빅데이터 분석 시각화 분석 : 4장 빅데이터와 시각화 디자인

빅데이터와 시각화 디자인

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빅데이터와 시각화 이슈
뉴스 미디어 온라인 PR
통계/
DB사이트
활용
서비스
활용
국내 인포그래픽의 이용 현황
 국내 상황은 빅데이터의 시각화에 대해 아직 방향이 정립되지 않은 상태다. 현재 국내 기업에서는 하나의
새로운 마케팅 수단으로, 언론매체나 정보 플랫폼 사업자들은 새로운 정보 콘텐츠로 인터랙티브 형태가
아닌 2D 형태의 인포그래픽을 제공하는 경우가 대부분이다.
 대부분의 인포그래픽도 뉴스 미디어에서 노출되는 형태이며, 기업 및 서비스의 온라인 PR 등에서 인포그
래픽이 사용되고 있다. 빅데이터가 정작 이용될 수 있는 통계 사이트와 DB 사이트에서활용은 상대적으로
저조한 실정이다.

 위의 이미지는 디지털조선의 인포그래픽 사이트다. 디지털조선의 인포그래픽은 국내 뉴스 미디어의 대표
적인 사례로 2D 이미지 위주의 인포그래픽을 제공한다. 대부분의 인포그래픽은 기사 텍스트에 보조적인
역할을 할 뿐, 인포그래픽만의 특성을 살린 시각화는 찾아보기 어렵다.
디지털 조선

 반면 ‘뉴욕타임즈’의 시각화 서비스는 다양한 인터랙션의 형태를 띄고 있으며, 다양한 각도에서 탐색․분석
해 놓은 이 시각화 결과물 자체만으로도 하나의 훌륭한 정보 서비스가 되고 있다.
뉴욕타임즈의 시각화 서비스 http://www.nytimes.com/interactive/2012/02/13/us/politics/2013-budget-proposal-graphic.html?_r=2&

 조선일보의 인포그래픽스와 뉴욕타임즈의 인터랙티브 기사를 비교해 보자. 조선일보의 시각화 결과물은
기사의 주장을 시각적으로 보조하는, 의도된 메시지를 전달하려는 성격이 강한 반면, 뉴욕타임즈의 시각
화 결과물은 독자 스스로에게 데이터를 탐험하게 해 패턴을 찾고 결론을 얻도록 하는 객관성을 특징으로
한다.
 빅데이터의 시각화는 인포그래픽처럼 이미 의도된 메시지를 전달하기 위한 스토리텔링이라기보다는 데이
터 또는 정보를 탐험할 수 있는 기회를 사용자에게 주는 형태로 개발돼야 한다. 데이터 시각화 또는 정보
시각화의 측면에서 빅데이터를 다뤄야 하며, 2D 이미지 형태보다는 인터랙션 형태의 결과물로 제공되는
것이 적합하다고 할 수 있다. .

삼성 투모로우
samsungtomorrow.com
 이 팀은 기획서를 작성 후 이를 그래픽적으로 시각화하는 작업에 치중하고 있다. 데이터 분석을 통해 메시
지를 전달하고자 하는 측면보다는 기획 의도에 따라 인포그래픽 작업이 이뤄지고 있는 셈이다.
 삼성투머로우가 기업의 홍보 측면에서 인포그래픽을 의도적으로 발표하고 있기 때문에 사용자가 특정 기
업의 서비스나 제품과 연결해 해석하기가 쉽지 않고, 일관성 측면에서도 PR 효과가 떨어지는 결과를 보이
고 있다.

GE의 데이터 시각화
http://visualization.geblogs.com/visualization/
 이와는 달리 GE에서는 데이터 시각화를 통해 자사의 서비스를 효율적으로 알리는 데이터 시각화(Data
Visualization) 섹션을 자사 홈페이지를 통해 하고 있다. 시각화 결과물 외에도 동영상, 사진 자료 등이 더
해져 다각도 정보를 통해 사용자가 GE 서비스를 알 수 있도록 한다.
 GE는 실시간 또는 정형/비정형 데이터로 이뤄진 빅데이터를 수집․분석해 시각화 자료로 제공하고 있다.
위 사이트는 실시간으로 변하는 방대한 통계치를 담고 있어서 네티즌에게 도움을 주고 있다.

 GE의 데이터 시각화 페이지는 실시간으로 반영되는 살아있는 정보를 제공하는 것은 물론, 사용자 참여를
유도하면서 복잡하게 표현된 정보를 축적해 단순하고 직관적으로 보여주고 있다.
 이러한 자료 시각화는 너무 보여주는 것에 치중해 본래의 목적을 퇴색시킬 수도 있기 때문에 자료를 만들
때는 설명하려는 내용과 설명되는 매개체를 신중히 고려해야 한다’고 강조한다.
 그러나 대부분의 기업에서 빅데이터 시각화를 통해 기업 PR 이상의 것을 기대하고 있다. 기업에서 빅데이
터 시각화를 통해 제공할 수 있는 것은 크게 내부적인 것과 외부적인 것으로 나눌 수 있다.
내부적으로는 방대한 정보를 하나의 인사이트로 도출할 수 있는 시각적 분석도구로 활용하는 것이다. 이
를 위해 빅데이터를 이용한 정보 전달 및 상황 진단 프로세스 개발이 필요하다.
외부적으로는 빅데이터를 이용해 도출한 정보를 고객에게 제공하는 것이다. 그러나 아직 국내에는 이 두
가지를 제대로 제공하는 사례를 보기 어렵다.

빅데이터와 시각화 디자인 사례
 이후에 제시되는 결과물은 빅데이터를 이용해 시각화한 사례다. 빅데이터를 어떤 형태로 구현할 수 있는
지를 보여주고자 한다. 2D, 모션 영상, 인터랙션의 출력 결과물이라는 세 가지 분류를 기준으로 빅데이터
시각화 디자인 사례를 소개한다. 빅데이터가 갖고 있는 방대한 데이터 양을 보여주기 위해 대부분 인터랙
티브 웹을 사용했음을 알 수 있다.
2D이미지 인쇄물, 온라인 이미지
모션 영상 모션 인포그래픽, 데이터 시각화 동영상
인터랙티브 인터랙티브 웹, 인터랙티브 앱
빅데이터 시각화 결과물에 따른 분류

크레욜라 색상 차트
http://www.datapointed.net/2010/01/crayola-crayon-color-chart/
 2D 이미지
 2D 이미지 사례는 인쇄물과 온라인 이미지로 제공된다. 이는 빅데이터에서 추출한 많은 정보를 한정
된 공간에 한 번에 보여주는 방식이다. 색상 및 정리된 그래픽 형태로 보여주며, 이것을 만들어내기
위해 시각화 툴과 프로그래밍 기술을 이용한다.
 위키피디아의 크레욜라 데이터로 지난 약 100년간의 색상변화를 시각화한 것이다. 스테판 폰 월리
(Stephen Von Worley)가 만든 것으로 1903년에 크레욜라 상품명으로 처음 출시 됐을 때는 8색상만 있
었지만, 새로운 색상이 속속 추가되면서 2010년에는 120가지 크레용 색상이 나왔다.

페이스북의 인기
http://sweb12.hciresearch.org/content/data-visualization-age-big-data
 ‘페이스북의 인기’라는 시각화 작업에서는 데이터 테이블 대신, 페이스북 사용 패턴을 보여주는 시각적 이
미지를 제시하고 있다. 빛의 강도는 페이스 북의 인기도를 나타낸다. 전 세계의 페이스북 사용현황을 한
번에 보여주는 빅픽처 역할을 한다.

 ‘윈드 맵’은 미국 내 풍향 및 풍속 데이터를 받아 지도 위에 시각화한 프로젝트다. 비트맵 애니메이션이 아
닌 프로그래밍 기법으로 실제로 바람이 부는 것처럼 표현했다. 사이트에 들어가면 자동으로 재생되며, 미
국 지도 위에 풍속의 변화를 볼 수 있다. 미국 국립 디지털 예보 데이터베이스를 이용했다.
윈드 맵
http://hint.fm/wind/
 모션영상
 모션 영상에서는 데이터 시각화를 순차적으로 보여주는 영상 또는 자동 애니메니션을 제공하는 경우
가 많다. 의도된 스토리에 따라 제공하는 모션 인포그래픽도 있다.
.

 ‘뉴욕타임즈’는 1896년 그리스 아테네 올림픽부터 런던 올림픽에 이르기까지 모든 데이터를 이용해 100
미터 육상, 수영, 장애물 넘기를 3D 모델로 구현했다. 우사인 볼트의 9.63초 100미터 육상경기와 그가
어떻게 빨리 먼저 나가는지, 과거의 육상경기 우승자들의 모습과 비교해 시각화한 동영상도 돋보인다이
동영상이 제공되는 사이트에서 여러 선수에 대한 정보와 데이터를 비교한 그래프 등을 볼 수 있다.
모든 메달리스트들이 한 경기에
http://www.nytimes.com/interactive/2012/08/05/sports/olympics/the-
100-meter-dash-one-race-every-medalist-ever.html?_r=0

 데이터 시각화가 사람들의 관점을 바꿔 세상을 이롭게 하는 데 쓰이기도 한다. IBM은 최근 창립 100주년
을 기념해 뉴욕에서 `THINK` 전시회를 열고 40ｍ 길이의 ‘데이터 전광판(Data Wall)’을 선보였다. 전시회
장 주변의 각종 데이터를 현재 삶을 실시간으로 시각화해 영상으로 보여준다. IBM은 이곳을 방문하는 사
람들에게 주변에서 어떤 일이 일어나는지를 제대로 알려, 자신의 삶을 개선시킬 여지가 충분함을 깨닫게
하기 위한 목적으로 이 데이터 시각화를 기획했다.
IBM사의 ‘THINK의 뉴욕’ 설치 광경
http://www-03.ibm.com/ibm/history/ibm100/us/en/thinkexhibit/

 갭 마인더(Gapminder)는 스웨덴의 비영리 통계분석 서비스다. 오른쪽 하단의 ‘Size’에서 ‘Indicators’를
누르면 다양한 기준값들을 불러와 서로 비교해 볼 수 있다. 갭마인더는 인터랙티브 형태의 빅데이터 시각
화 중에 가장 간결하면서도 사용자에게 효과적으로 정보를 전달하는 예 가운데 하나다.
갭 마인더
http://www.gapminder.org/world/
 인터랙티브 애플리케이션
 빅데이터 시각화 결과물은 인터랙티브 형태가 주류를 이룬다. 이를 제공하기 위해 인터넷에 인터랙티
브 웹으로 구현하기도 하며, 태블릿PC용 인터랙티브 앱으로 구현하기도 한다. 또한 종종 전용 소프트
웨어로 개발․ 배포되기도 한다.

 영국의 GBCS(Great British Class Survey)는 16만 명의 영국인들에게 설문조사를 한 후 21세기 영국의
새로운 계층을 7가지로 분류한 결과를 BBC의 웹 사이트에서 분류법에 따라 제공한다. 자신이 어느 계층
에 속하는지를 알아볼 수 있다. 규모 있는 빅데이터의 분류 결과를 바탕으로 이뤄지는 테스크 과정에서 사
용자는 질문을 클릭할 때마다 즉각적으로 변하는 인터랙티브 인포그래픽을 체험하게 된다. 자신의 어떤
성향이 특정 계층으로 분류는지를 바로 확인할 수 있다. 페이스북이나 트위터 같은 SNS로 결과를 공유해
대중의 평가를 유도해 향후 업데이트에 반영할 수 있는 흥미로운 인포그래픽이다.
Great British Class Survey 테스트 결과 화면
http://styleandthensome.wordpress.com/2013/04/07/im-
an-emergent-service-worker-and-proud-what-class-are-you/

 전 세계에서 6만 5000명 이상의 유저들이 GE의 에코지메이션 챌린지(Ecomagination Challenge)에
로그온해 제출한 3500개 이상의 아이디어와 투표, 댓글을 시각화한 결과물이다. 방문자가 좋은 아이디어
를 좀 더 쉽게 찾을 수 있도록, GE는 해당 사이트를 시각화해 보여주고 있다.
GE의 에코매지네이션 아이디어 챌린지 시각화
http://visualization.geblogs.com/visualization/ecomagi
nation_challenge/

 2012년 2월, 야후는 전 세계 사용자들의 관심 콘텐츠와 트래픽 등 이른바 '빅데이터'를 분석해 시각화해
보여주는 웹사이트인 '야후! C.O.R.E(코어) 데이터 시각화’ 사이트를 개설했다. 사용자는 야후의 빅데이
터 서비스를 통해 자신의 행동방식과 기사 검색취향 등을 얘기하고 다른 사람들의 정보도 참고할 수 있게
된다. 이용자는 다른 이용자와 자신을 밀접하게 연관시켜 열린 의사소통을 체험하게 된다. .
야후! 코어 웹사이트
http://visualize.yahoo.com/core/

 지역 부동산 실시간 데이터 서비스를 제공하는 트룰리아(trulia.com)는 다양한 데이터를 복합 분석해 부
동산 구매를 유도하는 서비스를 제공하고 있다. 트룰리아가 제공하는 통계자료 중 ‘가격 인하’된 자료가 많
은 관심을 받고 있다. 시장에 나온 매물 가운데 가격을 한 차례 이상 인하한 매물을 인하 비율별로 분류해
사용자들이 검색할 수 있도록 한 시스템이다. 그림에 표시된 범죄 데이터는 스팟크라임과 크라임리포트에
서 갖고 온다. 트룰리아는 범죄에 외에도 다양한 시각화 정보를 제공한다. .
트룰리아: 뉴욕 범죄 히트맵
http://www.trulia.com/real_estate/New_York-
New_York/crime/

빅데이터와 시각화 디자인의 방향
 빅데이터의 시각화는 그래픽 능력이 아닌, 전문 빅데이터 분석 능력과 동시에 시각화 능력, IT 기술 위에
서비스로 구현할 수 있는 능력을 선호한다. IT 전문 리서치 업체인 가트너는 2015년까지 빅데이터 관련
일자리가 440만 개로 늘어나고, 이들 가운데 대부분은 데이터 시각화와 같이 이전에는 요구되지 않았던
새로운 기술을 필요로 한다고 예측했다.
 시각화 전문가로서 첫 번째 단계는 개인의 능력을 통해 최신의 기술과 도구를 사용해 정보를 제시하고 분
석하는 것이다. 하지만 일부 애플리케이션에 있어서는 이것만으로는 충분치 않다.
 두번째 단계는 데이터 시각화 기술이 아니라 비주얼 인식의 심리적인 부분을 아는 것으로, 특정 시각화 기
술이 줄 수 있는 한계에 대해서도 충분히 이해해야 한다. 이 단계에서는 데이비드 맥캔들레스와 같이 문제
나 주제에 대한 통찰력도 있으면서 정보수집, 마이닝, 프로그래밍, 시각화에 이르는 모든 것을 시각화 관
점에서 풀어낼 수 있어야 함을 말한다. 대부분 빅데이터 시각화라하면 직무 상세에서는 코그노스로 차트
를 어떻게 그리는지 등에 대한 기술적인 부분들에 대해 기재된 반면, 시각화의 주요 부분인 그래픽 디자인
전문성에 대한 언급은 없다.

빅데이터와 시각화 디자인의 방향
 빅데이터 시각화에서 중요한 것은 해당 데이터를 다루는 능력 말고도 궁극적으로는 정보 디자인의 의도와 방향이 목적과
어긋나지 않도록 하는 것이다. 정보 디자인을 위해서는 데이터의 범주 안에서 정보를 보고, 사용자를 위한 시각화 목적을
설정하고 이를 끝까지 고수해야 한다. 해당분야 통계 전문가는 자신의 관점에서 정보를 해석하고 보여주려는 경향이 강하
다. 또한 시각화 툴이나 프로그래밍 과정에서 자칫 정보 수용자의 관점보다는 데이터 자체를 표현하는 경향도 종종 나타
난다.
 그럼에도 빅데이터 시각화에서는 정보형 메시지를 전달하는 데 적합한 데이터의 수집과 가공, 그래프 처리 과정이 연결․
진행돼야 하고, 이에 대한 전문성이 단절되거나 결여되어서는 안 된다. 더불어 전문 데이터 마이닝과 이를 연결하는 툴을
시각화 도구와 연계해 활용하지 못한다면, 빅데이터 시각화의 가치를 창출하지 못하는 결과를 불러온다.
 빅데이터의 특성을 살리지 못하거나 정보의 깊이를 보여주지 못하는 인포그래픽 위주의 정보 디자인만 보는 것도 문제가
된다. 노아 일린스키가 말하는 시각화의 아름다움에서 정보성(informative)이 결여된다면 효율성(efficient)과 참신성
(novel)이 떨어지는 결과를 낳게 된다. 모든 디자인이 그러하듯 빅데이터에서도 정보를 볼 대상, 사용자가 어떠한 관점으
로 그 정보를 볼 것인지에 대한 분명한 예측과 목표가 세워져야 한다. 이 전제에 걸맞게 데이터 수집과 가공을 거쳐 시각
표현이 진행돼야 성공적인 빅데이터 시각화를 이뤄낼 수 있다.

빅데이터를 위한
데이터 시각화
이지선
숙명여자대학교 시각영상디자인학과
jisunlee@sookmyung.ac.kr
facebook: jisunlee.net
twitter: jisunlee

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