보로노이 트리맵 (Voronoi Treemp) 사용법
계층적 데이터 시각화하기
보로노이 트리맵(Voronoi Treemap)이라고 들어보셨나요? 데이터 시각화의 한 표현방법으로 아래의 그림과 같이 각 세포(cell)가 데이터의 한 요소를 나타내며, 세포의 크기는 해당 요소의 데이터 값의 크기를 의미합니다. 세포의 불규칙한 형태가 마치 비누 거품이 서로 닿아서 만들어지는 모양을 연상시키도 합니다. 이는 다양한 형태와 크기를 가지는 데이터 요소들을 더 자연스럽고 유기적으로 표현할 수 있게 합니다.
출처: 뉴욕타임스 (https://www.nytimes.com/interactive/2021/07/28/upshot/infrastructure-breakdown.html)보로노이 트리맵 알고리즘은 2005년 발저와 듀센(Balzer and Deussen)에 의해 소개되었으며, 정보 시각화에서 사각형을 사용하는 대신 다각형을 사용하는 것을 가능하게 함으로써 시각적 표현의 제한을 해결할 수 있었습니다.
언제 보로노이 트리맵을 쓸까요?
보로노이 트리맵은 기존의 트리맵과 같이 대량의 계층적 데이터를 시각화하기 위해 사용됩니다. 데이터의 각 부분이 전체에서 차지하는 비중을 셀의 면적으로 나타내어, 구조적인 관계와 상대적 크기를 한눈에 볼 수 있게 해 줍니다. 특히, 여러 카테고리가 있고 각 카테고리의 크기나 값이 중요한 정보를 제공할 때 유용합니다. 예를 들어, 회사의 여러 부서별 매출 비율, 웹사이트의 트래픽 분포, 혹은 국가별 GDP 분포 등을 나타낼 때 트리맵을 사용할 수 있습니다. 아래에서 실제 예시를 통해 한번 살펴볼까요?
1) 예산
처음에 나왔던 이 시각화는 2021년 바이든 대통령이 제안한 인프라 관련 예산을 뉴욕타임스에서 시각화한 것입니다. 인프라 예산은 한경 오염 (Pollution), 운송 (Transportation), 혁신 (Innovation) 등 다양한 카테고리로 나누는 데요. 이 각각의 카테고리 안에 어떤 예산이 얼마나 책정되어 있는지 직관적으로 이해할 수 있습니다.
출처: 뉴욕타임스다음은 2022년도 해외원조(ODA) 예산이 어떻게 부처별로 나누어졌는지 아시아경제에서 시각화한 것입니다. ODA 전문기관인 한국수출입은행(EDCF)과 한국국제협력단(KOICA)의 비율이 생각보다 작은 것을 알 수 있습니다. 이렇듯 보로노이 트리맵은 예산의 구성을 보여주기에 적합한 시각화 방법 중 하나입니다.
출처: 아시아경제 (https://story.asiae.co.kr/ODA/)2) 종의 구성
로이터에 따르면 삼림 벌채, 농약 사용, 공해, 기후 변화 등의 이유로 매년 세계 곤충 수가 최대 2%의 전례 없는 속도로 감소한다고 합니다. 곤충이 생태계에서 얼마나 많은 비중을 차지하는지 보여주기 위해서 아래와 같이 보로노이 다이어그램을 사용하였습니다. 알려진 곤충 종은 100만 종이 넘는데요, 이는 생태계 전체의 50% 이상을 차지하는 것을 알 수 있습니다.
출처: 로이터3) 투표 결과
2020년 미국 대통령 선거에는 바이든과 트럼프가 대통령 후보로 나왔었죠. 선거에서 이기기 위해서는 270개의 선거인단 표가 필요합니다. 아래 시각화는 대통령 선거 이전에 각 주의 투표 결과를 독자들이 직접 예상해서 만들어 볼 수 있도록 하였습니다. 어떤 주에서 승리하여, 얼마나 많은 득표 수를 가져올 때 대통령 선거결과가 어떻게 바뀌는지 직관적으로 이해할 수 있습니다.
출처: 뉴욕타임스쉽게 보로노이 트리맵 만드는 법
복잡한 코딩 없이 보로노이 트리맵을 만드는 법이 있습니다. 바로 RawGraph (https://app.rawgraphs.io/)를 이용하는 방법인데요. 데이터를 업로드하고, 아래와 같이 Treemap (Voronoi)를 선택하면 됩니다. 보로노이 트리맵을 만들기 위해 필요한 기본적인 데이터 구조는 트리맵과 같기 때문에 다음의 튜토리얼(https://www.rawgraphs.io/learning/how-to-make-a-treemap)을 참고하시면 될 것 같아요.
출처: RawGraphs보로노이 트리맵은 계층적 데이터를 시각화하기에 적합합니다. 데이터의 각 부분이 전체에서 차지하는 비중을 셀(cell)의 면적으로 나타내어, 구조적인 관계와 상대적 크기를 한눈에 볼 수 있게 해 줍니다. 셀의 모양은 불규칙적이며 사각형으로 제한되지 않아, 더 다양한 형태의 공간을 만들 수 있다는 장점이 있습니다.
출처
https://flowingdata.com/2008/05/05/american-consumers-spend-more-money-on-cheese-than-on-computers/
https://www.nytimes.com/interactive/2021/07/28/upshot/infrastructure-breakdown.html
https://www.researchgate.net/publication/318494290_Voronoi_Treemaps
https://story.asiae.co.kr/ODA/
https://www.reuters.com/graphics/GLOBAL-ENVIRONMENT/INSECT-APOCALYPSE/egpbykdxjvq/index.html
https://www.nytimes.com/interactive/2020/us/elections/electoral-college-battleground-states.html
https://www.nytimes.com/interactive/2021/07/28/upshot/infrastructure-breakdown.html
