떼깔 좋은게 짱이다

대학 시절 한창 매주 피피티, 카드뉴스를 2-3개씩 만들 때는 내용과 상관없이 보기 좋은 결과물을 만들기 위해 노력했다. 보기 좋으면 내용의 퀄리티가 조금 부족하더라도 메시지가 확실하게 전달되기 때문이다. 물론 실제로 일할 때는 이러면 큰일난다. 밖은 학교가 아니지 않은가?

하지만 이처럼 직관적인 데이터가 좋다는 것은 지난 아티클, '직과적인 데이터 시각화 만들기 1편'에서 충분히 보여주었다. 하지만 모든 그레픽화된 자료가 직관적으로 이해되진 않는다. 직관성을 확보하기 위해선 시각 요소가 적절하게 디자인이 되어야 하는데, 오늘은 인간이 시각화된 데이터를 빠르게 인지하는 원리를 알아보도록 하자.

데이터 시각화 101: 2. 직관적인 데이터 시각화 만들기

각 나라별 기대 수명

1. 보인다 보여 이것저것 보여

제일 먼저 눈이 시각화 자료를 보게 되면, 시각 정보가 눈의 신경 세포에 입력되어 뇌로 전달된다. 그 다음은 신경 세포들이 동시에 시각 정보의 색, 질감, 선의 두께, 방향, 배열 등의 기본적인 요소들을 빠르게 추출한다.

그리고 그 중에서도 뚜렷한 시각 요소들은 감각 기억에 저장된다. 위의 그레프에서도 우리는 색, 원, 지도 등의 정보를 빠르게 파악할 수 있는 것이 이러한 원리이다. 이것이 첫 번째 단계인 '뚜렷한 시각 요소 파악하기' 이다.

전주의적 속성 사례

전주의적 속성

이 단계에서 뇌는 특정 대상에 주의를 기울이지 않아도 알아차리는게 하는 시각 요소들이 있는데, 이를 전주의적 속성이라고 한다. 전주의적 속성에 대한 이해는 전달하고자 하는 중요 정보를 눈에 띄게 디자인하는데 필수적이다.

예시 : 지진 데이터와 백신 효과

상단의 지진 그래프에서 우리의 주목을 끄는 자료는 최상단의 두 원이다. 확실하게 강조가 된 이 두 점은, 하단의 크고작은 여러 지진들의 원인이 이 두 원이라는 점을 강조하고 있다.

위 그래프는 미국 각 주의 코로나 바이러스 확진 추세를 색으로 나타낸 것이며, 중간의 선은 백신 접종이 시작된 시점을 보여주고 있다. 설명하지 않아도 우리는 이 백신 접종을 나타내는 선 이후로 확진자가 급격히 감소하고 있음을 직관적으로 알 수 있다.

이처럼 전주의적 속성을 이해하면 정보가 전달되는 우리가 사람들이 주목했으면 하는 요소를 설계할 수 있다. 다만 너무 많은 것을 강조하면 이러한 속성이 퇴색되며, 사람마다 인식의 차이가 있을 수 있으므로, 의도한 시각 정보가 눈에 띄는지 유저 테스트를 진행해보는 것도 좋다.

2. 좌삼우사, 패턴이 보인다

2단계는 1단계에서 추출된 시각 요소들 사이의 공통점, 차이점을 확인하는 과정이다. 윤곽선, 동일한 색이나 질감, 방향성, 혹은 반대로 차별점을 주는 요소들을 통해 정보들 사이의 패턴과 분류화를 진행하는 셈이다.

동일한 속성, 색이나 패턴, 질감이 유사한 개체들끼리는 유사성을, 그렇지 않고 대비되는 색, 패턴, 질감을 가진 개체들과는 차별성을 부여하여 효율적으로 사고하는 것은 뇌의 본능이라 할 수 있다. 이러한 관점을 설명하는 원리가 '게슈탈트 원리'이다.

게슈탈트 원리

뇌는 사물을 구성 요소로 본해하기 보다는 큰 전체, 덩어리로 이해하는데 탁월하다. 따라서 특정 규칙이 개체들 사이에서 보인다면, 그것을 하나의 그룹으로 인식하는 경향이 있다. 이 원리가 적용된 디자인 요소를 살릴 수 있다면, 정보를 더 빠르게 인식시킴으로써 복잡한 시각 정보를 쉽게 이해시킬 수 있을 것이다.

게슈탈트 원리를 디자인에 적용한 예시는, 물리적으로 가까이 있는 요소들끼리의 연관성을 강조하는 방법이 있다. 또한 비슷한 색, 질감을 가진 요소들을 집단화하여 묶거나, 같은 방향으로 움직이는 요소들과 그렇지 않은 요소들 사이의 차별성을 강조할 수도 있다. 시각적으로 연결된 요소들끼리의 연관성도 효과는 동일하다.

3. 그래서 무슨 말이냐면...

3단계는 전 단계에서 추출된 시각 요소, 패턴을 기반으로 뇌에서 능동적으로 데이터에 의미를 부여하고 해석하는 과정이다. 원이 인구 수를 의미한다거나, 같은 방향으로 움직이는 원들은 사회 구성원으로 진출하게 되면서 인종간에 발생하는 임금차를 보여준다던가 하는 것들 말이다.

이처럼 3단계에 걸쳐 시각화된 자료에서 정보를 해석하는 과정은 1, 2단계에서 추출된 시각 요소, 그리고 그 패턴화에 많은 영향을 받는다. 각 단계에서 발생하는 효고나 원리를 이해한다면, 어떻게 하면 내가 시각화한 정보들이 사람들에게 효율적으로 전달될지 통제할 수 있을 것이다.