[아티클] 거짓말 판독보다 변화의 의미 해석이 중요

데이터 시각화 101: ③ 데이터 속 거짓말 발견하기

'데이터 속 거짓말 발견하기'라는 주제의 글을 읽었다. 시각화된 데이터를 볼 때 막대그래프의 기준선을 0이 아니 다른 값으로 나타내거나 2개의 y축을 사용하여 차이를 과장되게 보이는 등 눈속임에 주의해야 한다는 글이었다. 미처 알지 못했던 내용도 있고 내심 뜨끔한 내용도 있었다. 글을 읽으면서 들었던 생각을 정리해본다.

1. 객관적 사실확인은 중요하나 변화의 의미 해석이 더욱 중요

• 지구의 기온은 매년 0.5도정도씩 조금씩 상승하고 있다. 지구의 평균 온도가 15도라는 것을 감안할 때 기준선을 0으로 두고 시각화하면 그 변화가 체감이 안될 것이다.
  ※ '5년 내 지구 기온 ‘1.5도’ 돌파 가능성↑…WMO “암울한 현실”', KBS 뉴스, 2024.06.05.

• 아티클에서 다룬 사례들 또한 기준선을 0으로 두거나 2개의 y축을 분리해서 보면 변화가 크지 않아보인다. 그러나, 그 변화는 생각보다 의미있는 변화이자 노력의 결과일 수도 있다.

• 결국 팩트체크도 중요하겠으나 변화의 의미를 해석하는 것이 더욱 중요하다고 볼 수 있다.

2. 거짓말이 아닌 포장을 활용해보자

• '성과평가는 성과를 평가하기도 하지만 명분을 평가하는 것이기도 하다' 언젠가 성과평가를 받을 때 평가자가 했던 말이 생각난다. 의미부여의 중요성을 강조한 말로 이해가 된다.

• 표현에는 다양한 종류가 있다. 단순히 사실만을 전달하는 표현이 있는 반면, 의도를 전달하는 표현도 있다. 주도적으로 타인을 설득하기 위해서는 표현에 의도를 심어야한다.

• 아티클에서 비판한 사례들을 역으로 고려해서 마케팅이나 보고에 활용해보면 어떨까. 그 내용이 거짓이 아니고 의미가 있다면 의미 강조를 위해 이를 포장해보는 것도 괜찮지 않을까 생각한다.