공감을 이끌어 내는 데이터 시각화 전략 연구 -인간의 죽음을 표현한 데이터시각화 사례를 중심으로- (A Study on Data Visualization Strategies that Elicit Empathy -Focusing on Data Visualization that Expresses Human Death-)

서지정보

· 발행기관 : 한국디자인문화학회
· 수록지 정보 : 한국디자인문화학회지 / 27권 / 4호 / 39 ~ 51페이지
· 저자명 : 김민정, 엄기준

초록

본 연구는 숫자 위주의 차트와 그래프 중심으로 양산되고 있는 현재의 데이터시각화에는 사용자와의 감정적 연결 고리가 없다는 사실에 주목한다. 이에 인간을 위한 데이터시각화는 무엇인지를 고찰하기 위해 데이터시각화로부터 공감을 이끌어 낼 수 있는 요인을탐색하는 연구를 시작했다. 이를 위해 인간의 죽음을주제로 한 데이터시각화 사례들의 중심 이미지를 퍼스의 기호학 관점에서 분류하고, 의인화적 표현을 연구한 선행연구들의 분석 기준을 활용하여 ‘죽음’을 표현한 데이터시각화 사례들을 재분석하였다. 타인을 배려하는 인도주의적 차원에서의 데이터시각화에 관한 정의는 데이터 디자이너인 조지아 루피(Giorgia Lupi)의‘데이터 휴머니즘(2017)’ 선언문을 통해 더욱 명료해졌다. 우리는 완벽하게 타인의 마음속에 들어갈 수는 없지만, 타인을 이해하기 위해 더 많은 노력을 기울일수록 그들의 감정에 동화되기 때문에, 이제는 빅데이터가 아닌 소수의 데이터와 개인의 맥락에 집중하여 공감이 가능한 스케치를 해야 할 때라고 강조한다.
선행연구들에 의하면, 인간을 대상으로 한 의인화의특정 표현이 공감을 더 강화시킨다는 가설과 달리, 추상적 표현과 사실적 표현으로부터의 공감의 차이는크지 않은 것으로 나타났다. 그러나 의인화의 그래픽표현이 사용자가 내러티브에 집중할 수 있도록 도와주는 중요한 장치라는 유의미한 결론을 제시했다. 따라서 본 연구는 데이터시각화에서 공감을 일으킬 수있는 전략으로 다음을 제시한다. 첫째, 데이터 휴머니즘은 반드시 소수 대상의 데이터를 내러티브(맥락)을기반으로 표현되어야 한다. 둘째, 데이터를 시각화 할때, 데이터 세트를 ‘도상적, 지표적, 상징적 기호’로 스케치함으로써 정형화된 차트 표현을 벗어나 아이디어를 확산할 수 있다. 셋째, 데이터 주제가 사람인 경우, 가급적 높은 세분화와 특수성을 고려하여 수천, 수백명이 아닌 소수의 데이터에 집중한다. 이미지의 사실성이 공감에 많은 영향을 미치는 것이 아님으로 진실성에 더 많은 초점을 맞춰야 한다. 넷째, 인터액티브데이터시각화 제작 시, 매체의 특성을 활용하여 다중감각을 자극한다. 마지막으로 이러한 전략에도 불구하고 정해진 해답이 없는 만큼, 선형적 또는 비선형적데이터시각화를 통해 사용자(독자)에게 데이터를 탐색할 수 있는 권한을 줘야 한다. 본 연구결과가 휴머니즘을 바탕으로 둔 데이터 시각화 제작과 교육 분야에기초 자료로 활용되기를 기대한다.

영어초록

This study focuses on the fact that there is no emotional connection with users in the current data visualization that is plentifully produced oriented number of charts and graphs. Accordingly, in order to examine what data visualization for humans is, research has begun to explore factors that can elicit empathy from data visualization. For analysis, the main images of data visualization cases expressing human death were classified based on Charles Sanders Peirce’s semiotics, and data visualization cases expressing ‘death’ were re-analyzed using the analysis criteria of previous studies that studied steps of anthropomorphizing. The definition of data visualization at the humanitarian level of caring for others has become clearer through the ‘data humanism(2017)’ declaration by data designer Georgia Lupi. We can’t fully get into the minds of others, but the more effort we make to understand others, the more assimilated into their emotions, so it’s time to sketch that allows empathy by focusing on a small number of data and personal contexts, not big data.
According to previous studies, unlike the hypothesis that a specific expression of anthropomorphizing further strengthens empathy, the difference between abstract and realistic expressions is not significant. However, they presented a significant conclusion that the graphical representation of anthropomorphism is an important step that helps users focus on narratives. Therefore, this study presents the following strategies that can elicit empathy in data visualization. First, data humanism must be expressed based on the narrative (context) of the data of a minority target. Second, when visualizing data, ideas can be spread beyond the standard chart representation by sketching it as ‘iconic, indexic, symbolic sign’, with a dataset. Third, when the data subject is a person, small number of data should be concerned, not thousands or hundreds of people, considering the high granularity and information specificity as much as possible. Since the realism of the image does not affect empathy much, more focus should be placed on authenticity. Fourth, when producing interactive data visualization, multiple senses are stimulated by utilizing the characteristics of the medium. Finally, as there is no fixed answer despite these strategies, users (readers) should be given the right to browse data through linear or nonlinear data visualization. It is expected that the results of this study will be used as basic data in the field of data visualization production and education based on humanism.

참고자료

· 없음