사진으로 정보를 시각화하는 4가지 방법
사진의 데이터 시각화
데이터는 맥락 속에서 의미를 가집니다.
데이터가 어떻게, 어떤 환경에서 수집되었는지 등 데이터에 대해 더 많이 알 수록 데이터가 지닌 진짜 의미를 알 수 있습니다. 때문에 수치만을 보았을 때, 우리는 종종 이런 맥락을 놓치기도 합니다. 사진은 맥락을 전달하는 면에서 탁월합니다. 단지 미세먼지 농도가 어떻다라는 정보에 더하여, 미세먼지 농도에 따라 바뀌는 대기 모습을 사진으로 담아 수치가 가지는 의미를 보다 정확히 보여줍니다. 이렇듯, 사진은 순간을 담기도 하고, 사진으로 형태나 색등을 기록하기도 하며, 다른 사진들을 대조해서 새로운 정보를 깨닫게 하기도 합니다. 그럼 어떻게 사진을 이용해서 정보를 전달할 수 있을까요? 이 스토리에서는 사진을 이용해서 정보를 전달한 다양한 사례들을 살펴보고, 각각 어떤 방식으로 정보를 전달했는지 알아보려고 합니다.
대비를 통해 맥락 전달하기
인도의 대기오염
출처: 뉴욕타임즈2020년 뉴욕타임즈는 보도에서는 두 아이의 삶을 통해 인도의 대기오염을 다루었습니다. 세계에서 대기오염이 가장 심각한 도시인 인도의 뉴델리에서 모누(Monu)와 아미야(Aamya)는 각기 다른 환경에서 자라고 있습니다. 두 아이가 하루 24시간을 어떻게 보내는지 보여주고, 각각의 상황에서 노출되는 미세먼지 농도를 기록하였습니다. 왼쪽은 모누, 오른쪽은 아미야의 하루를 보여줍니다.
사진을 보니 모누는 마스크도 없이 자전거로 등교를 하네요. 학교까지는 약 5분이 걸립니다. 반면 아미야는 에어컨이 작동되는 자동차로 등교하고 있습니다. 사진에 기록된 미세먼지 수치를 보니, 모누는 자동차로 등교하는 아미야에 비해 약 2배 정도 많은 미세먼지에 노출된 것을 알 수 있습니다.
출처: 뉴욕타임즈다음 사진은 학교 수업시간입니다. 모누의 수업은 야외에서 이루어집니다. 차와 오토바이들이 옆 도로를 지나다녀 먼지가 가득합니다. 반면 아미야의 학교는 교실마다 공기청정기가 설치되어 있습니다. 학교에서 수업을 들을 때도 두 아이의 미세먼지 노출 수치는 많은 차이를 보이네요.
이 보도는 인도의 대기오염 문제를 빈부 격차라는 다른 시각에서 바라봅니다. 그리고 사진을 통해 두 아이의 다른 삶이 어떻게 미세먼지에 대한 노출에 영향을 미치는지 알려줍니다. 우리는 미세먼지 수치만으로는 알 수 없는 정보들을 사진으로 확인할 수 있습니다.
시각화를 통해 역동성 담기
올림픽의 역동성을 보여주다
출처: 뉴욕타임즈뉴욕타임즈는 2014년 소치 올림픽에서 미카엘라 쉬프린(Mikaela Shiffrin)이 스키대회를 어떻게 우승했는지 분석하는 기사를 내보냈습니다. 스키와 같은 종목은 워낙 그 순간이 빠르게 지나가기 때문에 선수의 움직임을 자세히 따라가기가 쉽지 않습니다. 뉴욕타임즈는 실시간으로 이 움직임들을 포착해서 한번에 보여주는 합성된 이미지를 위와 같이 만들었습니다. 미카엘라가 어디에서 어떻게 방향 전환을 했는지, 그 때 어떤 동작을 취했는지 등을 알수있고 속도감 또한 느껴집니다. 이렇게 합성된 긴 이미지를 아래로 스크롤하면서 보면, 그녀와 함께 산을 내려가는 듯한 경험도 제공하게 됩니다.
미국 노스웨스턴 대학의 나이트 연구소(Knight Lab)가 2014년 발행한 아티클에 따르면, 뉴욕타임즈는 실시간으로 합성된 이미지를 생성할 수 있는 시스템을 사전에 개발했다고 합니다. 미리 작성된 포토샵(Photoshop) 스크립트가 각 이미지 간의 차이를 감지하여 자동으로 합성된 이미지를 만들었습니다. 위의 사진에서 알 수 있듯이 선수들의 움직임과 그 역동성을 그 어떤 매체보다 잘 느낄 수 있습니다.
자세한 아래의 내용은 아웃스탠딩 원문에서 확인할 수 있습니다.
1. 대비를 통해 맥락 전달하기
(1) 인도의 대기오염
(2) 오피오이드 위기
2. 시각화를 통해 역동성 담기
(1) 올림픽의 역동성을 보여주다
(2) 허리케인의 피해를 한눈에
3. 색을 통해 다양한 정보 전달하기
(1) 뉴욕의 패션쇼를 색으로 시각화하기
(2) 오염수로 만든 아이스크림
4. 시각화를 통해 현장의 공기 전달하기
https://outstanding.kr/photodata20230222
