직관적이라는 건 뭘까
뭔가 한눈에 딱! 들어오고 의미가 바로 보이는 것.이라고 두루뭉술하게 알고 있어서 사전적 정의를 가져와봤다.
음 그렇다면 직관적인 데이터란, 판단이나 추리 따위의 사유 작용을 거치지 아니하고 대상을 직접적으로 파악할 수 있는 데이터를 의미한다.
이런 직관적인 데이터를 위해선 어떻게 해야하는지
읽으러가보자
내용정리
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요약
시각 데이터를 처리하는 것은 크게 3단계로 나눌 수 있고, 시각화 자료는 이에 기반하여 해석되기 때문에 시각자료 처리 단계에 알맞게 구성한다면 직관적인 시각화 데이터를 만들 수 있다. -
주요내용
시각 정보를 처리하는 과정은 아래의 3단계로 나눌 수 있다
- 뚜렷한 시각요소 파악
아무생각 없이 봐도 눈에 띄는 요소들이 이 단계에서 포착된다.
어떤 색을 사용했는지, 어디에 네모박스 표시가 되어있는지, ....
.- 패턴 파악
동일한 색이나 질감, 방향성, 연결성 등을 파악하는 단계
.- 해석
앞의 두단계에서 받아들인 정보를 능동적으로 의미를 부여해서 해석하는 단계
배경지식을 활용하거나 텍스트 내용과 이미지를 연결하거나 함
앞으 두단계에서 눈에 띄는 정보들을 전주의적 속성을 가졌다고 한다
시각화 데이터는 시각 정보이기 때문에, 이 처리과정에 기반해서 눈을 끌 수 있는 효과들을 사용하게 된다.
전주의적 속성을 나타낼 수 있는 요소들에는 아래와 같은 것들이 있다
색상, 밝기
선의 두께
근접성, 밀집도
방향성
연결성
- 핵심개념
전주의적 속성: 사람이 의식하지 않아도 자동으로 주목하게 되는 시각적 특성
- 용어정리
직관적
판단이나 추리 따위의 사유 작용을 거치지 아니하고 대상을 직접적으로 파악할 수 있는 것
게슈탈트 원리
복잡한 시각 정보를 단순하고 의미 있는 '전체'로 인식하려는 심리적 경향
"전체는 부분의 합보다 크다"는 것을 핵심으로 하며, 유사성, 근접성, 폐쇄성, 연속성, 공동운명 등의 법칙을 통해 요소들을 그룹화하고 패턴을 찾아내는 방식을 설명함
공동 운명의 원리(Law of Common Fate)
게슈탈트 심리학의 그룹화 원리 중 하나로
같은 방향으로 움직이거나 동일한 속성, 배열을 가진 요소들을 하나의 묶음으로 지각하는 경향
아티클 스터디
인사이트 :
직관적인 데이터를 만들기 위해서는 전주의적 속성을 활용하여 자료를 구성해야 한다. 직관적인 데이터를 위해서는 데이터 분석의 내용적인 측면뿐만 아니라 디자인적 요소 또한 신중하게 고려해야 하며, 적절한 색, 그래프, 효과 등을 활용한다면 직관적인 시각화를 구현할 수 있다.
아티클 추천 사유 :
어떤 요소들을 사용하면 원하는 부분에 이목을 끌 수 있을지, 목적한 바를 충분히 강조할 수 있을지 알 수 있었다. 앞으로 있을 데이터 시각화에 있어 방향성을 잡아줄 아티클이라 생각해 추천한다.
실무 적용 사례 및 가상 시나리오 :
마무리
직관적인 데이터 시각화를 위해서는 뇌가 시각 정보를 받아들이는 매커니즘을 잘 활용해야한다. 그 방법은 적절한 색과 두께를 활용하고, 요소에 근접성, 방향성
연결성 등을 부여하는 것이다. 하지만 적절하지 못하게 사용한다면 시각화 자료가 잘못된 인사이트 도출이나 의사결정으로 이어질 수 있어 유의해야한다.
