데이터시각화 101: ⑤어떤 색을 어떻게 사용해야 할까
데이터 시각화에서 정보를 전달하는 색 사용법
색의 사용은 데이터 시각화에서 정보를 전달하는 데 매우 중요한 역할을 합니다. 색은 복잡한 데이터를 직관적으로 이해할 수 있도록 도와주며, 사용자의 주의를 끌고, 정보를 명확하게 전달하는 수단으로 사용됩니다. 하지만, 색을 사용할 때 주의해야 할 사항들이 존재합니다. 이 글에서는 데이터 시각화에 필요한 색의 기본 개념과 정보 전달을 돕는 색의 사용법에 대해 알아보겠습니다.
색의 대비란
색을 정의하는 여러가지 방법이 있습니다. 그 중 색상(Hue), 채도(Saturation), 명도(Lightness)로 색을 정의하는 HSL을 살펴봅시다. 색상은 빨강, 파랑, 노랑 등의 색깔을 의미하고, 채도는 이 색상이 얼마나 선명한지 흐린지를 결정합니다. 명도는 색의 밝음과 어두운 정도를 나타냅니다.
출처: 작가요제프 알버스(Josef Albers)에 따르면 색은 다른 색과의 대비를 통해 인식됩니다. 동일한 HSL 값을 가지는 초록색 글자가 왼쪽의 하얀색 바탕에서 훨씬 더 선명하게 보이네요. 이는 높은 색의 대비 때문입니다. 숫자로는 8.43로 표기되어 있습니다. 색 대비가 높다는 것은 서로 다른 색 간의 구분이 더 명확해져서 눈에 더 잘 띈다는 것을 의미합니다. (Colorable)
출처: Colorable데이터 분류하기
색은 데이터를 분류하기 위해 사용되기도 합니다. 아래는 각국의 전력 생산량을 에너지원별로 분류하여 그 트렌드를 보여주는 차트입니다. 큰 카테고리인 청정 에너지(Clean power)와 화석연료(Fossil)를 오렌지와 회색의 색상으로 분류하였습니다. 그 안의 세부 카테고리들은 같은 색상을 유지한 채 채도와 밝기를 조절해서 분류했네요. (뉴욕타임즈)
출처: 뉴욕타임즈큰 카테고리를 나타내는 주요 색의 대비가 충분히 높은지 살펴봅시다. 아래와 같이 두 색의 대비는 4.14로 뚜렷합니다. 참고로, Colorable에서 두 색의 대비가 뚜렷하지 않을 때는 숫자 옆에 실패(Fail)이라는 글자가 나타납니다.
출처: Colorable이렇게 색을 이용하여 데이터를 분류할 때 주의할 점이 있습니다. 우선 사용하는 색상의 수를 최소한으로 유지해야 합니다. 위의 세부 카테고리 6개 모두 다른 색상을 사용한다면 어떨까요? 너무 많은 색상을 사용하면 사용자가 혼란을 느끼고, 각 색상이 의미하는 바를 기억하기 어렵게 됩니다. 필요 이상의 색상을 사용하기보다는 명도나 채도를 조절하여 다양성을 표현하는 것이 좋습니다.
또한, 색을 사용할 때 명확성과 일관성이 중요합니다. 색이 나타내는 변수가 사용자에게 명확하게 전달되어야 합니다. 하나의 변수에 대해 여러 색상을 사용하는 경우, 사용자가 이를 직관적으로 쉽게 이해하기 어렵습니다. 때문에, 동일한 변수를 여러 차트나 그래프에서 나타낼 때는 일관된 색상을 사용하는 것이 중요합니다.
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색의 대비란
데이터 분류하기
값의 크기 표현하기
중요한 정보 강조하기
특정 의미 전달하기
접근성을 높이는 방향으로
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