1.1 데이터 시각화, 왜 중요할까?

인터넷을 사용하는 사람이라면 데이터 시각화로 표현된 데이터를 한번쯤 보았을 것이다. 인터넷으로 장을 볼 때 리뷰 별점을 참고하여 구매를 결정하고, 뉴스 기사나 포스팅에서는 그래프를 통해 해당 기사의 신뢰성을 평가한다.

즉, 데이터 시각화는 사용자에게 데이터의 패턴과 트렌드를 쉽게 인식할 수 있도록 도와주는 역할을 한다. 데이터 시각화를 어떻게 표현하는가에 따라 사용자의 반응이 달라질 수 있다는 것이다. 데이터를 단순히 텍스트로만 보는 것보다, 시각적으로 표현된 데이터를 보면 더욱 직관적으로 이해할 수 있기 때문에 **데이터를 통한 전달 의도(목적)**을 더 효과적으로 보여줄 수 있다.

Chart.js의 (좌)버블 차트와 (우)도넛 차트 예시

모든 요소에 대한 선을 보여주는 범프 차트

한 요소에 대한 선을 집중적으로 보여주는 범프 차트

“데이터 시각화는 복잡한 건강 데이터를 시각적으로 표현하여 공중 보건 전문가와 대중이 데이터를 더 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 한다.” -미국 질병통제예방센터(Centers for Disease Control and Prevention, CDC)-

1.2 데이터 시각화의 긍정적인 사례

복잡한 데이터를 사용자 친화적이고 직관적인 방식으로 시각화 하여 정보 전달의 효과를 극대화하고 있는 사례들이 많이 있다. 이러한 시각화 사례는 다양한 웹사이트와 서비스에서 쉽게 찾아볼 수 있다. 다음은 몇 가지 대표적인 예시들이다. 이 홈페이지들을 방문하여 직접 확인해보는 것을 추천한다.

1.2.1 첫 번째 사례: 뉴욕 타임즈 ‘How the Virus Got Out’ 기사

뉴욕 타임즈의 "How the Virus Got Out" 기사는 COVID-19의 초기 확산 과정을 효과적으로 전달하기 위해 인터랙티브 애니메이션을 활용했다. 데이터 시각화의 다양한 기술을 통해 독자들에게 정보를 직관적으로 전달하고, 복잡한 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 돕는다.

출처: The New York Times, 'How the Virus Got Out', 2020년 3월 22일

다음 링크(https://www.nytimes.com/interactive/2020/03/22/world/coronavirus-spread.html)에서 해당 기사를 볼 수 있다.

1.2.2 두 번째 사례: FiveThirtyEight의 선거 예측

데이터 저널리즘 사이트인 FiveThirtyEight는 각 주별 선거 결과 예측, 후보자 지지율 변화, 그리고 잠재적인 선거 시나리오를 인터랙티브 차트와 그래프로 시각화 하여 보여준다.

출처: FiveThirtyEight, '2020 Election Forecast’