의식적이든 아니든, 우리는 일상생활에서 지속적으로 패턴을 인식하여 처리하고 있습니다. 전에 가본 적이 없는 고급 레스토랑에 처음으로 저녁 식사를 하기 위해 갔다고 생각해 보십시오. 그 레스토랑 방문은 처음이지만 레스토랑에 들어가서 자리에 앉고 음식을 주문하는 일련의 순서에 대해서는 어느 정도 기대치가 있을 것입니다. 대체로 아래와 같은 순서가 되겠지요.

  • 레스토랑에 들어가면 안내 직원이 인사를 하며 맞이하고 테이블로 안내합니다.
  • 웨이터가 여러분의 테이블에 와서 인사를 하고 본인을 소개하고 음료 주문을 받습니다.
  • 주문한 음료를 가지고 돌아오면서 식사 주문을 받습니다.
  • 식사를 하는 동안 웨이터는 가끔씩 여러분의 테이블에 와서 필요한 것이 있는지, 음식은 어떤지 묻고 음료를 다시 채워줍니다.
  • 식사가 끝나면 '디저트 드실 공간은 남겨두세요'라는 어설픈 농담도 합니다.
  • 여러분이 디저트를 거절하면 웨이터는 자신의 주머니에서 계산서를 꺼내거나 카운터에 가서 계산서를 가져옵니다.
  • 여러분은 결제를 마치고 나옵니다.

이것은 일상에서 일어나는 심리적 스키마(데이터베이스 스키마와는 다른)의 많은 예 중 하나입니다. 이러한 패턴은 사회에서 다양한 구성원을 서로 조율하고 변화하는 상황을 매우 효율적으로 처리할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 스키마는 아주 강력하고 뿌리가 깊어서 패턴의 붕괴는 혼란스럽고 극복하기 어려울 수 있습니다. 극단적인 예로, 위에 언급했던 고급 레스토랑에 가서 테이블에 앉기도 전에 계산서를 달라고 하는 것을 상상해 보십시오.

레스토랑 패턴은 직관적인 순서로 진행되므로 크게 달라지지는 않지만, 우리는 인생 경험과 세계관에 따라 개인적인 스키마도 형성합니다. 이러한 기대치는 쓸데없는 시간을 낭비하지 않도록 도와줍니다. 이전에 이미 동일하거나 비슷한 상황을 경험해서 어떻게 처리해야 할지 알고 있기 때문입니다.

스키마는 데이터 시각화의 가장 큰 장점인 '인사이트 파악 시간 단축' 및 인사이트의 정확성 향상'이라는 두 가지 요소의 성패를 좌우하기 때문에 데이터 시각화에서 중요한 역할을 합니다. 청중의 스키마를 활용해서 더 나은 경험을 제공하십시오. 스키마에 분열이 발생하면 청중을 잘못된 방향으로 이끄는 위험에 처하게 됩니다.

이 게시물에서는 스키마를 활용하여 데이터 시각화를 향상시키는 3가지 방법을 소개합니다.

스키마 1: 공간 상황

맵은 데이터 요소 외에도 분석을 도와주는 공간 상황을 제공하므로 데이터를 처리하는 데 도움이 됩니다. 다음은 슈퍼볼 50을 관람하기 위한 섹션당 최저 가격을 보여주는 막대 차트입니다.

모범 사례 중에서도 뛰어난 데이터 시각화인 이 차트에서는 인사이트를 발견할 수 있습니다. 하지만 공간 상황을 추가하면 슈퍼볼 게임이 진행되는 경기장을 잘 모르더라도 분석 내용을 파악하는 데 직접적인 도움이 됩니다.

제 인생에서 지금까지 많은 스포츠 경기의 티켓을 구입한 경험을 바탕으로 마음속에 구축해온 스키마를 사용하여, 미드필드에 가깝거나 미드필드 아래쪽일수록 티켓 가격이 비싸다는 것을 알고 있습니다. 이 스키마를 통해 막대 차트에 있는 숫자를 직관적으로 이해할 수 있는지 또는 스키마에 분열이 있는지(즉, 하단 데크의 티켓이 상단 데크의 티켓보다 가격이 저렴한 경우)를 훨씬 더 빨리 판단할 수 있기 때문에 인사이트를 발견하는 시간을 줄일 수 있습니다.

전달하려는 스토리가 무엇인지에 따라, 막대 차트와 함께 또는 막대 차트 대신에 이러한 맵을 사용하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 위에 제시한 저의 '슈퍼볼 50 경기 티켓 비용' 비주얼라이제이션에서는 경기장 맵과 라인 그래프를 사용했습니다.

스키마 2: 아이콘, 모양, 기호

한 장의 사진은 수많은 단어를 말해줍니다. 데이터 시각화를 개선할 수 있는 두 번째 스키마는 아이콘, 모양, 기호를 사용하는 것입니다. 데이터 시각화와 불필요한 차트 요소를 개선하는 기능에는 그래픽마다 별다른 차이가 없지만, 그래픽을 멋있게 꾸미면 단어만 사용하는 것보다 훨씬 많은 정보를 제공할 수 있습니다.

가장 기본적으로, 대시보드에서 숫자 앞에 '+' 또는 '-' 기호를 붙이면 어느 정도의 가치가 있을지 생각해 보십시오. KPI에 긍정적 또는 부정적 변화가 있는지를 나타낼 때 사용하면 캐릭터 하나만으로도 인사이트를 찾는 시간을 줄이고 정확성을 높일 수 있습니다. 위쪽 또는 아래쪽을 가리키는 화살표나 삼각형도 마찬가지입니다.

이것은 기본적인 예이지만, 우리가 그래픽의 의미에 대한 선입관이 있기 때문에 대다수의 그래픽은 이런 방식으로 효과를 얻을 수 있습니다. 제 비주얼라이제이션 '프로 스포츠팀에 입단할 가능성'에 사용된 네비게이션을 살펴보십시오.

저는 단어 대신 아이콘을 사용하여 여러 가지 스포츠 옵션을 표시했습니다. 제 생각에는 아이콘을 사용하면 더 매력적인 뷰를 만들 수 있을 뿐 아니라 언어 장벽을 낮추거나 없애주는 장점도 누릴 수 있습니다.

또 다른 예로, 다각형 맵을 사용하여 NFL 경기에서 가장 많이 충돌하는 미식축구 선수들의 신체 부위를 그림으로 표시했습니다.

충돌 부위를 기준으로 막대 차트를 만드는 것도 좋은 방법이 될 수 있었지만, 선수의 신체 모양에 히트 맵을 겹쳐 놓았기 때문에 보는 사람들이 자신의 기존 스키마를 통해 뷰를 처리하고 인사이트를 발견할 수 있습니다.

스키마 3: 색상

좋든 싫든, 녹색은 좋은 것과 연결되고 빨간색은 나쁜 것과 연결됨을 우리 모두 잘 알고 있습니다. 이러한 개념이 어디서부터 시작되었는지 확실하지는 않지만 우리 생활에 깊이 자리 잡고 있습니다. 이것이 바로 스키마입니다. 청중이 이미 빨간색과 녹색의 의미를 알고 있기 때문에 알려줄 필요가 없지요.

저는 과학적인 이유(색맹)와 개인적인 이유(마음에 들지 않음)로 이러한 색상의 의미 연결을 권장하지는 않지만, 이는 청중이 여러분의 데이터 시각화를 이해하는 데 활용할 수 있는 스키마 중 하나입니다.

청중의 기존 연상을 잘 파악하면 청중이 인사이트 파악 시간을 줄이고 인사이트의 정확성을 높이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 두 장점을 동시에 얻을 수도 있으므로 그들의 스키마를 완전히 분열시키지 않도록 조심해야 합니다. 과일에 대한 비주얼라이제이션을 만드는 경우 오렌지를 보라색으로 표현하거나 포도를 주황색으로 표현하는 일은 피하십시오.

일반적인 녹색/빨간색 또는 파란색/주황색 색상표의 범위를 벗어나는 색상을 사용하는 경우에는 청중이 여러분이 사용하는 색상에 적응하여 의미를 파악할 수 있도록 일관성을 유지해야 합니다.

이러한 3가지 스키마를 신중하게 활용하면 '인사이트 파악 시간 단축' 및 인사이트의 정확성 향상'이라는 데이터 시각화의 가장 큰 두 가지 혜택을 극대화하는 데 큰 도움이 됩니다. 최소한 청중이 선입관을 가지고 있음을 인지하고, 선입관이 분열되면 데이터 시각화에서 가치를 찾기가 힘들 수 있다는 점에 유의해야 합니다.

데이터 시각화를 구축할 때 고려해야 할 기타 심리적 스키마는 무엇일까요? 아래에 댓글로 의견을 남겨주십시오. Ryan Sleeper가 전하는 팁, 도움말, 비주얼라이제이션을 보려면 그의 블로그Tableau Public 프로필 페이지를 방문하십시오. Twitter @ryanvizzes에서도 그를 만나보실 수 있습니다.

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