데이터 시각화에 적용된 게슈탈트 법칙
데이터 시각화의 원리 리뷰 01
데이터 시각화와 관련된 책들을 조금씩 읽어나가고 있다.
지금 읽고 있는 책은 죠르즈 카몽이스(Jorge Camões)의 데이터 시각화 원리(DATA AT WORK). 데이터 시각화에 대한 이론과 사례들을 엑셀을 이용해 그린 그래프들을 통해 설명하고 있다. 원본 차트도 거의 모두 공유되고 있어서 직접 뜯어보면서 공부하기로.
게슈탈트 법칙은 디자인에 조금이라도 관심이 있는 사람이라면 지겹도록 들었을 것이다. 사실 디자인 작업하면서 이 법칙에서 벗어나는 것을 만들기는 힘들다.
그럼 데이터 시각화에서 게슈탈트 법칙은 어떻게 적용되고 있는가. 원본 차트와 책에서 설명한 내용을 바탕으로 풀어보려 한다.
근접의 법칙
가까운 것들은 멀리 있는 것들보다 좀 더 관련되어 있다.
차트에서 가까이 모여있는 대부분을 하나의 그룹으로 식별해내고, 그 점들을 확인하고 나면 (그룹이라는) 인식은 강화된다.
유사의 법칙
색상, 크기, 형태가 같은 개체들은 비슷한 성질이 있다고 생각한다.
붉은색 두꺼운 꼬리 : 멀리 떨어져 있어도 여러 국가들을 그룹화해준다.(재정적 위기, 국가 부채로 어려움에 처한 나라들을 의미한다.)
구분의 법칙
여러 개체들이 하나의 그룹으로 보이게 하려면 막혀 있는 도형을 추가한다.
(+ 책에 인쇄된 이미지와 엑셀 원본 차트의 디자인이 조금씩 다르다. 왼쪽 이미지의 원은 엑셀 차트에 내가 추가한 것. 참고로 엑셀 원본에서 차트 뒤로 도형을 배치할 수가 없어서 도형을 그리고 국가명만 따로 한번 더 입력했다.)
연결의 법칙
서로 연결된 개체들은 하나의 그룹으로 보이는 경향이 있다.
‘꼬리’ 측정값들을 이은 선으로 값들을 하나의 그룹으로 읽는다.
연결의 법칙은 선 차트의 기초로, 차트에서 가장 관계된 점들을 연결한다.
폐쇄성의 법칙
형태를 완성하려는 경향
점선을 실선으로 인식, 측정값 사이를 부드럽게 연결하려는 경향
-실제 데이터와는 정확히 맞지 않을 수 있다.
형태/배경의 법칙
데이터를 보여주는 전경과 추가 요소인 배경 사이의 차별점을 확실하게 둔다.
왼쪽의 그래프에는 배경으로 쓰인 눈금선이 너무 짙어서 원래의 그래프가 잘 보이지 않는다. 극단적으로 오른쪽의 이미지처럼 배경선을 지워버리거나 조금 연하게 디자인(보통 회색의 점선이나 얇은 실선으로 편집)한다.
마무리
우리가 이미지 읽는 방법을 제시할 수 있도록 이 능력을 의식적으로 연습해야 한다.(82p)
차트를 만들 때 게슈탈트 메커니즘은 아껴 쓰도록 하자. 모든 법칙의 힘을 모아서 생각해 보면 명시적인 그룹을 만드는 것만으로도 충분하다.(82p)
그래프는 여러 가지 개체들이 복잡하게 얽혀 있기 때문에 읽는 방법을 최대한 제시하며 디자인하는 편이다.
오피스 프로그램의 차트 편집이 어려운 이유는 읽는 방법을 제시하는 장치들의 디자인이 너무 굵거나 과하게 되기 너무나 쉽도록 되어 있기 때문. 당장 그래프 배경의 눈금선만 회색으로 바꿔도 그래프가 훨씬 강조되어 보인다.
게슈탈트 법칙이라는 개념이 어렵다면 '읽는 방법'을 제시해 준다고 생각하자. 좀 더 강조하거나 연결관계를 만들어 상대방이 그래프를 읽기 쉽게 만드는 것이다. 당연히, 한두 번 가지고는 안될 테니 꾸준히 그려보는 것 밖에 답이 없다.
위의 포스팅에서 사용된 차트는 2002년~2013년 동안의 유럽의 국민총생산(GDP)을 대비해 본 교육 수준을 산점도로 표현한 것이며, 원본 이미지는 아래의 이미지와 블로그에서 확인 가능하다.
데이터 시각화 원리의 차트 원본과 레퍼런스 등을 볼 수 있는 블로그.
http://www.dataatworkbook.com/
