누구나 쉽게 데이터를 시각화할 수 있게 된 것은 긍정적인 변화입니다. 뉴스젤리 역시 창립 초기부터 누구나 데이터를 활용할 수 있는 세상을 꿈꾸며 달려왔기에, 이런 시대의 흐름은 아주 반가운 일입니다. 하지만 아직도 더 나은 데이터 시각화의 활용에 대해서는 꾸준히 고민하고 있어요. 기업에서 기껏 만들어 놓은 차트, 대시보드가 기대만큼 제대로 활용되지 못하는 상황을 종종 보았기 때문입니다.

데이터 시각화의 의미는 도형, 색깔 등의 시각화 요소를 활용해 데이터를 요약한 형태로 표현하는 것인데요. 데이터 활용이 대중화된 현재 시점에서 데이터 시각화는 단순히 데이터를 시각화 차트로 만드는 것에서 그치지 않습니다. 나아가 시각화의 목적에 대한 고민부터 중요한 의사결정을 위한 설득 수단으로 무엇이 효과적인지에 대한 고민까지 아우르는 행위를 의미합니다. 따라서 데이터 시각화를 제대로 활용하고 싶다면 이제는 한 단계 높은 이해가 필요하죠!

우리는 어떻게 활용도 높은 데이터 시각화를 구현할 수 있을까요? 이 글에서는 단순한 차트 제작에서 나아가 활용도 높은 시각화를 위해 필요한 것은 무엇이고, 그것을 통해 만들어 낼 수 있는 가치는 무엇인지 이야기해 보려고 합니다.

1. 데이터 시각화를 가치 있게 만드는 ‘이야기’

본론부터 말하자면 데이터 시각화에 가치를 만드는 것은 바로 ‘이야기’입니다.

뜬금없이 웬 이야기인가요?

여러분의 머릿속에 물음표가 생길 수 있는데요. ‘이야기’란 어떤 사물이나 사실, 현상에 대하여 일정한 줄거리를 가지고 하는 말이나 글을 뜻합니다. 또 ‘서로 주고받는 말’이라는 뜻을 가지고 있기도 하죠. 단순히 단편적인 내용을 나열하는 것이 아니라, 각각의 이야기 마디 간 연결 고리를 걸어 매끄럽게 말하는 것을 보통 이야기라고 부릅니다.

이야기와 이야기가 아닌 것을 비교해 보면 이야기의 특징이 두드러집니다. 여러분은 위 두 사례 중에서 어느 글의 내용이 더 와닿으시나요? 이야기가 아닌 것은 단순 정보들이 나열되어 있어 독자가 스스로 정보들의 유기성을 파악하고 곱씹어야 하는 반면, 이야기는 쓰인 그대로 쉽게 이해됩니다. 이렇게 기승전결을 가진 이야기는 누구나 삼키기 쉽죠!

이런 이야기의 특장점을 시각화에도 적용해 볼 수 있습니다. 데이터에 대한 줄거리를 가지고 시각화하는 것인데요. 데이터의 종류, 시각화 목적, 사용자 시나리오 등 다각도에서 고민하고 설계할수록 줄거리가 촘촘해지면서 데이터 시각화는 설득력을 가지게 됩니다. 단순히 데이터를 차트로 그리는 데에만 집중하는 시각화와는 사뭇 다른 접근 방법이죠! 뉴스젤리는 이런 과정을 통해 탄생한 시각화를 ‘이야기가 있는 시각화’라고 부릅니다.

2. 이야기가 있는 시각화를 만드는 방법, ‘데이터 스토리텔링’

이야기가 있는 시각화는 어떻게 만들 수 있을까요? 구체적인 방법에 대해 궁금하실 수도 있을 것 같은데요. 이때 우리에게 필요한 역량이 바로 ‘데이터 스토리텔링’입니다.

데이터 스토리텔링은 일반적인 데이터에 특정 상황과 줄거리를 입혀 하나의 이야기로 만드는 작업을 말합니다. 마치 글을 쓰는 것처럼 데이터에 육하원칙(누가, 언제, 어디서, 무엇을, 어떻게, 왜)의 개념을 적용하면 되는데요!

데이터가 육하원칙 중 ‘무엇(What)’을 의미한다면 특정 상황은 ‘누가(Who), 언제(When), 어디서(Where)’를, 줄거리는 ‘어떻게(How), 왜(Why)’를 내포하는 것입니다.

이해를 더하기 위해 2024년의 월별 매출 데이터를 예시로 들어 설명해 보겠습니다.

2024년의 월별 매출 데이터로 스토리텔링을 하고자 한다면, 가장 먼저 데이터가 어떤 상황에 활용될 것인지 검토해 보는 게 좋습니다. 위 예시에서는 ‘경영진이 검토할 연말 성과 보고서에서 월별 매출 성과를 데이터로 보고하는 상황’을 들었는데요. 여기에서 우리가 가장 중요하게 고려해야 할 점을 세 가지로 뽑을 수 있습니다.

첫 번째는 ‘경영진’에게 중요한 정보를 위주로 구성해야 한다는 점, 두 번째는 ‘성과’가 두드러지도록 표현해야 한다는 점, 세 번째는 ‘보고서’에 적합한 표현 방식을 선택해야 한다는 점입니다.

상황을 파악했다면 줄거리를 설계해 보아야겠죠! 줄거리는 상황에 따라 다양하게 만들 수 있지만 예시로 2가지의 줄거리를 정리해 보았습니다. 경영진이 검토할 연말 성과 보고서라는 점을 고려해 아래 두 가지의 정보를 핵심적으로 전달하기로 했습니다.

1. 올해 매출이 어떤 양상으로 변화해 왔는지
2. 매출이 가장 저조하거나 우수했던 달이 언제였는지

상황과 줄거리를 모두 파악한 후에는 데이터를 보고서에 적합한 형태로 구현하는 단계만 남았는데요. 이때 4가지 팁만 기억하면 더욱 자연스럽고 직관적으로 데이터를 시각화할 수 있습니다.

A. 최대한 단순화하기

시각화 사례를 찾다 보면 데이터가 너무 복잡하거나 표현 방식이 화려하고 아름다운 차트를 종종 발견하는데요. 사실 데이터 시각화에서는 덜어냄의 미학을 아는 것이 더 중요합니다. 데이터 변수가 너무 많다면 차트를 해석하기 불편하고, 과하게 심미성만을 고려한다면 차트가 표현하려는 내용을 놓치게 될 수 있기 때문이에요.

따라서 데이터에 적합한 차트 중에서도 가장 단순한 시각화 유형을 활용하시는 것을 추천합니다. 또한 시각화가 끝나면 핵심 메시지 전달을 방해하는 요소는 없는지 반드시 검토해 보는 것이 좋아요!

B. 시각적 경로 설정하기

우리는 무언가를 읽을 때 무의식적으로 왼쪽에서 오른쪽으로, 위에서 아래로 시선을 옮기는 경향이 있습니다. 따라서 데이터를 시각화할 때도 이를 고려하여 시각적 경로를 설정하면 사용자도 이해하기 쉽고 전달하고 싶은 메시지도 더욱 명확하게 표현할 수 있습니다. 예를 들어 막대 차트를 그릴 때 데이터 수치가 큰 순서대로 왼쪽에서 오른쪽으로 막대를 정렬하는 방법이 있어요.

C. 강조할 부분 고려하기

앞서 줄거리를 설계할 때 핵심적으로 전달할 정보를 결정했는데요! 시각화할 때 역시 핵심 정보를 고려해야 합니다. 단순하게는 가장 크거나 작은 데이터값을 강조할 수도 있고, 사용자가 중요하게 생각하는 데이터값을 강조할 수도 있죠. 핵심 데이터를 표현하는 시각화 요소에 밝고 강렬한 색상을 사용하거나 차트 위에 도형 등을 활용해서 핵심 부분을 강조하는 방법으로 중요성을 부각할 수 있습니다.

D. 고정관념 적극 활용하기

고정관념은 보통 부정적인 의미로 많이 쓰이는데요. 누군가를 설득할 용도로 데이터를 시각화한다면 사람들의 고정관념이나 관습적 기호 등을 적극적으로 활용해 보시면 좋습니다. 예를 들어 온도 데이터를 나타낼 때 차가운 것에는 파란색, 뜨거운 것에는 빨간색을 사용하면 데이터를 이해하기가 훨씬 더 쉽겠죠? 물론 보는 사람의 특성에 맞추어 활용해야 한다는 점은 유의해 주세요!

이제 다섯 가지 팁을 참고하여 설계한 줄거리를 시각화해 보겠습니다! 먼저 올해의 매출 변화 추이를 보여주기에 적합한 시각화 유형 중 가장 단순하고 직관적인 라인 차트를 선택했습니다. 사람들의 시각적 경로를 고려하여 2024년 1월부터 12월까지의 데이터를 왼쪽부터 오른쪽으로 정렬했어요.

또, 매출이 가장 높았던 달과 낮았던 달을 하이라이팅해서 경영진이 시각화 차트 이미지 한 장으로도 핵심적인 인사이트를 파악할 수 있도록 설계했는데요. 매출이 가장 높았던 달은 파란색, 가장 낮았던 달은 빨간색을 활용해 데이터를 쉽게 해석할 수 있도록 구성했습니다.

이렇게 데이터를 어떤 상황에, 어떤 목적과 줄거리로 전달할 것인지 설계하는 것이 바로 데이터 스토리텔링인데요, 이쯤에서 눈치채셨을지도 모르겠어요. 설계된 데이터 스토리를 직관적으로 파악할 수 있게 제작한 시각화가 바로 ‘이야기가 있는 시각화’입니다. 예시로는 간단한 라인 차트 제작 과정을 설명했지만, 한 차트에 더욱 다양한 정보를 담고 싶거나 시각화 차트를 여러 개 배치하는 대시보드를 제작할 때 이야기는 더욱 빛을 발할 거예요.

3. ‘이야기’가 있는 데이터 시각화의 차별점

서론에서 밝혔듯이 데이터 시각화가 대중적으로 활용되고 있음에도 불구하고 실용적인 시각화를 만드는 사람은 많지 않습니다. 활용 목적과 사용자를 고려하지 않고 데이터를 단순히 나열하기만 한 시각화는 해석하기가 불편하고, 적합한 활용도를 찾을 수 없어 끝내 잊히곤 하죠. 결국 활용도가 낮아진다는 뜻입니다.

뉴스젤리는 데이터 시각화의 활용도가 낮아지는 주요 원인을 ‘이야기’의 부재에서 찾았는데요. 시각화에서 이야기의 유무가 만드는 차이에 대해서 알아보겠습니다. 앞으로 이어질 내용에서 ‘이야기가 있는 시각화’를 만들어야 하는 이유에 공감하실 수 있을 거예요!

A. 단순 시각화 vs 이야기가 있는 시각화

‘이야기’의 차별점은 단 두 문장만으로도 설명할 수 있습니다.

첫 번째, ‘데이터를 이해한다’. 앞서 데이터 스토리텔링을 구성하는 요소 중 ‘줄거리’에 관해 설명했습니다. 줄거리는 ‘어떻게(How), 왜(Why)’를 의미하기도 하죠! 시각화의 기본은 데이터의 이해라고 할 수 있는데요. ‘이야기가 있는 시각화’는 이야기를 설계하는 단계에서 데이터의 활용 목적과 핵심 지표를 충분히 파악하기 때문에, 이를 가장 적절하게 표현할 수 있는 데이터의 조합으로 차트가 구성됩니다. 자연스럽게 데이터에 적절한 시각화 유형과 표현 방법을 선택할 수 있고, 핵심 인사이트 전달의 설득력을 높일 수 있어요.

두 번째, ‘사용자에게 공감한다’. 데이터 스토리텔링을 구성하는 또 다른 요소는 ‘특정 상황’입니다. 특정 상황은 ‘누가(Who), 언제(When), 어디서(Where)’를 의미하기도 했는데요. 데이터 시각화에 앞서 ‘누가, 언제, 어디서 데이터 시각화를 활용할 것인가?’를 고민한다는 것은 ‘사용자 시나리오’를 설계하는 것과 동일합니다. 따라서 이야기가 있는 시각화는 사용자의 마음에 공감함으로써 제작되죠!

주로 한 개 이상의 차트를 배열하는 시각화 대시보드에서 이야기의 두 번째 차별점이 두드러지는데요. 설계된 이야기의 구성에 따라 시각화 차트의 배치 순서를 조정하거나, 사용자의 데이터 탐색 수준을 고려하여 인터랙티브 요소 유무와 방식을 세부적으로 더할 수 있습니다. 개별 차트를 구성할 때 역시 사용자 기준 정보의 중요도에 따라 시각화 요소의 색깔이나 크기를 달리 설정할 수도 있죠. 심미성과 사용성 모두 놓치지 않을 수 있습니다.

B. 이야기가 있는 시각화의 효과, 실제로는 어떨까?

‘이야기가 있는 시각화’는 제작 의도가 분명하기 때문에 훨씬 강한 설득력을 갖게 되는데요! 이는 저희의 강점이자 차별점으로서 남다른 고객 만족도를 이끌어내고 있습니다. 실제 고객 사례를 통해 이야기의 효과를 알아보도록 하겠습니다.

살펴볼 사례는 한국문화관광연구원과 뉴스젤리가 제작한 시각화 웹 서비스, ‘문화·관광·콘텐츠 정책 지표 상황판’입니다. 한국문화관광연구원은 문화산업 및 관광 진흥을 위한 연구, 조사, 평가를 진행하는 국책 연구기관으로, 문화·관광에 관한 데이터 개방을 목적으로 시각화 대시보드를 제작하고자 하였습니다.

따라서 서비스 구축 목적을 크게 2가지로 제시했는데요. 첫째는 정책 담당자들이 정책 기획과 모니터링, 성과 측정 등을 위한 근거 자료로 데이터를 활용할 수 있도록 하는 것이고, 둘째는 국민들이 데이터를 통해 사회 변화를 쉽게 이해하고 정책 제언에 참여하기를 기대하는 것이었어요.

이를 통해 뉴스젤리는 먼저 위 서비스에서 데이터를 활용하는 핵심 목적을 정의했습니다. 정책 담당자 및 국민이라는 대상 사용자들이 데이터를 쉽게 탐색하고 활용할 수 있도록 해야 한다는 점이었죠. 따라서 서비스 내에서 어떤 데이터를 제공하는지, 각 데이터는 어떤 변화를 보이는지를 직관적으로 보여줄 수 있어야 한다는 목표와, 사용자의 데이터 탐색이 쉬워야 한다는 목표를 설정했어요.

먼저 서비스에서 제공해야 하는 데이터를 분석했습니다. 데이터는 대부분 지수, 시간, 거래액 등의 지표를 시간에 따라 수집한 시계열 데이터였는데요. 시계열 데이터의 변화 추이를 가장 직관적으로 표현할 ‘라인 차트’ 유형을 선택했습니다.

시계열 데이터는 데이터의 집산 기준을 월, 분기, 년 등으로 변경하면 서로 다른 인사이트를 얻을 수 있다는 특징이 있는데요. 이 특징을 바탕으로 라인 차트 상단에 데이터의 시계열 기준을 변경할 수 있는 드롭다운을 넣어, 사용자가 쉽고 빠르게 주, 월, 분기, 연 등의 집산 기준으로 데이터를 시각화할 수 있도록 하였습니다.

또한, 사용자의 쉬운 데이터 탐색을 위해서는 시각화 요소의 색깔과 인터랙티브 기능을 적극적으로 활용했는데요. 많은 개수의 라인이 그려진 차트에서 특정 라인 위에 마우스 오버를 하면 해당 라인만 하이라이팅 되고 나머지 라인은 회색으로 변하도록 하였습니다. 따라서 사용자는 현재 보고 있는 데이터가 무엇인지 바로 알 수 있죠.

또한 마우스 오버했을 때 노출되는 툴팁에도 라인과 같은 컬러의 점을 넣어 가독성을 높였습니다. 특히 툴팁에는 사용자가 마우스 오버한 시점뿐만 아니라 전기 대비, 전년 동기 대비 증감률 데이터를 숫자로 표시하여 부가적인 인사이트를 함께 도출할 수 있도록 했습니다.

사용자는 서비스에 접속했을 때 가장 먼저 1) 라인의 기울기 변화를 통해 시간에 따른 지표 변화 추이를 파악할 수 있고, 2) 각양각색의 라인을 비교하며 항목 간 데이터 비교가 가능하며, 3) 라인 위에 마우스 오버하여 개별 데이터의 상세 수치를 파악할 수 있습니다.

이렇게 사용자와 데이터를 모두 고려한 ‘이야기가 있는 시각화’로 서비스를 구축하니 서비스 사용자에게서 긍정적인 피드백을 받을 수 있었는데요. 특히 시계열 데이터를 탐색하기 적절한 시각화 환경과 인터랙티브 기능을 통한 데이터 제공 방식에 대해 호평을 받았습니다. 뉴스젤리 내부적으로도 데이터 시각화에서 ‘이야기’가 어떻게 작용하는지를 크게 느낄 수 있었던 순간이었어요.

에디터의 한마디

지금까지 데이터 시각화를 더 가치 있게 만드는 ‘이야기’와, 이야기를 설계하는 ‘데이터 스토리텔링’, 마지막으로 평범한 시각화와는 다른 ‘이야기가 있는 시각화’의 특별한 점에 대해 알아보았습니다. 이미 느끼셨을지도 모르겠지만 이야기가 있는 시각화는 뉴스젤리가 가장 잘 알고, 잘하는 분야인데요. 그렇기에 오늘의 글에서도 시각화에서 이야기가 갖는 힘과 중요성을 자세히 설명할 수 있었습니다.

2024년이 눈 깜짝할 새에 지나 버리고, 벌써 2025년의 해가 밝았는데요. 이 시점이 되면 데이터 시각화에 관심을 두시는 분들이 뉴스젤리에게 꼭 한 가지, ‘데이터 시각화의 미래’를 물어보시곤 합니다. 올해는 특별히 데이터 시각화의 전망에 대한 질문과 함께 AI의 영향력에 대한 우려를 내비치시는 분들도 더러 계셨던 것 같아요. AI에게 데이터만 주면 시각화 차트를 뚝딱 만들어 주더라, 하시면서요. 같은 맥락으로 ‘AI가 다 해 주는 세상에 굳이 내가 데이터 시각화를 알아야 하나?’라고 생각하셨던 분들이 계실지도 모르겠어요.

이럴 때일수록 뉴스젤리는 ‘이야기’가 중요하다고 말하고 싶습니다. 단순히 데이터를 차트로 그리는 기술은 AI가 더욱 빠르고 능숙할지도 모르겠어요. 하지만 데이터를 활용하는 상황과 맥락을 이해하고, 사용자의 마음을 헤아려서 더 나은 시각화를 만들고자 하는 노력은 사람만이 가능한 능력이 아닐까요? 차가운 기계가 사람의 따뜻한 온기를 대신할 수 없는 것처럼요.

뉴스젤리는 올해도 이야기가 있는 시각화로 여러분의 더 나은 데이터 활용을 위해 유용한 시각화 콘텐츠를 제작할 예정입니다. 많은 관심 부탁드리며, 새해 복 많이 받으세요!

원문: 뉴스젤리의 브런치

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저는 x축과 y축, 숫자, 그리고 도형 등이 떠오르는데요. 너무나 익숙한 구성 요소들이지만, 때로는 딱딱하고 지루하게 느껴지기도 합니다. 식상하지 않게 데이터를 표현할 방법은 없을까요?

뉴스젤리는 누구보다 빠르게 시각화 트렌드를 읽기 위해 최신 시각화 사례를 찾아다니는데요! 시각화 사례 중 ‘그림’을 활용해 데이터를 독특하고 재미있게 표현한 사례를 발견했습니다. 여러분과도 공유하고 싶어 시각화 차트에 그림을 활용한 사례를 모아 3가지 유형으로 분류해 보았는데요. 차트와 그림이 만나면 어떤 모습일지, 함께 알아볼까요?

1. 작은 그림으로 차트에 재미 요소 더하기

먼저 그림과 차트의 만남에 대한 간단한 시도부터 살펴보겠습니다. 거창한 방법 없이 그저 차트 옆에 작은 그림을 더해 주는 것만으로도 흥미를 돋울 뿐만 아니라 설득력을 높일 수 있어요!

첫 번째 사례는 데이터 저널리스트 모나 찰라비(Mona Chalabi)의 <제프 베조스의 부를 상상하는 9가지 방법 (9 ways to imagine Jeff Bezos’ wealth)>작품입니다. 2023년 삽화 보도 및 논평 부문에서 퓰리처상을 수상한 시각화 작품인데요! 작품에 포함된 9가지의 시각화 중 하나의 차트를 소개하려고 합니다.

위 차트는 아마존의 창립자 제프 베조스(Jeff Bezos)의 재산 규모를 자산 유형별로 시각화한 것입니다. 전체 데이터의 100%를 의미하는 막대를 자산 유형에 따라 조각으로 나눈 100% 누적 막대 차트로 시각화했는데요! 위에서부터 각 조각은 현금, 사모 자산, 공개 거래 자산을 의미하며, 조각의 크기에 따라 각 자산 유형이 전체 자산 중 차지하는 비중을 알 수 있습니다. 공개 거래 자산 영역이 매우 큰 것을 보아 베조스의 자산 중 대다수가 주식 등으로 이루어진다는 것을 알 수 있어요.

차트의 상단을 보면 베조스를 연상시키는 남자가 차트 속으로 다이빙하는 그림이 그려져 있습니다. 이 그림은 점차 어두워지는 청록색의 막대와 어우러져서 수영장 물의 깊이를 떠오르게 하는데요. 베조스의 자산을 수심이 깊은 다이빙풀에 비유해서, 베조스의 막대한 재산 규모를 강조하는 것으로 보여요.

사모 자산 : 상장되거나 공개적으로 거래되지 않는 투자 자산

다음은 미국의 통계학자이자 데이터 시각화 전문가인 네이선 야우(Nathan Yau)의 데이터 시각화 콘텐츠인 <팬데믹 기간의 육아 및 작업 스케줄 (Parenting and Work Schedule During the Pandemic)> 에 포함된 시각화 차트를 살펴보겠습니다! 팬데믹 이전과 팬데믹 이후의 하루 일과를 차트로 표현하여 비교했어요!

위 차트는 하루 24시간 중 개별 일과에 할당되는 시간의 분포를 나타낸 시각화입니다. 세 개의 행은 일과의 종류를, 가로로 뻗어 있는 24개의 셀은 하루 24시간을 나타내는데요. 행마다 일과별 데이터의 유무에 따라 색을 다르게 칠해 데이터의 분포를 표현한 일종의 히트맵으로 볼 수 있습니다. 하루 24시간 중 각 일과가 진행되는 시간이 어느 시간대인지 직관적으로 확인할 수 있어요!

차트의 왼편에는 차트를 설명하는 짧은 글과 함께 귀여운 눈 모양의 그림이 그려져 있습니다. 일할 때는 아래를 보는 눈 모양, 잘 때는 감고 있는 눈 모양, 가족과 보내는 시간에는 또렷하게 뜨고 있는 눈 모양을 그림으로 표현해, 각 일과의 특징을 귀엽게 표현했어요.

이 사례의 콘텐츠 중에는 앞서 보았던 3개의 행을 하나의 행으로 합쳐서 구성된 차트도 포함되어 있는데요. 자정부터 시간 흐름에 따라 눈의 모양이 달라지는 순서를 파악할 수 있어서 데이터의 의미가 더욱 와닿았습니다. 생각해 보니 제 일과 속 눈 모양도 같은 순서였던 것이 떠올라서 말이죠.

데이터를 시각화한 것 자체로도 의미 있지만, 그림을 더해서 보는 이들의 공감까지 이끌어낸 시각화 사례라고 할 수 있습니다.

2. 차트의 시각화 요소를 그림으로 표현하기

차트의 시각화 요소를 그림으로 표현해 본다면 어떨까요? 시각화 차트는 다양한 형태의 시각화 요소를 포함합니다. 막대 차트 직사각형 막대, 파이 차트의 원 등이 시각화 요소에 해당하는데요! 이런 시각화 요소 대신 그림을 활용할 수 있습니다.

먼저 영국의 정보 제공 기업 로이터(REUTERS)의 <잔디 코트는 지금 대회 중입니다(The grass courts are now in session)> 콘텐츠에서 발견한 시각화 차트를 소개해 드리려고 합니다. 이 콘텐츠는 세계 4대 테니스 대회 중 하나인 윔블던 선수권 대회에서 사용하는 잔디 코트에 대해 소개하는 콘텐츠인데요. 잔디 코트의 특징과 다른 세계 4대 대회의 코트들과의 다른 점 등을 이야기합니다.

위 차트는 장소별 잔디 높이의 차이를 시각화한 것인데요. x축은 잔디가 자라는 장소, y축은 잔디의 높이를 나타냅니다. 왼쪽부터 가정집, 야구장, 미식축구장, 테니스장, 그리고 골프장의 잔디를 의미해요. 이 차트에서는 잔디 높이 데이터를 잔디 그림으로 나타냈는데요! 장소별 잔디 그림의 높이를 비교하여 데이터의 크기를 가늠해 볼 수 있습니다.

또 차트 영역 안에 그려진 테니스공 그림을 발견할 수 있는데요! 앞서 언급했듯이 이 시각화 차트가 활용된 콘텐츠의 주제가 테니스 대회장의 잔디 코트였기 때문에, 테니스장과 관련된 데이터를 강조하려는 것으로 보여요. 따라서 차트를 보자마자 자연스럽게 테니스공으로 시선을 옮기고, 테니스장의 잔디 높이가 다른 장소와 얼마나 차이가 나는지 파악할 수 있습니다.

다음으로 소개할 시각화 사례는 홍콩의 언론사 ‘사우스 차이나 모닝 포스트(South China Morning Post)’의 <지도자 키 순위:어떻게 측정할까요? (Leader heights ranked:how do you measure up?)> 콘텐츠입니다. 과거와 현재를 아우르는 세계 각국 지도자들의 키 데이터를 모아 오름차순으로 시각화한 인터랙티브 차트인데요! x축은 역대 지도자들의 이름을, y축은 미터(meter) 단위의 키를 표현하고 있어요.

재미있게도 각 지도자의 키를 표현할 때 막대가 아닌 지도자의 초상화를 사용했는데요! 루이 14세부터 조 바이든 대통령까지 익숙한 얼굴이 보이니 차트를 읽는 게 더욱 재미있게 느껴집니다.

각 인물의 그림은 노란색 색이 칠해진 경우와 투명하게 비어 있는 경우로 나뉘는데요. 전자는 현재 살아 있는 인물, 후자는 이미 세상을 떠난 인물로 구분되어서, 과거의 지도자와 현대 사회의 지도자를 비교해 볼 수 있다는 점 또한 인상 깊었어요.

앞서 언급한 대로 이 사례에는 사용자의 상호작용이 가능한 인터랙티브 요소가 더해져서 더욱 흥미로웠는데요! 사용자가 자신의 키를 입력하면 ‘You’라고 표시된 그림의 크기가 입력한 키만큼 조절되어서 사용자와 지도자들의 키를 비교해 볼 수도 있었습니다.

사실 이렇게 그림으로 시각화 요소를 대체하면 정확한 데이터 수치의 파악은 어려워진다는 단점이 있기도 합니다. 하지만 ‘지도자들의 키와 생사 여부’라는 단순한 데이터를 주목할 만한 데이터로 탈바꿈하는 데에는 그림이 효과적인 역할을 했다는 생각이 들었어요. 얼굴을 몰랐던 인물을 새롭게 알게 될 수도 있고, 이미 알고 있던 인물을 다시금 떠오르게 하는 등 생각을 확장해 주기 때문이죠.

마지막 사례는 인스타그램에서 흥미로운 데이터 시각화 콘텐츠를 제작해 업로드하는 계정인 ‘서리얼 데이터비즈(SurReal Dataviz)’의 작품입니다. 이탈리아 명품 브랜드 구찌(Gucci)와 협업하여 환경 문제를 개선하기 위한 브랜드의 노력을 데이터 시각화 작품으로 표현했는데요!

구찌의 메탈 태닝 혹은 크롬 태닝을 하지 않은 가죽 사용 비율을 시각화했습니다. 메탈 태닝, 크롬 태닝은 가죽 제품을 효율적으로 대량 생산하기 위한 가죽 가공법인데요. 생산 과정에서 환경 오염이 발생할 수 있기 때문에 구찌에서는 이 가공법을 사용하지 않고 제품을 생산하는 비율을 높이고 있다고 해요. 그 과정에서 수집한 ‘시점별 메탈, 크롬 태닝을 하지 않은 가죽의 사용 비율 데이터’를 그림으로 표현했습니다.

그림에서는 왼쪽부터 과거, 현재, 미래로 나누어서 메탈, 크롬 태닝을 하지 않은 가죽의 사용 비율을 나타내고 있는데요! 비율 데이터를 가방끈의 길이로 표현한 것이 인상적입니다. 가방끈이 짧을수록 사용 비율이 낮고, 가방끈이 길수록 사용 비율이 높은 것으로 표현했어요. 가방으로 유명한 구찌 브랜드의 특성을 그림을 통해 직관적으로 전달하면서도, 데이터의 변화를 임팩트 있게 나타냈는데요!

브랜드에서 제품을 친환경적으로 생산하기 위해 예전부터 지금까지 노력해 왔고, 앞으로도 노력할 것이라는 메시지가 드러나는 표현입니다. 때로는 백 마디 말보다 사진이 더 큰 힘이 있다고 하는데, 같은 맥락에서 그림이 큰 힘을 발휘하는 것 같다는 생각이 들었어요.

3. 차트 영역의 배경에 그림 넣기

마지막 사례의 유형은 차트 영역의 배경에 그림이 들어간 경우입니다. 우리가 흔히 볼 수 있는 차트의 배경은 흰색 또는 단색인데요! 그래서인지 차트의 배경이 다른 그림이 될 수 있다고 상상하기란 쉽지 않을 것 같습니다. 하지만 차트 영역의 배경으로 그림을 활용하면 정형화된 차트와는 다른 스타일의 시각화로 데이터의 주제나 의미를 더 직관적이고, 흥미롭게 전달할 수 있는데요. 아래의 사례를 살펴볼까요?

위 시각화는 데이터 저널리즘 디지털 출판사인 ‘더 푸딩(The Pudding)’의 <문학에서 정의하는 남성과 여성의 신체적 특성 (The physical traits that define men & women in literature)> 콘텐츠에 포함된 시각화입니다. 이 콘텐츠에서는 문학에서 성별에 따라 주로 언급하는 신체 부위와 그를 묘사하는 형용사가 특정적이며, 고정관념을 가지게 만든다는 것을 다양한 데이터를 통해 설명하고 있어요.

사례에서 볼 수 있는 주황색, 파란색 원들은 문학에서 등장인물의 성별에 따라 언급되는 신체 부위의 빈도수를 시각화한 것입니다. 여성은 주황색, 남성은 파란색 원으로 구분했고, 각 신체 부위의 언급 빈도수에 따라 원의 크기를 다르게 표현했어요.

데이터의 크기를 원의 크기로 표현한다는 점에서 버블 차트의 형태를 띄고 있다고도 볼 수 있습니다. 버블 차트의 배경에 인체 모양의 그림이 사용되었다고 보면 이 시각화를 더욱 쉽게 이해할 수 있는데요! 특히 각 원들의 위치는 실제로 해당 신체 부위가 위치한 곳에 배치되어 있기 때문에, 어느 신체 부위의 언급 빈도가 높은지 파악하는 것에서 나아가 각 신체 부위를 직관적으로 볼 수 있어서 데이터를 더욱 쉽게 이해할 수 있습니다.

여성은 가슴, 허리, 엉덩이, 허벅지 등의 신체 부위가 가장 자주 언급되었고, 남성은 엄지손가락, 등, 주먹 등의 신체 부위가 가장 자주 언급되었음을 알 수 있어요.

에디터의 한마디

지금까지 시각화에 그림이 활용된 여러 사례를 살펴보았는데요! 조그만 그림이 차트에 더해져 활력을 주기도 하고, 시각화 요소를 대신한 그림이 차트에 대한 이해를 높이기도 했습니다. 한 폭의 그림이 차트의 배경이 되어서 정형화된 차트로는 미처 다 표현하지 못하는 데이터의 특성을 반영하기도 했어요. 그림을 활용하는 방식은 모두 달랐지만, 공통적으로 데이터 자체의 의미를 보다 설득력 있게 만들어 준다는 점이 인상적이었습니다.

사람의 뇌는 텍스트 정보보다 이미지 정보를 쉽고 빠르게 받아들인다고 합니다. 그래서 그런지 이번에 소개해 드린 사례들은 제 기억 속에 오랫동안 자리하고 있었던 것 같아요. 그림을 활용한 데이터 시각화에도 차트의 세부적인 수치보다는 데이터와 차트를 통해 전하고 싶은 메시지를 오래도록 기억에 남기고 싶다는 의도가 담겨 있는 것이 아닐까 하는 생각이 듭니다. 여러분은 어떤 생각이 드셨나요?

원문: NEWS JELLY

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‘100개의 차트를 만들려면 데이터가 아주 많아야 하지 않나요?’라고 생각하실 수도 있을 것 같아요. 하지만 꼭 그렇지만은 않습니다. 오늘은 작은 크기의 데이터 한 개로도 얼마나 다양한 시각화를 만들 수 있는지 보여 드리려고 해요!

본론에 들어가기에 앞서, 우리가 차트를 무작정 만들기 이전에 의미 있는 시각화를 위해 기억해야 할 점을 언급하려고 합니다. 바로 ‘데이터 시각화를 통해 내가 전달하고 싶은 이야기가 무엇인지’ 고민하고, 그 고민의 답을 기준으로 시각화 유형을 선택해야 한다는 점이에요! 각각의 시각화 유형들은 데이터로 전달하고자 하는 이야기가 무엇인지, 그 목적에 따라 형태가 달라지는데요. 그렇기 때문에 시각화 차트를 만드는 우리 역시 데이터로 전달하고자 하는 이야기가 무엇인지 미리 생각해 보아야 합니다.

지금부터 데이터로 전달할 수 있는 6가지 이야기에 따라 시각화 방법이 어떻게 달라질 수 있는지 살펴보겠습니다. 활용할 데이터는 유네스코 출처의 세계 문화유산 수(Number of World Heritage Sites) 데이터로, 유럽 스칸디나비아반도에 위치한 노르웨이, 덴마크, 스웨덴 3국의 2004년, 2022년 기준 세계 문화유산 수를 기록한 것인데요. 과연 이 작은 데이터로 어떤 이야기를 어떻게 시각화할 수 있을까요?

1. 2022년 스칸디나비아반도 전체의 세계 문화유산 수는 2004년보다 증가했다

첫 번째로 시각화할 데이터 이야기는 ‘스칸디나비아반도 총 세계 문화유산 수의 증가’입니다. 따라서 스칸디나비아반도에 속한 개별 국가 전체의 세계 문화유산 수 변화를 강조해서 표현할 수 있는 시각화 유형을 사용하는 것이 좋은데요!

가장 먼저 데이터의 변화를 쉽게 비교해 볼 수 있는 막대 차트의 활용을 한 가지 방안으로 제시할 수 있습니다. 특히 총량의 변화를 비교하면서도 세부 항목의 변화를 표현하는 방법으로는 누적 막대 차트를 활용해 볼 수 있는데요!

위 이미지를 보면 2004년보다 2022년의 전체 막대 길이 차이로 스칸디나비아반도 내 세계 문화유산 총합의 변화를 쉽게 확인할 수 있습니다. 각 막대는 2004년, 2022년 국가별 세계 문화유산 수를 세로 막대로 쌓아 올린 형태이기 때문에, 국가별 수치 변화 또한 금방 알아챌 수 있다는 장점을 갖고 있어요.

사각 영역 차트를 활용해도 좋은데요! 누적 막대 차트가 막대의 길이로 총합의 변화를 표현한 것이라면, 사각 영역 차트는 사각형의 크기로 데이터를 표현한 것입니다. 2004년에 비해 2022년 사각형의 크기가 커진 것만으로도 세계 문화유산 수가 증가했다는 사실을 직관적으로 알 수 있습니다.

한편, 사각 영역 차트는 항목별 비율을 표현하는 데에도 자주 쓰이는데요. 연도별 사각형을 국가별 비중에 따라 조각으로 나누고, 비중 수치도 텍스트로 표기해서 항목별 비중 역시 쉽게 파악할 수 있습니다.

2. 스웨덴은 2004년, 2022년 모두 가장 많은 세계 문화유산을 보유한 국가다.

두 번째 이야기의 중요 포인트는 ‘스웨덴의 연도별 세계 문화유산 수’입니다. 연도별로 국가별 유산의 수를 보여주되, 수치가 가장 높은 스웨덴을 강조해야 하는데요!

이때, 가장 간단하게는 연도별X국가별 그룹 막대 차트로 데이터를 시각화할 수 있습니다. 2004년, 2022년 모두 스웨덴에 해당하는 파란색 막대가 다른 막대에 비해 긴 것을 쉽게 비교해 볼 수 있죠.

연도별×국가별 그룹 막대 차트를 겹쳐 그리면 또 다른 형태의 시각화가 탄생하는데요. 위 그림은 국가별로 연도별 수치를 표현한 막대를 겹쳐 그리되, 불투명도를 다르게 표현한 차트입니다. 2004년, 2022년 모두 막대가 가장 긴 스웨덴이 눈에 띄는 차트 유형이에요! 국가마다 2004년에서 2022년까지 몇 개의 세계 문화유산이 증가했는지 알 수 있습니다.

3. 스웨덴은 2004년에 스칸디나비아 전체 세계 문화유산 중 절반 이상을 차지했지만 2022년에는 절반 미만을 차지했다.

세 번째 이야기에서는 ‘연도별로 스웨덴이 전체 데이터에서 차지하는 비중’을 효과적으로 표현하는 것이 중요합니다. 따라서 국가별, 연도별 총 수치를 직접적으로 비교하기보다는 전체 데이터를 100으로 놓고, 그 안에서 스웨덴이 차지하는 비중을 비교해야 합니다.

이럴 때 유용하게 활용할 수 있는 차트는 바로 100% 누적 막대 차트입니다. 앞서 보았던 막대 차트에서는 연도별 수치의 총합에 따라 전체 막대 길이를 다르게 표현했는데요. 위 차트에서는 연도별 막대의 길이를 동일하게 설정하고, 각 막대를 국가별 세계 문화유산 보유 비율에 따라 조각으로 나누었습니다.

연도별 막대 중 파란색 조각을 보면 스웨덴이 2004년에는 59%로 전체 중 절반 이상의 유산을 보유하고 있었지만, 2022년에는 46%로 절반 미만을 보유하고 있었다는 사실을 알 수 있어요!

막대 차트가 조금 식상하게 느껴진다면, 도넛 차트를 활용해 보셔도 좋습니다. 도넛 차트는 항목별 데이터가 차지하는 구성 비중만큼 원을 조각으로 구분해 표현하는 파이 차트의 변형으로, 중앙을 뚫어 놓은 형태의 시각화인데요. 이 차트 역시 조각으로 국가별 세계 문화유산 비율을 표현하기 용이합니다.

4. 2004년 대비 2022년 신규 세계 문화유산이 가장 많이 증가한 국가는 덴마크이고, 가장 적게 증가한 국가는 스웨덴이다

네 번째 이야기에서는 ‘국가별 세계 문화유산 증감률’을 가장 중요하게 다루고 있습니다. 따라서 수치 변화 정도를 표현하기 용이한 덤벨 차트를 활용해 볼 수 있어요!

덤벨 차트는 항목별 2개의 수치 데이터를 원으로 표시한 뒤 그 사이를 선으로 연결한 것인데요! 두 원 사이 선의 길이, 덤벨 모양 시각화 요소의 위치를 근거로 데이터의 의미를 해석할 수 있습니다. 위 차트의 x축은 왼쪽부터 덴마크(DK), 노르웨이(NO), 스웨덴(SE)을 의미하고 y축은 세계 문화유산 수를 의미합니다. 국가별로 검은색 원은 2004년, 빨간색 원은 2022년의 세계 문화유산 수를 나타내는데요! 두 원을 이은 선의 길이는 2004년부터 2022년 사이 증가한 세계 문화유산의 수를 보여주고 있어요.

차트를 보면 가장 왼쪽의 덴마크(DK)는 다른 국가에 비해 두 원 사이 선의 길이가 긴데요. 이는 덴마크가 2004년 대비 2022년에 세계 문화유산의 수가 가장 많이 증가했다는 것을 의미합니다. 반대로 가장 오른쪽의 스웨덴(SE)는 다른 국가에 비해 두 원 사이의 선 길이가 짧아, 가장 적게 증가했다는 사실을 알 수 있어요!

그런데 위 차트에는 국가별, 연도별 상세 수치가 적혀 있지 않다는 점이 조금 아쉬울 수 있겠는데요. 차트 영역 내 연도별 수치를 작성하거나, 두 점 사이의 선 옆에 증감률을 표기하는 방법으로 보완할 수 있습니다.

위 차트는 행에 국가, 열에 연도, 증가량 및 증가율을 직접적으로 표기한 데이터 테이블인데요. 각 칸마다 데이터 수치를 기재하고, 수치의 크기에 따라 얇은 막대를 함께 그려서 더욱 직관적으로 데이터를 이해할 수 있도록 표현했어요.

마찬가지로 세계 문화유산 수가 가장 크게 증가한 국가는 무려 150% 증가한 덴마크이고, 가장 적게 증가한 국가는 15.4% 증가한 스웨덴이라는 점을 직관적으로 알 수 있습니다. 가장 마지막 행에는 컬럼별 데이터의 평균치를 함께 표기했는데요. 국가별 데이터와 평균치를 비교하면서 다양한 인사이트를 발견할 수 있다는 점 또한 활용해 볼 법한 포인트입니다!

5. 덴마크의 세계 문화유산은 대부분 2004년 이후에 지정되었지만, 스웨덴과 노르웨이는 2004년 이전에 대부분의 세계 문화유산이 지정되었다.

다섯 번째 이야기에서는 국가마다 2004년 이전에 지정되었던 유산과 2004년 이후 새롭게 지정된 유산의 수를 비교해서, ‘어느 시점의 보유 유산이 더 많은지’를 표현하는 것이 관건입니다.

이때, 유닛 차트를 활용해 볼 수 있습니다. 유닛 차트는 데이터를 하나씩 쪼개서 여러 개의 기호로 표현하는 차트로, 개별 기호의 개수로 데이터의 크기를 비교할 수 있는 것이 특징인데요. 위 차트를 보면 원을 사용해 국가별로 총 세계 문화유산의 개수를 표현했습니다.

원은 색이 채워진 것과 비어 있는 것으로 구분되는데요. 색이 채워진 것은 2004년 이전에 지정된 유산, 비어 있는 것은 2004년 이후에 지정된 세계 문화유산을 의미합니다. 따라서 색이 채워진 원이 더 많다면 2004년 이전에 지정된 유산이 많은 나라, 비어 있는 원이 많다면 2004년 이후에 지정된 유산이 많은 나라라고 해석할 수 있죠!

스웨덴(파란색)과 덴마크(검은색)는 색이 채워진 원이 더 많기 때문에 대부분의 유산이 2004년 이전에 지정된 반면, 덴마크(빨간색)는 색이 비어 있는 원이 더 많이 대부분의 유산이 2004년 이후에 지정되었다는 것을 알 수 있습니다.

또 다른 방법은 누적 막대 차트를 사용하는 것입니다. 누적 막대 차트는 전체 막대 길이를 기준으로 데이터를 비교할 수도 있지만, 막대 안 조각의 크기로 세부 항목별 데이터를 비교하기 좋은 차트이기도 한데요. 이 장점을 활용해서 국가별 세계 문화유산 수만큼 막대를 그리고, 막대 안의 조각을 2004년 이전, 이후로 나누어 색칠하면 시점별 유산 수를 쉽게 비교할 수 있습니다.

일반적으로 누적 막대 차트는 막대 안의 조각이 모두 붙어 있는 형태지만, 위 차트에서는 특별히 조각의 불투명도를 다르게 설정해서 차트 이해도를 높인 것이 인상적입니다!

6. 2022년 덴마크는 노르웨이보다 세계 문화유산 수가 많아졌다.

마지막 이야기에서는 ‘덴마크와 노르웨이의 연도별 순위 변화’를 강조해서 시각화하는 것이 중요한데요! 범프 차트를 활용하면 시간에 따른 데이터의 순위 변화를 효과적으로 표현할 수 있습니다.

위 범프 차트는 x축은 연도, y축은 순위로 구성되어 있어 선의 높낮이 변화로 순위 변화 추이를 해석할 수 있습니다. 노르웨이(검은색 선)는 2위에서 3위로 하락하고, 덴마크(빨간색 선)는 3위에서 2위로 상승하며 선이 교차되고 있는데요! 이를 통해 2022년 덴마크가 노르웨이보다 세계 문화유산 수가 많아졌다는 사실을 알 수 있습니다.

비슷한 유형으로는 경사 차트를 활용할 수 있습니다. y축이 순위를 의미했던 범프 차트와 달리 경사 차트는 y축이 세계 문화유산의 수를 의미하기 때문에 순위 변화와 함께 상세 수치의 변화 추이도 확인할 수 있는데요! 위 차트에서는 선 옆에 증가율을 기재해서 각 국가의 세계 문화유산 수 증가량과 증가율을 동시에 파악할 수 있습니다.

에디터의 한마디

지금까지 한 개의 데이터를 활용하더라도 전달하고 싶은 이야기에 따라 적합한 시각화 유형이 다르다는 점을 알아보았습니다. 데이터 이야기의 중요 포인트를 파악하고 가장 적합한 시각화 유형을 선택하니, 인사이트를 더욱 직관적으로 전달할 수 있었는데요. 시각화 차트를 만들기에 앞서 전달하고자 하는 메시지를 정확하게 이해하는 것이 얼마나 중요한지 체감할 수 있었습니다!

오늘 소개해 드린 다양한 데이터 시각화 사례들은 코펜하겐의 인포그래픽 전문 기업 Ferdio가 제작한 사이트 ‘1 dataset 100 visualizations’에서 발췌한 내용입니다. 이 사이트는 데이터를 해석하는 방법에 따라 얼마나 다양하고 적절한 데이터 시각화가 가능한지 보여주기 위해 만들어졌는데요.

오늘 소개해 드린 차트를 포함해 총 100가지의 차트를 이야기, 목적, 표현 형태에 따라 분류해서 조회해 보실 수 있습니다. 시각화에 관심이 있으신 분들, 혹은 시각화를 직접 시도하시려는 분들께 길잡이가 될 수 있을 것 같아요! 직접 사이트에 방문해서 탐색해 보시기를 추천합니다.

원문: 뉴스젤리의 브런치스토리

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