AI는 기대만큼 사랑받고 있을까?
AI에 대한 기대, 그리고 두 가지의 그래프
데이터를 그래프로 표현하는 데에는 항상 딜레마가 따릅니다.
많은 사람이 쉽게 이해할 수 있는 그래프를 선택할 것인가, 아니면 조금 어렵더라도 데이터를 제대로 전달할 수 있는 그래프를 선택할 것인가에 대한 고민은 데이터 시각화에 종사하는 모든 사람이 한 번쯤 겪어봤을 것입니다. 오프라인 모임에서도 이런 이야기가 자주 나오는 것을 보면, 이는 공통된 고민임이 분명합니다.
어떤 내용인지 깊이 파고들 의향이 있는 사람들은 새로운 그래프를 반기겠지만, 전형적인 그래프를 선호하는 대중을 대상으로 해야 하는 곳에서는 이런 새로운 그래프가 불청객처럼 느껴질 수도 있습니다. 최근 이에 관련된 흥미로운 사례를 발견해서 이야기를 나누고자 합니다.
컨설팅 회사인 BAIN&COMPANY에서 조사한 자료를 엑셀로 그려봤습니다. 원본 그래프를 참고하여 한글로 재구성했습니다.
출처 : 포스팅 하단에 표기질문 내용은 기대를 충족하거나 그 이상이었다고 응답한 사람들의 비율에 초점을 맞추고 있습니다. 따라서 이 그래프로는 생성형 AI에 대해 부정적으로 응답한 사람들의 의견은 알 수 없습니다.
긍정적으로 응답한 비율이 늘어난 상단의 점 사이는 짧은 반면, 하단의 선 길이는 상대적으로 깁니다. 특히 운영과 법무를 보면 그러합니다. 가로 항목의 범위가 50%부터 시작하기 때문에 과대 표현된 부분도 있습니다.
상단의 그룹에 비해 2023년에 긍정적인 기대를 품고 있던 사람의 비율이 높았다가 큰 폭으로 감소했습니다. 이는 애초에 기대치가 높았던 그룹들이 많았다는 것으로 해석할 수 있습니다.
출처에서 몇 명에게 질문했는지 알 수 있습니다.
전체적으로는 긍정적으로 응답한 비율이 81%에서 77%로 낮아졌습니다. 이는 평균값으로 계산된 것으로 보입니다.
다른 쪽에서는 어떻게 그렸을까?
이번에는 같은 데이터로 그렸을 거라고 추측되는 한국언론사의 그래프를 살펴봅니다. 마찬가지로 원본의 그래프를 엑셀로 다시 구현했고, 중요한 부분의 특성은 느낌만 비슷하게 편집했습니다. 장담컨대 원래 기사의 그래프가 제 것보다는 좀 더 예쁩니다.
제목이 단순해지면서 원래의 '긍정적으로 대답한 비율'이라는 의미가 빠졌습니다.
원본의 업무 종류를 줄였습니다. 전체 데이터를 보여주기보다는 요약이나 정리에 초점을 맞춘 콘텐츠인 것 같습니다.
막대그래프 두 개를 붙여서 표현하면 데이터 차이보다는 막대 각자의 높이가 좀 더 강조됩니다.
설문 대상 인원수가 빠졌습니다.
만족도가 높아지고 낮아진 업무를 화살표로 구분했습니다. 화살표가 가장 직관적인 방법이긴 합니다.
개인적으로 강의 때 사용하는 것 외에 아이콘(혹은 픽토그램, 그래프 하단에 추가되어 있는 그림들을 의미합니다.)을 추가하지 않는 편입니다. 개인적 취향인데, 한쪽에서는 계속 사용하는 것 같습니다.
결국, 어떤 그래프가 더 위인지 아래인지에 대한 판단은 쉽지 않습니다. 디자이너 개인의 의도나 욕심이 반영되더라도 최종 결정은 사용자가 하니까요. 중요한 것은 그래프를 보는 사람들이 얼마나 데이터를 파악하려는 노력을 기울이느냐에 달려있습니다. 만약 그래프에서 데이터를 더 깊이 이해하려는 분위기가 조성된다면, 단순히 요약하는 데 그치지 않고 더 자세한 분석과 해석이 뒤따랐을 것입니다.
이 포스팅을 마치며, AI와 업무의 결합이 우리의 실무 환경에 가져올 변화를 주목해 보는 것도 좋겠습니다. 긍정적인 기대가 많았던 만큼, 앞으로의 발전과 개선이 더욱 기대됩니다. 그래프와 데이터는 그 자체로 중요한 정보를 담고 있지만, 이를 해석하고 적용하는 우리의 노력에 따라 그 가치가 달라질 것입니다.
원본 출처
AI Survey: Four Themes Emerging | Bain & Company
그럼 저는 다음에도 도움이 되는 정보디자인 사례로 찾아오겠습니다.
항상 감사합니다.
김세나 드림
P.S 매주 정보를 시각화할 수 있는 탁월한 방법을 알려드리겠습니다.
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