Tableau를 활용하여 수십 년에 걸친 노래들의 "댄스 적합성(Danceability)"을 분석한 Rutgers 대학생들

Tableau 교육(Tableau for Teaching, TfT)은 학생들의 데이터 분석 및 비주얼라이제이션을 돕고자 하는 강사들에 대해 교실에서 Tableau를 무료로 사용할 수 있는 기회를 제공하는 프로그램입니다. 참가자들은 경영, 컴퓨터과학, 공중보건 등 다양한 분야를 전공하는 학생들이었습니다. 최근 Rutgers 언론정보 대학(University School of Communication and Information)의 학생들은 자신의 프로젝트를 우리와 공유해 주었습니다. 학생들의 교수인 Anselm Spoerri는 강의를 듣는 학생들에게 과제를 배정하여 혁신적인 비주얼라이제이션의 평가 및 설계를 수행하도록 했습니다.

그 과제를 수행했던 2명의 학생인 Shaun Ellis와 Thomas Engelhardt는 댄스 적합성으로 노래를 검색할 수 있는 대시보드를 만들기로 결정했습니다. 댄스 적합성이라고요? 네 맞습니다. 어떤 요소가 특정한 노래를 댄스에 적합하게 만들까요? Shaun 및 Thomas가 하는 말을 들어보시기 바랍니다.

댄스 적합성을 정의한 방법
댄스 적합성은 비트 강도, 템포 안정성, 전체 템포 등이 혼합된 곡의 특성을 바탕으로 측정됩니다. 여기서 반환된 값이 곡의 전체 재생시간 동안 한 개인이 그 곡에 맞춰 댄스를 출 수 있는 적합성을 결정하게 됩니다.

프로젝트에 대한 아이디어를 얻은 곳
21세기에 현존하는 우수한 각종 기술과 세계 각지의 서버들에 축적된 방대한 데이터를 바탕으로 데이터 시각화 소프트웨어를 활용하여 미국의 히트 팝송을 분석하고 여기서 히트곡 제조와 관련된 공식/모범 사례/기타 멋진 정보를 발견할 수 있지 않을까 생각해 보게 되었습니다.

분석한 곡의 개수
매출 및 라디오 선곡을 기반으로 하는 빌보드 탑 100 차트는 1960년 무렵부터 일반적으로 안정화되기 시작했습니다. 따라서 우리는 1960년 1월부터 프로젝트를 시작한 주인 2010년 10월 2일까지 빌보드 탑100 차트에서 상위권을 기록했던 곡들에 대한 데이터를 추출하기로 결정했습니다. 그 결과 4,200개 곡을 분석 대상으로 얻게 되었습니다!

Tableau 활용에 있어서 가장 마음에 드는 점
우연히 흥미로운 비주얼라이제이션을 접하게 되어 매우 반가웠습니다. 이 소프트웨어는 매우 기능이 풍부합니다. 우리는 학기 중에 Tableau를 실제 접하고 익히는데 있어 원했던 만큼 많은 시간을 투자하지는 못했습니다. 몇 가지를 시도해보고 특별히 기대하지 않았던 데이터 관계를 우연히 발견하게 된 때는 큰 즐거움을 느꼈습니다. 이는 모두 동적인 비주얼라이제이션 덕택에 가능한 일이었습니다. Tableau는 추상적인 데이터 집합을 탐구하는 데 있어 탁월한 프로그램입니다.

Tableau 활용에 있어서 가장 큰 문제로 느꼈던 점
예전에는 학생들이 소프트웨어에 접할 수 있도록 할 경우에 고작해야 스크린샷을 찍는 것과 사용자가 Tableau Reader를 다운로드하도록 권장하는 것(실제로 활용될 가능성이 낮았음)이 전부였습니다. 하지만 이제는 Tableau Public을 통해 사용자가 무엇을 달성할 수 있는지 정확히 파악할 수 있게 되었습니다.

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