아티클 스터디 2주차(2)

 

1. 오늘의 아티클(주제) : 직관적인 데이터 시각화 만들기

 

데이터 시각화 101: ②직관적인 데이터 시각화 만들기 | 요즘IT (wishket.com)

데이터 시각화 101: ②직관적인 데이터 시각화 만들기 | 요즘IT

 

2. 아티클 정보 요약

 

• 한줄평 : 우리의 뇌가 시각 정보를 처리하는 과정을 이해하고, 직관적인 데이터 시각화를 만드는 방법 안내

 

[1] 우리의 뇌가 시각정보를 처리하는 과정 3단계

 

1단계 : 눈의 신경세포 활동, 색상이나 형태 등 뚜렷한 시각 요소를 추출한다.

2단계 : 공통점과 차이점을 발견하여 패턴을 인식한다.

3단계 : 뇌의 능동적 의미부여, 해석 활동이 시작된다.

 

따라서, 우리는 1단계와 2단계에서 추출되는 시각 정보들을 의도적으로 디자인하는 것이 중요하다.

 

[2] 1단계

 

• 전주의적 속성(Preattentive attrivutes) : 보자마자 주의를 기울이지 않아도 알아차리는 시각 요소, 이것을 이해하면 데이터 시각화 내의 중요한 시각 정보들이 눈에 잘 띄도록 디자인할 수 있다.

 

대표적인 전주의적 속성, 출처 : 신유진 작가 <https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1792>

 

따라서, 직관적인 데이터 시각화란? 전주의적 속성들 디자인에서 의도적으로 사용하는 것이다.

 

중요한 것은, 어떤 시각 요소가 눈에 잘 띄는지 이해하고 중요한 정보가 먼저 눈에 들어오도록 디자인 하는 것이다.

 

[2-1] 1단계 예시

 

• 지진 데이터 : 색상의 차이, 밝기의 차이, 2D 위치의 규칙성, 원을 굵은선이 감싸기

- 두 개의 큰 지진이 16,000개 이상의 다른 지진을 촉진 시켰다는 정보를 효과적으로 전달한다.

 

• 백신의 효과 : 뚜렷한 색상의 차이, 밝기 차이, 2D 위치의 규칙성, 선 두께의 차이(영역 구분)

- 백신이 소개된 시점이 선 두깨로 명확하게 구분되어 확진자 수의 급감을 효과적으로 알 수 있다.

 

[3] 2단계

 

• 게슈탈트 원리(Gestalt princlples)에 따르면, 우리의 뇌는 나무보다 숲을 보는 데 탁월하다. 또한 특정 규칙이 적용될 때, 요소들을 연관된 하나의 그룹으로 인식하는 경향이 있다. 이 과정을 통해 복잡한 시각 정보를 좀 더 이해하기 쉬운 형태로 정리함으로써 패턴을 인식할 수 있는 것이다.

 

[3-1] 게슈탈트 원리 적용하기

 

• 가까이 위치하기 : 근접성(proximity)의 원리는 서로 가까이 있는 요소일수록 더 연관되어 보인다는 것이다.
• 비슷한 특징 가지기 : 유사성(similarity)의 원리에 따라 비슷한 특징을 가지고 있는 요소일수록 더 연관되어 보인다.
• 같은 방향으로 움직이기 : 공동 운명(common fate)의 원리에 따라 같은 방향으로 움직이는 요소일수록 더 연관되어 보인다.
• 연결하기 : 균일한 연결(uniform connectedness)의 원리에 따라 시각적으로 연결된 요소일수록 더 연관성있는 것처럼 인지된다.

 

(3) 같은 방향으로 움직이기 : 미국 내의 성별, 인종별 소득 이동에 대한 시각화된 데이터

 

[4] 결론

 

• 직관적인 데이터 시각화를 디자인하기 위해서는 우리의 뇌가 시각 정보를 처리하는 과정에 대해서 선 이해가 필요하다. 콜린 웨어(Colin Ware) 박사가 말하는 우리의 뇌가 시각 정보를 처리하는 과정 세 단계를 유의하자.
• 여기에 더해서 데이터 시각화 자료를 통해 부정확한 정보를 전달하지 않고, 오해를 불러 일으키지 않도록 데이터 시각화를 정확하게 판단하며 볼 수 있는 눈을 기르는 것이 중요하다고 한다.

 

3. 인사이트

• 우리의 뇌가 시각 정보를 처리하는 과정을 이해하고 데이터 시각화 자료들을 많이 찾아보며 정확하게 보는 눈을 기르는 것이 중요하겠다.