[데이터 수집] 데이터 스토리텔링 : 8가지 사례


Original Article by import.io Translated by JJ Hwang


데이터를 통해 우리가 아는 내용의 이면을 좀 더 많이 알 수 있습니다. 데이터를 수집하는 데에 투입된 엄청난 노력이라든가 그 내용에 주목하지 않을 수 없게 하는 시각화 덕분입니다. 하지만 무엇보다도 우리는 데이터를 통해 단순히 결론을 이끌어내는 것보다 훨씬 더 많은 것을 할 수 있습니다.

잘 된 데이터 스토리텔링의 대부분은 시각화가 잘 된 경우입니다. 최근 분석도 훌륭하고 시각적으로 잘 표현된 데이터들을 쉽게 찾아볼 수 있습니다.

구글의 콜 누스바우머의 이야기를 환기시켜보면, 데이터 스토리텔링은 군더더기 없고, 효과적이며, 명쾌하고, 간단합니다. 아래 나오는 데이터 스토리텔링의 환상적인 사례들은 그렇게 현란하지는 않습니다. 그러나 가장 간단한 용어를 사용하여 풍부한 아이디어를 표현할 수 있다는 점에서 그 진가가 발휘된다고 하겠습니다.

한 번 경험해 보실까요?

1812년 나폴레옹의 러시아 원정을 표현한 미날드의 지도

이 지도는 데이터 과학자이자 레딧의 data is beautiful 운영자인 랜디 올슨의 글에서 인용해 보았습니다.

찰스 조셉 미날드가 작성한 1812년 나폴레옹의 러시아 원정 지도는 데이터 시각화의 훌륭한 사례이며, 랜디 올슨이 시각적 스토리텔러가 되는 데에 많은 영감을 불어 넣었다고 합니다.

보시는 바와 같이 이 지도는 전체 전쟁의 복잡다단함을 표현하는 엄청난 양의 데이터를 담고 있습니다. 그러나 디자인의 간결함과 지도에서 항목을 찾아내는 기능 그 어느 것도 놓치지 않고 있지요.

뉴욕에서 가장 시끄러운 동네


이 그래픽은 아이콴트 뉴욕의 벤 웰링턴이 뉴요커 지에 기고한 글에서 인용했습니다.

그는 뉴욕시의 어떤 동네가 가장 시끄러운가를 지도에 그리기 위해서 뿐만 아니라 그 동네가 왜 시끄러운지까지 표현하기 위해 뉴욕시의 소음 민원 발생 데이터를 활용했습니다. 위 그래픽을 보시면 아이스크림을 파는 트럭에서 발생하는 소음을 원하지 않는다면 브롱스 근처의 두 지역 만큼은 꼭 피해야 한다는 것을 알 수 있을 것입니다.

미국인들의 40년간의 식습관 변화



복스의 다니엘레 컬츠레벤이 쓴 글에 삽입된 이 차트에서, 그녀는 이 진술을 수치적으로 표현하기 위해 미국 농무성의 데이터를 활용합니다. “당신의 식습관은 당신 부모님 세대와는 많이 달라졌군요”

각각의 음식들에 대한 연도별 비교자료를 보여주는 대신, 이 차트는 덜 먹게 된 음식과 더 많이 먹는 음식을 정리한 수 십 년간의 변화양상을 보여줍니다.

차트의 시작에서 끝을 살펴 내려가면, 당신은 아마도 우리가 더욱 건강해졌다고 생각할 것입니다. 긍정적인 음식 성분과 부정적인 음식 성분의 극적인 증가 추이를 보여준다기 보다는, 어떤 성분이 어떤 성분보다 좋다 나쁘다를 판단하지 않으며 사실에 입각한 변화 양상만을 정확하게 표현하고 있습니다.

100,000 Stars


3D가 생각만큼 멋지지 않다고 할 수도 있겠지만, 3D가 확실하게 그 쓰임새를 발휘하는 분야가 있습니다. 바로 엄청나게 복잡하고 사실상 거의 측정불가능한 주제인 우주공간의 광년이라는 분야입니다.

은하계나 우주는 말할 것도 없고 우리 태양계의 정확한 크기를 시각화하는 것은 매우 어려운 일일 것입니다. 하지만 이 친구들은 데이터와 사진을 함께 조합하여 이를 가능하게 하고 있습니다. 100,000 Stars 사이트는 우리 우주의 크기에 관한 과학적 데이터를 더욱 우리 입맛에 맞는 무언가로 바꾸고 있습니다.

모니터에서 큰 지도를 살펴볼 때, 당신은 곧바로 우리 태양계에 비해 우리 은하계가 얼마나 큰 지를 통계적인 3D 비주얼 자료들을 보며 알게 될 것입니다. 광년을 모니터에서 숫자로 보아 이를 시각화할 수는 없지만, 100,000 Stars 사이트는 우리가 훨씬 더 이해하기 쉬운 용어로 바꿀 필요가 있는 비주얼 툴을 제공합니다.

시애틀 사람들이 집을 고르는 방법



주거의 문제는 젠트리피케이션과 같은 다른 주제로 이어질 때 특히 더 재미있는 것 같습니다. 시애틀 타임즈에서 인용한 본 시각적 스토리텔링은 몇 가지 사실들을 명쾌하게 정리해 줍니다.

대부분의 동네에서 사람들이 생각하는 관심사는 거의 유사합니다. 임대료가 비싼 도심 거주자들을 제외한 대부분의 사람들은 비용을 감당할 수 있는지 먼저 생각합니다. 아이들이 다닐 학교가 좋은지 나쁜지와 통근 조건이 좋은지 나쁜지에 대해서는 관심이 많지만, 가족의 숫자가 변하는 것에는 크게 관심이 없군요.

이 자료는 사람들이 생각하는 도보 거리와 대중 교통 근접성의 상관 관계도 보여줍니다. 이 관계가 모든 대도시에 일관적이지 않을 수도 있지만, 많은 양의 취득 정보를 시각화하는 일반적인 방법을 표현해 주고 있습니다.

기계가 일자리의 증감에 미친 영향


npr.org에서 인용한 두 차트는 기계의 증가가 미국의 일자리에 어떤 영향을 끼쳤는지를 정말 잘 보여주고 있습니다.

1850년 미국에는 대략 260만명의 농부가 있었지만, 2013년에는 대략 160만명으로 줄었습니다. 1850년에는 미국의 노동자 중 51%가 농부였지만, 2013년에는 오직 1%만이 농부입니다.

농부의 수가 적어졌다는 것이 꼭 경제가 큰 혼란 상태라는 것을 의미하지는 않겠지요. 직업 세계에서 기계 사용이 증가했고, 노동자의 수가 증가했으며, 사람들이 화이트 칼라 직종으로 이동했다는 것을 간결하게 보여줄 뿐입니다. “무엇무엇 때문에 무엇무엇이 어떻게 변한거야?”라는 질문에 사실적인 대답을 하고 있는 것이지요.

당신의 인생 기간이 미국의 전쟁 기간과 얼마나 연관되어 있는가?



워싱턴포스트 지의 최근 기사에서 더 픽스의 필립 범프는, 현재 대학 졸업자들이 인생의 절반 이상을 전쟁 기간에서 보냈다는 어느 이야기가 부정확한 것이라고 밝혔습니다. 정확히 말하자면 대학 졸업자들이 살아온 65%의 시간이 전쟁 기간 중이었다는 것이지요.

이 차트가 많은 정보를 표현하기 위해 간단한 두 개의 컬러, 두 개의 항목만을 사용하고 있다는 점이 당황스럽기도 하고 훌륭하기도 합니다. 출생년도 별 인구수, 인생을 전쟁 기간 / 평화 시기로 보낸 비율, 전쟁의 이름들이 잘 표현되어 있습니다.

핸드폰 습관에 관한 코드 차트



마지막으로 비주얼 시나몬에서 인용한 코드 차트입니다. 이 차트의 목적은 네덜란드의 핸드폰 사용자들의 트렌드, 특히 현재의 시장점유율을 보여주는 것입니다. 또한 응답자들이 현재 사용하고 있는 핸드폰 이전에는 어떤 브랜드 제품을 사용했는지도 보여주고 있네요.

전에 노키아를 사용하던 삼성 유저의 비율, 노키아 유저들이 얼마나 오랫동안 충성도를 유지하고 있는지, 애플이 얼마나 많은 삼성 유저들을 데리고 왔는지 잘 보여주고 있습니다. 브랜드 별 이동과 유지의 조합도 잘 나타나 있습니다. 게다가 차트의 웹사이트를 접속하면 각 브랜드들의 활동을 살펴보기 위해 브랜드들을 선택 지정할 수도 있습니다.

결론


살펴본 바와 같이 데이터를 이야기로 표현하는 데에 정해진 한 가지 방식만 있는 것은 아닙니다. 각각의 차트, 그래프, 사진들이 정보의 방대함과 명료함을 유지하면서도 이를 가장 간결하게 보여주는 방법을 보여주고 있습니다. 당신의 데이터로 이렇게 한 번 표현해 보시죠!


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