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계정을 잊어버리셨나요?

by SSEN Feb 14. 2024

저출산은 언제부터 예견되었는가

성비와 저출산의 관계, 그리고 연결형 산점도

그래프를 설명하면서 종종 다루긴 하지만 일반 부문에서는 환영받지 못하는(?) 방식 중 연결형 산점도가 있습니다. 두 가지 수치를 x축과 y축으로 삼아서 교차지점에 점을 찍고, 그 사이를 선으로 연결하는 형식인데요. 숫자의 변화에 따라 선이 여기저기 꼬이는 형식 덕에 각잡고 집중하지 않으면 쉽게 집중하기는 어려운 방식이기도 합니다.

독일의 인구와 이민정책의 관계

이 보기 힘든 그래프는 해외에서도 환영받기 힘든 모양인데요. 실제로 인구 수와 이민정책의 관계를 연결형 산점도로 표현했다가 다양한 질문에 부딪혔던 사례가 있어서 소개합니다.

https://blog.datawrapper.de/connected-scatterplots/

Are connected scatterplots so bad? - Datawrapper Blog

Connected scatterplots have critics galore — but I still like them, and I tried to figure out why.

blog.datawrapper.de

이 그래프를 본 어떤 분은 [떨어지는 인구수를 이민정책이 끌어올리고 있다]고 표현하더군요.

중간에 원으로 표현한 지점을 보면 대충 이해가 됩니다. 그래프의 점이 점점 오른쪽으로 이동하는 건 x축의 총 인구수가 늘어나는 것을 의미하는데요, 점의 위치가 왼쪽으로 밀려날 때마다 이민 정책이 개선되면서 다시 슬슬 오른쪽으로 점이 찍히는 것을 볼 수 있습니다. 이렇게 보통의 읽는 방향을 무시한 방식 덕에 방향이 바뀐 부분에 좀 더 집중할 수 있는 그래프라고 할 수 있죠. 물론 다른 그래프들 보다는 좀 더 차분히 보는 시간이 필요합니다.

성비와 인구 수의 관계

보기 힘들다, 낯설다라는 의견에도 불구하고 개인적으로 연결형 산점도를 좋아하는 이유는 시간을 제외한 두 수치를 동시에 효과적으로 볼 수 있기 때문입니다. 어떤 데이터는 시간에 따라 자연스럽게 늘어나거나 줄어들지 않기도 하거든요. 그 의외성을 찾는게 나름 재미있게 느껴진다고 해야 할까요.

그래서 국내 데이터에서도 비슷한 주제로 연결형 산점도를 그려봤습니다. 현재 우리나라의 걱정거리의 큰 축을 차지하고 있는 저출산과 관련한 데이터죠. 출생아 수와 연도별 성비를 비교해 보았습니다.

연결형 산점도는 보고 있는 점이 오른쪽으로 흐르는지, 위아래로 흐르는 지 잘 따라가는 과정이 필요합니다.

다행히 연도를 점 위에다가 따로 표기해 놓았거든요.

위의 그래프에서는 좀 더 보기 쉽게 선의 색을 다르게 표현했습니다. 1980년부터 1995년까지 점점 오른쪽으로 찍히는 점은 신생아 중 남아의 수가 여아의 수보다 많다는 것을 의미합니다.

보통 여기까지 파악이 되면 이 때 어떤 일 때문에 신생아 성비 차이가 커졌는지 확인하는 과정이 필요합니다. 어떤 방법이든 좋죠. 구글링, 논문, 기사검색, 혹은 ChatGPT도 가능합니다. 개인적으로 ChatGPT와 기사, 논문 검색 등으로 나름 내린 결론은 1980년대부터 시작된 초음파 기술로 인한 성별 예측 기술이 신생아 성비에도 영향을 끼쳤다는 것입니다. 물론 다른 복합적인 이유들도 있을 수 있겠죠.

그럼 이렇게 태어난 아이들이 성인이 된 2015년부터의 신생아 수는 어떻게 바뀌었을까요?

결혼 연령과 출산연령이 늦춰졌다는 가정도 들어가야겠지만 그러면 한 포스팅으로는 끝나지 않을 것 같아서 이 그래프에서는 제외했습니다.(개인적인 블로그의 장점입니다.)

신생아 수는 수직 하락하고 있지만, 다행히 성비는 과거에 비해 낮아지고 있습니다. 여성과 남성의 수가 어느정도 비슷하게 태어나는 시기가 있고 그 시기가 특정 기간동안 쌓여야 출생아 수에 대한 변화도 생기겠죠.

우리나라의 인구와 관련한 데이터는 생각보다 예전부터 촘촘하게 기록되어 있어 얼마든지 다른 이야기들도 찾아낼 수 있을 것 같습니다. 데이터 시각화와 관련하여 앞으로도 종종 써보도록 하겠습니다.

혹시 위의 그래프의 실제 작업 방법이 궁금하시다면 아래의 뉴스레터를 구독해 주세요. 엑셀과 파워포인트의 어떤 옵션들이 활용되었는지 쉽게 확인하실 수 있습니다.