[아티클 스터디] 직관적인 데이터 시각화 만들기 주제 목차 요약

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데이터 시각화 101: ②직관적인 데이터 시각화 만들기 | 요즘IT

주제 시각 정보 처리에 따른 직관적인 디자인 원리

목차

• 시각 정보를 처리하는 3단계 과정
• 전주의적 속성 이해
• 게슈탈트 원리 이해

데이터에서 발견한 정보는 시각 요소로 적절하게 디자인하여 쉽고 직관적으로 이해되어야 한다!

시각 정보를 처리하는 과정(Colin Ware)

1. 뚜렷한 시각 요소 파악하기 - 전주의적 속성
   • 시각 정보→눈의 신경 세포 → 뇌
   • (신경세포)색, 질감, 선의 두께, 방향, 배열 등 기본 시각 요소 추출 → 뚜렷한 시각요소는 감각 기억에 저장
2. 패턴 알아차리기 - 게슈탈트 원리
   • 추출한 시각 요소의 공통점, 차이점 발견
   • 윤곽선, 색, 질감, 방향성 등에 따라 그룹으로 분류 → 패턴 인식
3. 해석하기
   • 뇌에서 능동적으로 의미 부여, 해석
   • 텍스트-이미지 연결 or 기존 정보 바탕으로 시각요소나 패턴에 의미부여 → 새로운 정보 탐색

데이터 시각화가 해석되는 3단계는 그 전 단계에서 추출된 시각 요소와 패턴에 큰 영향을 받으므로,

1,2 단계에서 추출되는 시각 정보들을 의도적으로 디자인하여 해석 단계에 도움을 주어야함.

(1) 직관적인 데이터 시각화를 위한 전주의적 속성(Preattentive attributes) 이해

전주의적 속성 : 무엇을 보자마자 주의를 기울이지 않아도 알아차리는 시각 요소

• 전주의적 속성들을 디자인에서 의도적으로 사용하여, 중요한 정보가 가장 먼저 눈에 들어오도록 디자인 → 어떤 시각 요소들이 우리 눈에 띄는지 이해력 바탕
• 주의할 점

1. 너무 많은 속성들을 한 번에 사용하면 어떤 정보가 중요한지 알 수 없음.
2. 실제로 의도한 시각 정보가 눈에 띄는지 유저 테스팅을 통한 확인

(2) 게슈탈트 원리(Gestalt principles)를 바탕으로 한 디자인

• 뇌가 사물의 형태를 지각하는 원리
  1. 뇌는 사물을 구성 요소로 분해하는 것보다 큰 전체를 이해하는데 탁월함
  2. 특정 규칙이 적용될 때, 요소들을 연관된 하나의 그룹으로 인식하는 경향
  3. → 복잡한 시각 정보를 이해하기 쉬운 형태로 정리, 패턴 인식
• 근접성의 원리(proximity)
• 유사성의 원리(similarity)
• 공동 운명의 원리(common fate)
• 균일한 연결의 원리(uniform connectedness)

인사이트

디자인 경험을 통해 시각화를 쉽게 이해하고 눈에 띄게 만드는 노력을 해본 적이 있다. 하지만 이것이 뇌의 정보 처리 방식과 밀접한 관련이 있다고는 생각하지 못했는데 이를 알려주고 더욱 잘 활용할 수 있는 좋은 접근 방식이라는 생각을 했다.