트입니다.
* 이 글의 원문 출처는 '[데이터 시각화] 누구나 참여할 수 있는 해외 데이터 시각화 프로젝트 #MakeoverMonday'입니다.
