시각화 방법

시각화 방법 개념

정보 구조화

1. 정보 조직화

• 데이터를 수집, 정제하는 과정이 적절히 배분되지 않는다면 제대로 된 결과물을 도출하기 어려움
• 데이터 수집, 분류, 배열, 관계맺기의 과정을 거침
• 조직화해 배치할 때 정보의 가치와 유용성은 증가하고 전하는 이야기도 달라진다.
• 데이터 munging : 원 데이터의 구문을 분석, 정리하고 집단으로 묶거나 변환해 패턴을 식별

2. 데이터 수집 및 탐색

• 원 데이터를 바탕으로 필요한 데이터를 추출하고 활용하는 절차를 거쳐야 함
• 데이터 editing : 유의미, 무의미한 데이터 선별

3. 분류

   1. 구분 텍스트
   • 줄 바꿈으로 행을 구분자로 열을 구분하는 텍스트 데이터임
   • csv는 쉼표, tsv면 탭으로
   • 구분자는 공백, 쉼표 등 어떤 것이든 가능
   2. json
   • 자바스크립트로 표현된 데이터를 쉽게 전달할 수 있는 스트링으로 변형 가능함
   • 자바스크립트에 의해 쉽게 인터프린팅됨, 복잡한 구조로 표현됨
   • 배열과 복합 개체들을 나타낼 수 있다.
   3. xml
   • 확장마크업 언어, 수많은 종류의 데이터 기술
   • xml은 구조적 데이터를 설명함
   • html의 한계를 극복할 목적
   • 스프레이트시트, 구성파일 등 네트워크 프로토콜에 일반적으로 포함되는 정보가 구조 데이터의 예시임

4. 배열

• 래치방법 : 위치,알파벳, 시간, 카테고리, 위계 이상 5가지가 정보를 정리, 조직화

  1. 위치 : 정보를 공간적 위치에 배열
  • 다양한 출처나 장소에 기반을 둔 정보를 조사하고 비교할 때 좋음
  • 지도 뿐만 아니라 안내도, 학문 영역의 범위를 포함하는 것도 해당
  2. 알파벳 : 사전, 전화번호부 등을 정렬
  • 1차로 분류하고 하위 분류에서 가나다 순으로 조직화
  • 데이터 속성이 다양하면 알파벳 순이 보편적
  3. 시간 : 연도별 시간 순서
  • 일정 기간을 조직화하는 최적의 원리
  • 정보의 변화를 발견하고 비교할 때 좋음
  4. 카테고리 : 정보의 속성에 따라 분류
  • 중요도나 주제가 서로 유사한 정보에 적합, 수치보다 색상 등으로 표현을 달리함
  • 상품 분류, 서적 분류 등
  5. 가중치(위계) : 정보의 변화에 따라 데이터 값이나 중요도 순서로 조직화
  • 단위나 수치 표현 가능

5. 관계 맺기(재배열)

• 데이터에 의미를 부여하는 기본적인 과정, 시각화와 밀접함
• 분류된 데이터를 정보 수용자가 인식하기 쉽게 패턴을 만듬

정보 시각화

1. 시간 시각화

• 변화를 표현, 트랜드(경향성)으로 장기간에 걸쳐 트랜드 추적

• 분절형 : 데이터의 특정 시점, 시간 구간

• 연속형 : 기온 변환 같은 데이터

  1. 막대그래프
  • 막대를 배치함으로써 상대적인 차이를 알 수 있음
  • 색상 표시 : 값들의 차이가 미미하거나 막대의 수가 많은 때, 막대가 서로 다른 범위나 상태일 경우
  • 색상 표시x : 모든 막대가 동일한 범위
  2. 누적 막대그래프
  • 전체의 합이 의미가 있는 경우 사용
  • 단어들의 바차트 : 단일 소프트웨어 봇이 모은 많은 단어와 이미지를 갖고 있는 편집 역사를 시각화한 것
  3. 점그래프
  • 면적을 표시할 필요가 없어 더 적은 공간에 그려짐
  • 점의 집중정도와 배치에 따라 흐름을 파악하기 용이함
  • 두 변수의 연관관계를 볼 때 많이 씀
  4. 연속형 그래프
  • 점그래프를 선으로 연결, 끊임없이 변화하는 현상의 추이를 볼 수 있음.
  • 기울기가 급할 수록 변화가 큼
  • 데이터의 포인트 수에 따라 점, 선을 결정해야함

2. 분포 시각화

• 최대, 최소, 전체분포로 나뉨

• 최대와 최소는 순서 정렬에서 양 끝

• 분포정도라 전부 합치면 1또는 100%

  1. 원그래프
  • 부분과 전체, 부분과 부분을 비율을 알아봄
  • 조각의 합은 전체
  • 인접하지 않은 조각을 비교하기 힘듬
  • 텍스트와 퍼센티지를 포함시키는 게 좋음
  • 면적으로 값을 보여주고, 수치를 각도로 표시
  2. 도넛차트
  • 조각에 해당하는 수치는 면적이 아닌 길이로 표시
  3. 트리맵
  • 영역 기반 시각화, 시각형이 수치임
  • 사각형을 포함한 바깥의 영역은 대분류, 내부 사각형은 세부 분류를 의미
  • 위계 구조가 있는 데이터나 트리 구조의 데이터를 표시할 때 활용
  • 뉴스맵 : 구글 뉴스를 시각화, 내부 사각형을 선택하면 뉴스에 대한 내용을 이미지와 텍스트로 노출
  4. 누적 연속 그래프
  • 시계열을 쌓아올린 형태
  • 가로축은 시간, 세로축은 데이터 값
  • 한 시점의 세로 단면을 가져오면 분포를 볼 수 있음
  • 네임 보이저의 그래프를 통해 어느 시기에 얼마나 선택됐는지 알 수 있다.

3. 관계 시각화

   1. 스캐터 플롯

      • 시간적 변화를 볼 때 쓰지만 관계를 알아볼 때도 씀
      • 포인트들의 관련성 여부를 시각적으로 알 수 있음
      • 포인트가 많을 때 유용

   2. 버블 차트

      • 세가지 요소의 상관관계를 표현
      • 버블의 크기가 변수
      • 면적이나 지름으로 판단
      • 갭 마인더 : 유엔의 데이터를 바탕으로 인구 예측, 이동에 관한 정보를 공유

   3. 히스토그램

      • 한쪽으로 치우친 것이 없다면 균일한 분포
      • 가로와 세로축은 연속적

4. 비교 시각화

• 시작점을 찾는 것이 중요, 모든 데이터를 한 번 훑고 흥미로운 것을 찾고 다른 점을 찾아가는 과정이 더 도움이 될 수 있음.

  1. 히트맵

     • 여러가지 변수를 비교
     • 한 칸의 색상으로 데이터를 표현
     • 데이터가 많으면 적당한 색상과 약간의 정렬과정을 거쳐야 함
     • 감정 히트맵 : 주식시장에 대한 전망을 sns의 사회적 주식 지수로 보여줌

  2. 체르노프 페이스

     • 데이터를 사람 얼굴 이미지로 표현
     • 보통 사람들에게는 혼란, 전문가의 흥미가 목적

  3. 스타차트

     • 중앙에서 외부 링까지 이어지는 몇 개의 축을 그리고 전체 공간에서 하나의 변수마다 축위의 중앙으로부터의 거리를 수치로 나타냄
     • 중심점은 축이 나타내는 값의 최솟값, 먼 끝 점은 최댓값

  4. 평행 좌표계

     • 여러 축을 평행하게 배치
     • y축에서 윗부분은 값 범위 최댓값, 아래는 최솟값
     • 측정대상은 위아래로 이어지는 연결선으로 그려짐

  5. 다차원척도법

     • 개별 데이터 간의 유사도를 바탕으로 시각화
     • 거리행렬을 포함하는 데이터의 시각화에 유용
     • 유사성이 작으면 멀리, 크면 가까이

5. 공간 시각화

• 지도를 만들어 위치 비교
• 여러 장의 지도를 통해 시간의 여러 단면을 표현할 수 있음
• 구글 차트의 지오 차트 : 매핑 포인트를 모르고 지명만 알아도 시각화 작업할 수 있음

그래프 그리기

1. 그래프 유형 선택

• 범주와 측도(차원)의 수에 좌우됨, 최소한의 것으로 최대한 것을 전달해야 함

2. 그래프 단순화
   1. 배경을 지우기 : 배경은 데이터를 강조하는 데 방해가 됨
   2. 범례 지우기 : 보는 사람이 직접 매칭해야 되서 해석에 방해
   3. 테두리 지우기 : 답답한 느낌, 디자인에 방해
   4. 색깔 지우기 : 다양한 색은 핵심이 무엇인지 파악하기 어렵게 함
   5. 특수효과 : 디자인 통일성파괴, 핵심 전달 방해
   6. 굵은 글씨 : 시선을 분산
   7. 라벨을 흐릿하게 처리 : 처음 보는 사람이 데이터의 핵심에 집중하게 해줌
   8. 보조선을 흐릿하게, 지우기 : 데이터를 표현하는 부분이랑 겹쳐 처리
   9. 라벨을 직접 표시 : 보조선을 없애고 라벨을 데이터에 직접 표시하면 즉각적인 해석 가능

정보 시각 표현

• 그래픽 요소 : 뇌는 먼저 비슷한 물체와 조금 달라보이는 것을 구분한 다음에 나머지를 자세히 탐색함

자크베르탱의 그래픽 7요소

1. 위치

• 위치의 변화로 하나의 요소를 강조할 수 있음
• 수치로 표현할 수 있음, 정보의 상하구조를 효과적으로 전달

2. 크기

• 하나만 작게 만들면 작은 요소에 집중
• 주위 크기와 다른지가 중요

3. 모양

• 하나만 다른 모양으로, 전혀 다른 형태로 바꾸기
• 형태만으로 큰 대비 효과는 힘듬

4. 색

• 하나만 다른 색으로, 대개 보색을 씀
• 수치 표현이 힘들어 순서를 매기기엔 적합하지 않음

5. 명도

• 하나만 명도를 다르게 함, 색상보다 더 명시성에 영향을 줌

6. 기울기

• 시선은 반복에서 벗어나 변화를 감지해 강조한다고 느낌

7. 질감

• 지나치게 쓰면 좋지않음

시각화를 위한 그래픽 디자인 기본 원리

1. 타이포그래피

• 1~2가지의 서체의 크기나 스타일의 변화를 줌

• 한글과 영문을 비슷한 느낌으로 주는 게 좋음

  서체

  • 서체는 글의 형태를 총칭, 타이포그래피에서 가장 어려운 일
  • 세리프는 가독성이 높아 본문용, 산세리프는 주목성이 높아 제목용

  무게

  • 두께를 의미,무게감으로 위계표현

  크기

  • 글자가 배치되는 금속 활자판의 높이 의미
  • 서체에 따라 크기가 다를 수도 있음

  스타일

  • 가로 세로 비율, 각도에 따라 달라짐
  • 글자 폭을 조정, 기울기

  색채

  • 정보의 중요도나 종속 관계 표현 가능
  • 바탕색에 영향을 받고 청색은 후퇴돼 보여 자제

  간격

  • 가독성에 영향, 다음 글자가 다른 글자보다 밀접해야 함
  • 글자 사이 < 낱말 사이 < 글줄 사이

2. 색상

• 색채학 원칙을 알고 지킴, 균형을 깨서는 안됨

• 보색을 이용, 명도와 채도는 같게

• 컬러 스킴 : 적절한 보색 및 배색 색상 팔레트 추출

• 어도비 쿨러 : 공유된 단어와 관련된 배색 팔레트를 가져다 쓸 수 있음

• 스네이크 오일

  구분 표현

  • 정보를 구분하고 묶음, 색은 사용 숫자를 제한할 필요가 있음
  • 보통 사람이 구분할 수 있는 색상은 8가지

  순서 표현

  • 명암 단계, 스펙트럼 단계 등을 이용해 구분
  • 섬세한 순서를 표현할 때 무채색의 단계가 정보를 더 명확히 전달
  • 명도와 채도를 복합 개념이라 할 수 있는 톤은 선형적 단계를 표현 -> 정보의 순서와 위계 표현

  비율 표현

  • 시각적 구별할 정도로 표현 가능
  • 0을 중심으로 0을 중립적 명도로 표시하고 위, 아래 수치들은 상반되는 두 가지 색을 사용

  색채 사용과 인지

  • 색을 통해 이해할 때 인간의 지각와 인지 작용이 관여함
  • 정보들이 충돌없이 인지될 때 정보의 해석이 빠름

3. 그리드

• 디자인 안에 여러요소를 복합적으로 배치할 때 반드시 그리드를 계획하고 지켜야 함

• 모션 인포그래픽, 인터렉션 정보 디자인에서도 그리드는 중요한 요소

• 블록 레이아웃을 잡고 그 위에 요소를 효율적으로 놓아 전체적 조화 추구

  하나의 화면 읽기

  • 눈이 움직이는 방향을 생각
  • 습관적으로 상단 왼쪽의 입구를 보고 오른쪽 하단으로 내려감
  • 색의 농도는 가장 강하게 주목하는 초점이 어디인지를 보여줌

  정보의 역피라미드

  • 가장 중요한 정보가 위로, 밑으로 갈 수록 중요도 낮아짐
  • 보는 사람이 모든 텍스트를 읽지 않아 맨위에 중요한 것을 배치

  망 그리드

  • 수평선과 수직선의 연속이 개체를 배치하는 지침
  • 일관성이 생기고 실험의 여지도 남겨 놓아 역설적으로 디자인이 쉬워짐

  3등분 법칙

  • 3*3 그리드를 포개 교차하는 곳을 적극적 핫스팟으로 삼아 역동적 결과를 배치
  • 비례 간격을 끌어들여 미학적으로 만족스러운 균형이 잡힘
  • 핵심 요소를 핫스팟 가까이에 배치하면 구성에 역동성을 더함

4. 아이소타이프

• 많은 양의 데이터를 쉽게 지각함
• 국제적 그림언어 체계로 갖가지 지식을 조직적으로 시각화
• 정보, 자료, 의미를 나타내기 위해 상징적 도형이나 정해진 기호를 조합해 나타냄
• 단순한 픽토그램은 아님, 하나의 기호가 일정한 수량을 대표
• 인류의 전통에 기대고 있어 아이소타이프 도표의 기호들은 시공간을 초월해 읽혀야 함
• 이미지 활용, 최근들어 아이콘으로 발전

인터렉션

• 인터렉션은 사용자 스스로 정보를 탐색, 필터링하는 과정에서 인사이트를 얻을 기회 제공
• 인터렉션 위 정보 디자인은 비선형적 구조, 사용자가 임의로 정보에 접근해 선택적 탐색 가능
• 시간 제약이 없어 능동적, 전달 효과 높음
• 메시지도 다양하게 조직화
• 비선형적 구조에서 인터렉션 개념 적용이 중요
• 요점을 제시해 사용자들이 스스로 정보를 탐구해 이해하도록 유도
• 정보와 정보 사용자간 관계를 확장하고 심화

강조하고 디테일을 보여주는 방식

• 웹의 진화라는 시각화 프로젝트는 사용자의 적극적 개입 유도

사용자가 콘텐츠를 선택

• 사용자는 데이터 변환 컨트롤을 통해 다른 데이터세트를 불러오는 템플릿 위에 자신이 필요한 데이터만을 취사선택해 볼 수 있음
• 통계 그래프보다 더 많은 데이터 세트를 관찰할 수 있도록 함
• 변경의 경우 즉각적으로 반영됨
• 위계적 원 모양의 드릴다운 내비게이션 버블로 구성

여러가지 방법으로 데이터 보여주기

• 지도는 위치와 시간 흐름의 타임라인 강조(축소/확대 기능)
• 시각화는 버블차트의 콘텐츠 조정을 위해 선그래프 사용
• 사용자는 애니메이션으로 시각화를 실행하고 직접 인터렉션 해볼 수 있음

사용자 지정으로 시각 맵핑 변화

• 멀티 조정 시각화는 작은 공간이라는 제약을 벗어나 시간대 데이터의 다양한 관점을 보여줌
• 시각 데이터 재매핑을 지원하고 시각화 크기를 극대화 하도록 함
• 데이터가 맵 위의 시각 레이어를 프로젝션하는 방식

사용자 관점과 의견이 반영

• 사용자 주관적 관점과 데이터 표현을 혼합하는 시각화는 주제를 표현하는 사용자 반응 프로세스의 가장 중요한 부분
• 주제 측정이 사용자가 생각하는 주관적 지표에 의해 결정됨
• 개인적으로 중요하게 생각하는 것은 결과치를 소셜 미디어를 통해 공유할 수 있음

시각 정보 디자인 7원칙

1. 시각적 비교를 강화 : 연관된 변수와 트랜드를 비교할 수 있는 도구 제공
2. 인과관계 제시 : 디자인할 때 원인과 결과를 제시
3. 다중변수 표시 : 연관된 변수를 활용해 정보 표현
4. 텍스트, 그래픽, 데이터를 조화롭게 배치 : 라벨, 범례가 도표에 녹은 다이어그램이 효과적
5. 질과 연관성, 진실성 : 정보가 과연 사용자의 특정 목적을 달성하는데 도움이 되는지 고민
6. 시간순이 아닌 공간순 나열 : 사용자의 이해가 쉬움
7. 정량성을 제거하지 않기 : 정량적 정보를 한 눈에 파악하게 하기

빅데이터 시각화 디자인

• 기업에서 빅데이터 시각화를 통해 제공하는 것
  • 내부적 : 인사이트로 도출하는 시각적 분석 도구, 정보 전달 및 상황 진단 프로세스 개발
  • 외부적 : 정보를 고객에게 전달
• 빅데이터 시각화는 데이터 또는 정보를 탐험할 수 있는 기회를 사용자에게 주는 형태여야 함
• 이미지 형태보다 인터렉션 형태의 결과물로 제공
• ex) 페이스북 인기 지도

빅데이터 시각화 디자인 사례

1. 2D 이미지

• 인쇄물이나 온라인 이미지
• 색상 및 그래픽 형태로 표현, 시각화 툴과 프로그래밍 기술 이용

2. 모션 영상

• 시각화를 순차적으로 보이거나 자동 애니메이션 제공
• 모션 인포그래픽
• ex)윈드맵, think 뉴욕 설치 광경

3. 인터렉티브 애플리케이션

• 결과물은 인터렉티브 형태가 주류임
• 많은 양의 정보를 다양한 레이어나 필터를 통해 사용자가 접근하도록 함 ex) 갭 마인더, GBCS, 트룰리아, 에코매지네이션 챌린지

빅데이터 시각화 디자인의 방향

• 개인의 능력을 통해 최신의 기술과 도구를 사용해 정보를 제시하고 분석하는 것
• 비주얼 인식의 심리적인 부분을 알고 특정 시각화 기술이 줄 수 있는 한계에도 이해해야 함
• 궁극적으로 정보 디자인의 의도와 방향이 목적과 어긋나지 않아야 함
• 범주 안에서 정보를 보고 사용자를 위한 시각화 목적을 설정하고 이를 끝까지 고수해야 함
• 적합한 데이터 수집, 가공, 그래프 처리 과정이 진행되어야 하고 전문성이 단절되어선 안된다.
• 시각화에서 정보성이 결여되면 효율성과 참신성이 떨어지는 문제가 발생