데이터 시각화 작성자가 펑크에서 배울 수 있는 것은?

데이터 시각화에 대한 펑크 접근 방식, Sideburns 매거진, 1977년 1월 내용 참조.

이 내용은 ComputerWorld에 처음 게재되었음.

"정보를 가장 효율적으로 표시하는 데 필요한 기술은 직감이 아니라 학습을 통해 습득해야 하는 원칙에 크게 의존합니다."라고 Show Me The Numbers의 저자인 Stephen Few는 말합니다.

원칙적으로 이 말에 동의합니다.

하지만 문제가 있습니다. 어떤 기술은 연습을 통해서만 습득할 수 있습니다. 하지만 순수한 기능 차트를 만드는 것이 무엇인지 안다고 해도, 인간의 심리 및 정보 전달과 참여의 필요성까지 가르칠 수는 없습니다. 일찍 경험하게 된 실패와 성공은 책에서 배우는 것 못지않게 많은 것을 가르쳐 줍니다.

안타깝게도, 다른 전문가들 앞에서 주눅 들어 참여하는 것조차 두려워하는 사람들을 많이 보았습니다. 이들은 시작하기도 전에 높은 수준에 도달해야 한다고 생각하고 있습니다(이 게시물의 댓글 참조).

하지만 저는 사람들이 최소한의 수준만 갖추면 일단 시작한 다음 직접 해보면서 배우기를 권합니다.

현재 Google의 데이터 편집장인 Simon Rogers는 2012년에 데이터 저널리즘에서 ‘누구라도 할 수 있다’라고 하는 펑크 철학을 펼쳤습니다. 3가지 미리 주의해야 할 특성을 아는 것만으로는 뛰어난 작품을 만들 수 없지만, 출발점으로서 충분하며 단점보다는 장점이 더 많습니다.

데이터를 통해 대화 시작

이 대시보드는 제가 2008년에 처음 만든 것 중 하나로서 대학원생들의 학업 성취도를 보여줍니다.

저는 옥스퍼드 대학에서 분석가로서 차트를 만들기 시작했습니다. 제가 최초로 만든 차트는 형편없었습니다. 제 예상과는 달리 사람들은 제가 만든 차트에 흥미를 보이지 않았습니다. 하지만 최초로 시도한 작품 덕분에 저의 동료로부터 "괜찮아, 그런 방식으로 데이터를 표시하는 것보다는 나 같으면 이렇게 표시할 것 같아."라는 유용한 조언을 들었습니다.

이후에 그 동료와 저는 다시 시작하여 모든 사람에게 적합한 대시보드를 만들었습니다. 펑크 접근 방식으로 프로토타이핑에 성공한 것입니다. 학문적으로도 많이 배울 수 있었습니다.

초기의 작업을 다른 사람과 공유하면 유용하고 다양한 의견을 얻을 수 있습니다. 2016년 진행된 커뮤니티 중심의 데이터 시각화 프로젝트인 Makeover Monday에서 이러한 사실이 입증됩니다. 이 프로젝트에서는 새 차트와 데이터를 매주 공유하고, 다른 사람들에게 원본 차트를 수정해서 다시 만들어 달라고 요청합니다. 거의 500명이 3,000개 이상의 수정본을 만들어 왔습니다.

프로젝트의 펑크 효과를 통해 사람들의 실력이 향상됩니다. 아래 트윗은 뉴욕에 거주하는 Tom O'Hara의 초창기 수정본 중 하나입니다. 뛰어난 작품은 아닙니다. 스토리가 명확하지 않고 사용한 색상도 적합하지 않습니다. 하지만 괜찮습니다. 시작했다는 것이 중요하니까요.

조금 늦었지만 #MakeoverMonday에 참여합니다. https://t.co/yNfg5q768V #tableau #dataviz @VizWizBI pic.twitter.com/JOQylCeU1c

— Tom O'Hara (@taawwmm) 2016년 5월 4일

1년 동안 Tom의 기술은 엄청나게 발전했습니다. 다음은 그의 최근 수정본 중 하나입니다. Tom의 디자인 및 스토리텔링 실력이 크게 향상되었다는 것을 확인할 수 있습니다. "Makeover Monday에 참여하기 전에는 데이터로 스토리를 만들어 전달하는 방법을 몰랐습니다. 최종 사용자에게 어떤 영향을 주는지 고려하지 않고 무작위 차트를 작성했었습니다. Makeover Monday를 통해 저의 스토리텔링 기법을 확실히 강화할 수 있었습니다."라고 그는 제게 말했습니다.

많은 마우스오버 작업 필터와 함께 #MakeoverMonday! https://t.co/NzaCVxg5wi @VizWizBI @acotgreave #tableauu pic.twitter.com/NYJTvToL6a

— Tom O'Hara (@taawwmm) 2016년 11월 23일

Makeover Monday를 처음부터 매우 높은 수준의 프로젝트로 진행했다면 엘리트 중심의 다소 위압적인 환경으로 조성되었을 것입니다. 하지만 많은 사람 중 한 명으로서 Tom 역시 Makeover Monday에 참여하여 자신의 작업에 대한 의견과 평가를 받고 있습니다. 이렇게 반복적이며 공개적인 학습을 통해 그의 실력이 향상될 수 있었습니다. 최고의 데이터 시각화만 이 프로젝트에 포함해야 했을까요? 과연 이 방식이 많은 사람에게 영감을 줄 수 있었을까요?

데이터를 세부적으로 가장 잘 표현하려고 노력할수록 진행 과정에서 어수선해지는 것을 발견할 수 있습니다.

비주얼라이제이션은 세련되고 언제든지 인쇄하여 사용할 수 있어야 한다고 생각하는 사람이 너무 많습니다. 그렇지 않습니다. 어수선한 데이터 비주얼 탐색은 경영진을 위한 데이터 프레젠테이션만큼 중요합니다. 데이터에서 정보를 발견할 수 있도록 캔버스에 데이터를 던져놓고 어수선하게 만들어도 됩니다.

베를린의 Aeria Games에서 근무하는 Kirill Andriychuk는 경험을 통해 이 사실을 잘 알고 있습니다. "어느 날 저녁 우리 직원들은 Aeria Games의 CEO와 함께 수익성이 가장 높은 고객이 어느 곳에 있는지 파악하기 위해 국가별로 비주얼라이제이션을 만들고 있었습니다. 그러던 중 갑자기 CEO가 '잠깐만요. 여기를 한번 봅시다. 싱가포르 상황을 좀 확인해 보실래요?'라고 말했습니다. 우리는 싱가포르에 정말로 수익성이 높은 고객이 있음을 알게 되었습니다. 하지만 그 전에는 몰랐던 사실이지요."

반복적이고, 어수선하며, 개략적인 펑크 방식의 작업을 통해 필요한 인사이트를 발견할 수 있습니다. 지속적이거나 공유하지 않아도 됩니다. 기본적인 데이터를 대략적으로 표현해도 데이터에서 인사이트를 발견할 수 있으니까요.

이 글은 제가 최근에 Andy Kirk(VisualisingData.com)와 함께 주최했던 데이터 토론의 내용을 기반으로 합니다. 보다 학문적인 접근을 위한 다양한 논쟁을 보려면 데이터 토론을 확인해 보십시오.