[Article Study ⑥] 직관적인 데이터 시각화 만들기

 

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1792/

데이터 시각화 101: ②직관적인 데이터 시각화 만들기 | 요즘IT

 

 

 

• 요약 :

-시각화 필요한 이유: 모든 데이터 정보가 시각 요소로 적절하게 디자인 되지 않을 수 있음. 뇌가 시각 정보를 처리하는 과정 이해하고, 직관적 데이터 시각화 만드는 방법에 대해 살펴봄.

-시각화 정보 처리하는 과정

1. 뚜렷한 시각 요소 파악 : 색깔, 형태 (원, 지도 등)
2. 패턴 알아차리기: 공통점, 차이점 발견 윤곽선 찾아 나누기
3. 해석하기: 추출된 시각요소 및 패턴으로 능동적 의미부여

-전주의적 속성 이해하기

색상, 밝기, 위치, 선의 두께 등을 통해 중요한 정보들이 눈에 띄도록 디자인할 수 있으나, 너무 많은 속성을 한꺼번에 사용하면 오히려 어떤 게 중요한 것인지 알 수 없게 되므로 주의하고, 유저테스팅을 통해 효과가 있는지 확인하는 것이 중요.

-게슈탈트 원리 바탕으로 한 디자인

1. 가까이 위치하기: 근접성의 원리는 가까이 있는 요소들이 먼 요소들보다 더 연관되어 보인다는 것 (시간순으로도 파악가능)
2. 비슷한 특징 가지기: 색상의 밝기별, 텍스처별로 국가들 그룹화하여 인식
3. 같은 방향으로 움직이기: 같은 방향으로 움직이는 요소들이 다른 방향으로 움직이는 요소들보다 더 연관되어 보임
4. 연결하기: 시각적으로 연결되어있는게 더 연관되어 있어보임

-시각정보처리과정 이해하기

1. 보자마자 색, 질감, 방향, 배열 등 시각요소들 추출 (전주의적 속성)
2. 패턴 발견 (게슈탈트 원리) 큰 전체 이해에 탁월, 근접성, 유사성 등 규칠 통해 배열
3. 능동적 의미 부여 및 해석

• 주요 포인트 : 직관적, 주관적으로 이해된 시각화가 부정확한 정보를 전달하기도 하고, 제 3자로부터 시각적 오해를 불러일으킬 수도 있음. 이런 문제점이 일어나는 이유 파악하고 데이터 시각화를 정확하게 판단할 수 있는 힘을 길러야함.
• 인사이트: 모든 데이터 정보가 시각 요소로 적절하게 디자인 되지 않을 수 있으므로, 전주의적 속성을 통해 직관적으로 색상, 밝기, 위치 등을 통해 중요한 데이터를 강조하고, 게슈탈트 원리를 바탕으로 데이터들의 관련성과 시기별 변화 흐름 등을 이해하기 쉽게 보여줘야한다. 여기서 주의할 점은 주관적으로 이해된 시각화이니만큼 모두가 같은 이해를 할 수 있도록 정확한 정보 전달을 위해 노력해야한다.

 

• 핵심 개념 :

-전주의적 속성 (Preattentive attributes): 무엇을 보자마자 주의를 기울이지 않아도 알아차리는 시각요소들.

전주의적 속성을 이해하면, 데이터 시각화 내 중요한 시각 정보들이 눈에 띄도록 디자인 할 수 잇음

(전주의적 속성 패턴: 여러 개 중 하나가 다른 것이 눈에 띔)

ex) 지진 데이터: 색상, 밝기, 위치, 중요데이터 감싸기

ex) 백신의 효과: 색상, 밝기, 위치, 선의 두꼐 (백신 도입시점 경계선)

-게슈탈트 원리 (Gestalt principles): 뇌는 사물을 구성 요소로 분해하는 것보다 큰 전체를 이해하는데 탁월함. 또한, 특정 규칙이 적용될 때, 요소들을 연관된 하나의 그룹으로 인식하는 경향이 있음. 이 과정을 통해 복잡한 시각 정보를 좀 더 이해하기 쉬운 형태로 정리하여 패턴을 인식할 수 있는 것.

-균일한 연결 (uniforn connectedness)의 원리: 시각적으로 연결된 요소들은 연결되지 않은 요소들에 비해 더 연관성있는 것처럼 인지된다는 것.

 

• 실무 적용 : 글로벌 마켓 데이터분석 업무 관련

-전주의적 속성: 직관적으로 중요한 데이터 수치 강조

-게슈탈트 원리:

(가까이 위치) 소비자들의 A/B 선택관련 색깔로 구분, 시간대별 변화파악 /

(비슷한 특징) 세계지도 진출시장별 소비량 색깔별 구분 /

(같은 방향으로 움직이기) 소비자 특징 (나이대별 시간에 흐름에 따른 구매율, 지속이용율 등

(연결하기) 특정 제품들을 구매한 소비자들의 공통된 특징들 연결