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청소년의 데이터 시각화 표현 유형 메타 분석: 2019~2021 ‘전국학생통계활용대회’ 3년간의 중학생부 수상작 분석을 중심으로 (A Meta-Analysis of Represented Types of Data Visualization in Youth: Awards in the National Student Statistics Utility Competition from 2019 to 2021)

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최초등록일 2025.06.23 최종저작일 2023.05
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청소년의 데이터 시각화 표현 유형 메타 분석: 2019~2021 ‘전국학생통계활용대회’ 3년간의 중학생부 수상작 분석을 중심으로
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국디자인학회
    · 수록지 정보 : 디자인학연구 / 36권 / 2호 / 285 ~ 301페이지
    · 저자명 : 백민영, 현은령

    초록

    연구배경 본 연구는 우리나라 청소년들의 데이터 시각화 차트 활용 사례 실증 분석을 통해, 그 특성과 문제점을 도출하고자 한다. 이를 통해 청소년 데이터 시각화 디자인 교육의 필요성과 중요성을 확인하고자 한다.
    연구방법 이론적 연구에 대해서는 데이터 시각화에 관련된 선행 연구 자료를 바탕으로 데이터 시각화의 ‘개념, 과정, 차트 유형’을 고찰하였다. 실증 분석은 최근 3년(2019~2021)간 통계청에서 주관한 ‘전국학생통계활용대회’의 중학생 부분 수상작 117점에서 나타난 1,387개의 차트를 ‘6가지(비교, 추이·트렌드, 구성 비중·분포, 관계, 위치 데이터, 기타)’ 분류 기준을 사용하여 분석하고 그 특징과 문제점을 도출하는 과정으로 이루어졌다.
    연구결과 데이터 특성과 수집 목적에 상관없이 ‘구성 비중·분포’와 ‘비교’ 시각화 차트에 지나치게 편중되어있음을 확인할 수 있었다. 또한 목적에 맞지 않는 차트 유형을 선택한 '차트 선택의 오류', 정보가 포함되지 않은불필요한 시각적 표현이 많아 해석이 어려운 '시각 표현의 오류', 데이터 값이 과장 또는 축소되어 표현된 '비율표현의 오류'가 많이 발견되었다.
    결론 청소년들의 올바른 데이터 시각화 표현을 위해서는 데이터가 가지는 내용과 목적을 이해하고, 이에적합한 시각 이미지로 표현하는 경험이 필요하다. 데이터는 미래사회의 중요한 자원으로 이미 각 분야에서 주목받고 있다. 따라서 우리나라 청소년들의 데이터 리터러시 함양을 위한 다양한 데이터 시각화 교육 프로그램에 디자인 연구자들도 관심을 가져야 할 때이다.

    영어초록

    Background The purpose of the study is to derive characteristics and concerns through an empirical case study utilizing data visualization charts of South Korean youth and to determine the necessity and importance of educating data visualization in design for youth.
    Methods The theoretical research method contemplated the concepts, processes, and types of charts of data visualization based on preceding research that related to data visualization. The analysis from 1,387 charts that scored 117 by middle school students in the National Student statistics utility competition by Statistics Korea from 2019 to 2021, was classified and analyzed into six categories: comparison, trend, distribution, relation, location data, and other to identify the characteristics and concerns.
    Results The data was unequally distributed to ‘distribution’ and ‘comparison’ visualized charts regardless of the characteristics of the data and the purpose of the data collection. There were also errors in the chosen chart that was inadequate to the purpose of types of charts, errors of visual expression that was difficult to analyze due to many unnecessary visual expressions without a classified scale, and errors of a proportion expression that showed the data value was either exaggerated or diminished.
    Conclusions Youth must experience appropriate visualization images to express accurate data visualization by comprehending contents and purposes of data. The data has already drawn attention in each field as an important resource for future society. For this reason, it is time to link design researchers with an educational program in various data visualizations to promote data literacy for youth.

    참고자료

    · 없음
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