인포그래픽
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1. 개요
인포그래픽은 정보를 시각적으로 표현하는 방식으로, 선사 시대의 동굴 벽화부터 18세기 윌리엄 플레이페어의 데이터 그래프, 20세기 오토 노이라트의 아이소타입, 21세기 디지털 기술 발전에 이르기까지 다양한 형태로 발전해 왔다. 인포그래픽은 시각적 요소, 콘텐츠, 지식의 세 부분으로 구성되며, 2차원 이미지에 정보를 담아 전달하는 데 효과적이다. 시계열, 통계적 분포, 지도, 계층 구조, 네트워크 등 다양한 유형의 데이터 시각화에 활용되며, 제품 비교, 언론 보도, 공공 장소, 마케팅 등 다양한 분야에서 사용된다. 제작 도구는 손으로 그리는 것부터 컴퓨터 소프트웨어, 스마트폰 앱까지 다양하며, 한국에서도 데이터 저널리즘 발전과 함께 중요성이 커지고 있다. 그러나 시각적 매력에 치중하여 정보 왜곡을 초래하거나, 그래프 해독 능력에 따라 정보 격차를 심화시킬 수 있다는 비판도 존재한다.
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| 인포그래픽 | |
|---|---|
| 개요 | |
| 유형 | 시각적 표현 |
| 목적 | 정보 전달 및 공유 |
| 관련 분야 | 시각 디자인 정보 디자인 데이터 시각화 |
| 상세 정보 | |
| 정의 | 데이터, 정보 또는 지식을 시각적으로 표현한 것 |
| 특징 | 복잡한 정보를 빠르고 명확하게 전달 |
| 활용 | 통계 데이터 지도 저널리즘 기술 문서 마케팅 |
| 인포그래픽의 진화 | 단순한 차트부터 복잡한 인터랙티브 디자인까지 다양 |
| 디자인 요소 | |
| 시각적 요소 | 그래프 차트 다이어그램 지도 로고 아이콘 |
| 스타일 | 간결하고 매력적인 디자인 |
| 제작 방법 | |
| 도구 | Adobe Illustrator Adobe Photoshop Canva Piktochart Visme |
| 제작 과정 | 데이터 수집 및 분석 스토리텔링 구성 시각적 요소 디자인 최종 디자인 및 배포 |
| 효과적인 인포그래픽 | |
| 중요 요소 | 명확한 메시지 전달 시각적 매력 정확한 데이터 간결한 디자인 |
| 추가 정보 | 독자의 이해를 돕는 시각적 단서 제공 복잡한 정보를 단순화 |
| 관련 용어 | |
| 영어 | Infographics, Information graphics, News graphics |
2. 역사
정보 시각화#역사도 참조하십시오.
선사 시대 동굴 벽화와 초기 지도는 인포그래픽의 시초로 볼 수 있다. 기원전 7500년경 제작된 차탈 후유크 지도는 문자가 사용되기 전 인류가 시각적 표현을 통해 정보를 전달했음을 보여준다.
1626년, 크리스토프 샤이너는 태양의 자전에 대한 연구를 담은 책인 ''로사 우르시나 시베 솔''을 출판하면서, 태양의 자전 패턴을 보여주는 삽화 형태의 인포그래픽을 사용했다.[8]
1786년, 윌리엄 플레이페어는 ''The Commercial and Political Atlas''에서 18세기 잉글랜드의 경제를 표현하기 위해 막대 그래프, 선 그래프, 영역 차트, 히스토그램 등 최초의 데이터 그래프를 발표했다.[9][10][11] 그는 ''Statistical Breviary''에서 최초의 원형 차트를 도입한 것으로도 알려져 있다.[9][10][11]
1820년경, 카를 리터에 의해 현대 지리학이 확립되었다.[12] 그의 지도는 찰스 샌더스 퍼스가 정의한 기호 시스템을 결합한 "슈퍼사인"으로 간주될 수 있다.[13]
1861년에는 샤를 조제프 미나르가 나폴레옹의 모스크바 원정을 주제로, 군대의 이동 방향, 통과한 지역, 기아와 부상으로 사망한 군대의 규모, 경험한 혹한의 온도 등 네 가지 변수를 2차원 이미지 하나에 담은 인포그래픽을 공개했다.
1878년, 제임스 조지프 실베스터는 과학 잡지 ''네이처''에 "그래프"라는 용어를 도입했으며, 화학 결합과 수학적 속성 간의 관계를 보여주는 다이어그램을 발표했다.[15]
1900년, W.E.B. 듀보이스는 파리 만국 박람회에서 흑인 미국인의 삶을 묘사하는 데이터 시각화를 발표했다. 듀보이스와 그의 팀은 흑인 미국인이 교육, 주택, 고용 등에서 차별받는 방식을 기록하기 위해 60개의 수제 데이터 시각화를 제작했다.[16][17]
쾰른 프로그레시브는 정보를 전달하는 데 중점을 둔 예술에 대한 미학적 접근 방식을 개발했다.[18] 이 운동에 참여한 게르트 아르츠, 페터 알마, 아우구스틴 치inkel은 오토 노이라트에 의해 사회 경제 박물관(Gesellschafts- und Wirtschaftsmuseum)에 스카우트되었으며, 그곳에서 1926년부터 1934년까지 비엔나 방법을 개발했다. 오스트리아 내전에서 오스트로파시즘이 승리한 후, 팀은 네덜란드로 이동하여 작업을 계속했으며, 이를 아이소타입(International System of Typographic Picture Education)으로 재구성했다. 1936년, 오토 노이라트는 국제적인 시각 언어인 아이소타입을 제창했다. 아이소타입에는 양식화된 인간 형태가 사용되었으며, 이는 선화의 원형이 되었다. 이 방법은 소련의 IZOSTAT (ИЗОСТАТ)에서도 적용되었다.
1942년, 이시도르 이수는 레트리스트 선언문을 발표하여 글쓰기와 시각 예술의 합성을 시도했다. 포함된 작품은 메타그래픽과 하이퍼그래픽이라고 불렸다.
1958년, 스티븐 툴민은 도식적 논증 모델인 툴민 논증 모델을 제안했다. 이 다이어그램은 논증 분석에 사용되는 6개의 상호 관련된 구성 요소를 포함하며, 특히 수사학, 커뮤니케이션 및 컴퓨터 과학 분야에서 툴민의 가장 영향력 있는 작품으로 여겨졌다.
1972년, 뮌헨 올림픽에서 오틀 아이허가 디자인한 픽토그램은 공공 표지 디자인에 큰 영향을 미쳤다. 오틀 아이허가 제작한 새로운 일련의 픽토그램은 선화의 이용에 큰 영향을 주었다.
같은 해, 파이오니어 10호에 탑재된 파이오니아 플라크는 외계 생명체에게 정보를 전달하기 위한 독특한 인포그래픽이었다. 파이오니어 10호와 파이오니어 11호에는 그림 메시지를 특징으로 하는 금색 양극산화 알루미늄 판인 파이오니아 플라크가 포함되었다. 칼 세이건과 프랭크 드레이크가 디자인한 이 이미지는 인간의 언어에 대한 개념이 없는 외계인도 이해할 수 있도록 고안되었다. 탐사선의 실루엣 앞에 인간 남성과 여성이 그려졌고, 몇 개의 펄서와의 거리로부터 태양의 상대적인 위치를 알 수 있는 지도, 단순화된 태양계 그림과 탐사선의 태양계에서의 경로를 화살표로 나타냈다.
데이터 시각화의 선구자인 에드워드 터프티는 정보 그래픽에 관한 책을 저술했다.[19][20][21] 뉴욕 타임스는 터프티를 "데이터의 레오나르도 다 빈치"라고 칭했으며, 1993년부터 인포그래픽에 대한 강의와 워크숍을 시작했다. 기준, 터프티는 여전히 이러한 강의를 진행한다.[22]
1970년대, 1980년대, 1990년대에 선데이 타임스를 위해 피터 설리번이 제작한 인포그래픽은 신문이 더 많은 인포그래픽을 사용하도록 장려하는 주요 요인 중 일부였다. 마찬가지로, 1982년에 데뷔한 미국 신문인 USA 투데이의 직원 아티스트들은 정보를 더 쉽게 이해할 수 있도록 그래픽을 사용하는 것을 목표로 설정했다. 그러나 이 신문은 지나치게 단순화하고 엔터테인먼트를 강조하는 인포그래픽을 제작한다는 비판을 받았다. 터프티는 시각적으로 매력적이어서 그 안에 포함된 정보를 잃을 정도의 그래픽을 지칭하기 위해 차트 정크라는 용어를 만들었다.
21세기에 벡터 그래픽과 래스터 그래픽이 컴퓨팅에서 보편화되면서 데이터 시각화는 데스크톱 출판 및 지리 정보 시스템 (GIS)을 포함한 일반적으로 사용되는 컴퓨터 시스템에 적용되었다.
2000년대 초, 어도비 플래시 기반 애니메이션은 여러 제품과 게임을 만드는 데 사용되었으며, 인포그래픽 제작 기법에도 많이 활용되었다.[24] 2002년 노르웨이의 음악 그룹 로익소프는 〈Remind Me〉 뮤직 비디오를 통해 인포그래픽을 대중문화에 접목시켰고,[24] 2004년 프랑스 기업 아레바는 광고에 애니메이션 인포그래픽을 활용했다.[24] 이후 HTML 5와 CSS3의 발전으로 다양한 소프트웨어 도구를 활용한 인포그래픽 제작이 가능해졌다.[25]
저널리즘 분야에서는 마에스트로 컨셉 시스템을 도입하여 뉴스 기사와 인포그래픽의 통합을 이루고, 뉴스룸의 협업 및 시간 관리를 개선했다. 또한, 사용자와 상호작용하는 대화형 인포그래픽을 제공하는 뉴스 웹사이트도 등장했다.
기업들은 콘텐츠 마케팅의 일환으로 인포그래픽을 활용하여 잠재 고객을 유치하고, 회사의 평판과 온라인 입지를 높이고 있다.[26][27][28] 예수 그리스도 후기 성도 교회와 같은 종교 단체와[29] 교육 현장에서도 인포그래픽을 활용하고 있다.
2. 1. 초기 역사
선사 시대 동굴 벽화와 초기 지도는 인포그래픽의 시초로 볼 수 있다. 기원전 7500년경 제작된 차탈 후유크 지도는 문자가 사용되기 전 인류가 시각적 표현을 통해 정보를 전달했음을 보여준다.1626년, 크리스토프 샤이너는 태양의 자전에 대한 연구를 담은 책인 ''로사 우르시나 시베 솔''을 출판하면서, 태양의 자전 패턴을 보여주는 삽화 형태의 인포그래픽을 사용했다.[8]
1786년, 윌리엄 플레이페어는 ''The Commercial and Political Atlas''에서 18세기 잉글랜드의 경제를 표현하기 위해 막대 그래프, 선 그래프, 영역 차트, 히스토그램 등 최초의 데이터 그래프를 발표했다.[9][10][11] 그는 ''Statistical Breviary''에서 최초의 원형 차트를 도입한 것으로도 알려져 있다.[9][10][11]
1820년경, 카를 리터에 의해 현대 지리학이 확립되었다.[12] 그의 지도는 찰스 샌더스 퍼스가 정의한 기호 시스템을 결합한 "슈퍼사인"으로 간주될 수 있다.[13]
1861년에는 샤를 조제프 미나르가 나폴레옹의 모스크바 원정을 주제로, 군대의 이동 방향, 통과한 지역, 기아와 부상으로 사망한 군대의 규모, 경험한 혹한의 온도 등 네 가지 변수를 2차원 이미지 하나에 담은 인포그래픽을 공개했다.
1878년, 제임스 조지프 실베스터는 과학 잡지 ''네이처''에 "그래프"라는 용어를 도입했으며, 화학 결합과 수학적 속성 간의 관계를 보여주는 다이어그램을 발표했다.[15]
2. 2. 20세기: 시각 언어의 탄생
1900년, W.E.B. 듀보이스는 파리 만국 박람회에서 흑인 미국인의 삶을 묘사하는 데이터 시각화를 발표했다. 듀보이스와 그의 팀은 흑인 미국인이 교육, 주택, 고용 등에서 차별받는 방식을 기록하기 위해 60개의 수제 데이터 시각화를 제작했다.[16][17]쾰른 프로그레시브는 정보를 전달하는 데 중점을 둔 예술에 대한 미학적 접근 방식을 개발했다.[18] 이 운동에 참여한 게르트 아르츠, 페터 알마, 아우구스틴 치inkel은 오토 노이라트에 의해 사회 경제 박물관(Gesellschafts- und Wirtschaftsmuseum)에 스카우트되었으며, 그곳에서 1926년부터 1934년까지 비엔나 방법을 개발했다. 오스트리아 내전에서 오스트로파시즘이 승리한 후, 팀은 네덜란드로 이동하여 작업을 계속했으며, 이를 아이소타입(International System of Typographic Picture Education)으로 재구성했다. 1936년, 오토 노이라트는 국제적인 시각 언어인 아이소타입을 제창했다. 아이소타입에는 양식화된 인간 형태가 사용되었으며, 이는 선화의 원형이 되었다. 이 방법은 소련의 IZOSTAT (ИЗОСТАТ)에서도 적용되었다.
1942년, 이시도르 이수는 레트리스트 선언문을 발표하여 글쓰기와 시각 예술의 합성을 시도했다. 포함된 작품은 메타그래픽과 하이퍼그래픽이라고 불렸다.
1958년, 스티븐 툴민은 도식적 논증 모델인 툴민 논증 모델을 제안했다. 이 다이어그램은 논증 분석에 사용되는 6개의 상호 관련된 구성 요소를 포함하며, 특히 수사학, 커뮤니케이션 및 컴퓨터 과학 분야에서 툴민의 가장 영향력 있는 작품으로 여겨졌다.
1972년, 뮌헨 올림픽에서 오틀 아이허가 디자인한 픽토그램은 공공 표지 디자인에 큰 영향을 미쳤다. 오틀 아이허가 제작한 새로운 일련의 픽토그램은 선화의 이용에 큰 영향을 주었다.
같은 해, 파이오니어 10호에 탑재된 파이오니아 플라크는 외계 생명체에게 정보를 전달하기 위한 독특한 인포그래픽이었다. 파이오니어 10호와 파이오니어 11호에는 그림 메시지를 특징으로 하는 금색 양극산화 알루미늄 판인 파이오니아 플라크가 포함되었다. 칼 세이건과 프랭크 드레이크가 디자인한 이 이미지는 인간의 언어에 대한 개념이 없는 외계인도 이해할 수 있도록 고안되었다. 탐사선의 실루엣 앞에 인간 남성과 여성이 그려졌고, 몇 개의 펄서와의 거리로부터 태양의 상대적인 위치를 알 수 있는 지도, 단순화된 태양계 그림과 탐사선의 태양계에서의 경로를 화살표로 나타냈다.
데이터 시각화의 선구자인 에드워드 터프티는 정보 그래픽에 관한 책을 저술했다.[19][20][21] 뉴욕 타임스는 터프티를 "데이터의 레오나르도 다 빈치"라고 칭했으며, 1993년부터 인포그래픽에 대한 강의와 워크숍을 시작했다. 기준, 터프티는 여전히 이러한 강의를 진행한다.[22]
1970년대, 1980년대, 1990년대에 선데이 타임스를 위해 피터 설리번이 제작한 인포그래픽은 신문이 더 많은 인포그래픽을 사용하도록 장려하는 주요 요인 중 일부였다. 마찬가지로, 1982년에 데뷔한 미국 신문인 USA 투데이의 직원 아티스트들은 정보를 더 쉽게 이해할 수 있도록 그래픽을 사용하는 것을 목표로 설정했다. 그러나 이 신문은 지나치게 단순화하고 엔터테인먼트를 강조하는 인포그래픽을 제작한다는 비판을 받았다. 터프티는 시각적으로 매력적이어서 그 안에 포함된 정보를 잃을 정도의 그래픽을 지칭하기 위해 차트 정크라는 용어를 만들었다.
21세기에 벡터 그래픽과 래스터 그래픽이 컴퓨팅에서 보편화되면서 데이터 시각화는 데스크톱 출판 및 지리 정보 시스템 (GIS)을 포함한 일반적으로 사용되는 컴퓨터 시스템에 적용되었다.
2. 3. 21세기: 디지털 시대의 발전
2000년대 초, 어도비 플래시 기반 애니메이션은 여러 제품과 게임을 만드는 데 사용되었으며, 인포그래픽 제작 기법에도 많이 활용되었다.[24] 2002년 노르웨이의 음악 그룹 로익소프는 〈Remind Me〉 뮤직 비디오를 통해 인포그래픽을 대중문화에 접목시켰고,[24] 2004년 프랑스 기업 아레바는 광고에 애니메이션 인포그래픽을 활용했다.[24] 이후 HTML 5와 CSS3의 발전으로 다양한 소프트웨어 도구를 활용한 인포그래픽 제작이 가능해졌다.[25]저널리즘 분야에서는 마에스트로 컨셉 시스템을 도입하여 뉴스 기사와 인포그래픽의 통합을 이루고, 뉴스룸의 협업 및 시간 관리를 개선했다. 또한, 사용자와 상호작용하는 대화형 인포그래픽을 제공하는 뉴스 웹사이트도 등장했다.
기업들은 콘텐츠 마케팅의 일환으로 인포그래픽을 활용하여 잠재 고객을 유치하고, 회사의 평판과 온라인 입지를 높이고 있다.[26][27][28] 예수 그리스도 후기 성도 교회와 같은 종교 단체와[29] 교육 현장에서도 인포그래픽을 활용하고 있다.
3. 주요 특징
인포그래픽은 시각적 요소, 콘텐츠, 지식의 세 가지 주요 부분으로 구성된다.[30] 시각적 요소는 색상과 그래픽으로 구성되며, 그래픽에는 테마와 참조 두 가지 유형이 있다. 참조 그래픽은 특정 데이터를 가리키는 아이콘이지만 항상 인포그래픽에 포함되는 것은 아니다. 콘텐츠는 통계와 사실 등으로 구성되며, 인구 조사 데이터 및 뉴스 보고서를 포함한 다양한 소스에서 얻을 수 있다. 인포그래픽의 가장 중요한 측면 중 하나는 제시하는 데이터에 대한 통찰력, 즉 지식을 담고 있다는 것이다.[30]
인포그래픽은 시각적 요소 덕분에 효과적이다. 인간은 시각, 촉각, 청각, 후각, 미각의 다섯 가지 감각을 통해 정보를 받지만, 그중 시각으로부터 가장 많은 정보를 얻는다.[31] 뇌의 50%는 시각 기능에 할애되며, 이미지는 텍스트보다 빠르게 처리된다.[2] 뇌는 사진을 한 번에 처리하지만 텍스트는 선형으로 처리하기 때문에 텍스트에서 정보를 얻는 데 더 오랜 시간이 걸린다.[2]
인포그래픽을 디자인할 때는 시각화 효과를 극대화하기 위해 공간, 마크, 연결, 묶기, 망막 특성, 시간적 인코딩 등 시각적 인코딩의 6가지 구성 요소를 고려해야 한다.[3] 특히 공간적 위치는 수치 데이터를 표현하는 가장 효과적인 방법으로, 시청자가 가장 빠르고 쉽게 이해할 수 있도록 한다.[35]
또한 매력, 이해, 유지라는 세 가지 기본적인 의사소통 규정도 고려해야 한다.[33] 매력은 청중의 참여를 유도해야 한다는 것이고, 이해는 시청자가 정보를 쉽게 이해할 수 있어야 함을 의미하며, 유지는 시청자가 인포그래픽이 제시한 데이터를 기억해야 한다는 것이다. 이러한 규정의 중요도 순서는 인포그래픽의 목적에 따라 달라진다.[33]
인포그래픽의 레이아웃 디자인은 시청자의 이해력에 큰 영향을 미치며, 인지 부하를 고려해야 한다.[34]
인포그래픽의 기본 소재는 데이터, 정보, 지식이며, 그래프 작성 소프트웨어 등을 통해 선, 직사각형, 화살표, 각종 심볼과 픽토그램으로 시각적으로 표현된다. 축척이나 라벨도 자주 사용된다. 또한, 강조를 위해 빨간색을 사용하는 것처럼 보편적인 시각 언어가 활용되기도 한다. 존 디어는 스로틀의 아이콘으로 거북이(저속)와 토끼(고속)를 사용한 예가 있다.
4. 데이터 시각화
데이터 시각화는 종종 인포그래픽에 사용되며 인포그래픽 전체를 구성할 수도 있다. 동일한 데이터 집합을 표현하는 데 사용할 수 있는 다양한 유형의 시각화가 있다. 따라서 위치, 크기, 모양 및 색상과 같은 그래픽 기능을 고려하여 데이터 세트 및 인포그래픽에 적합한 시각화를 식별하는 것이 중요하다. 시각화 범주는 주로 5가지 유형으로 나눌 수 있다. - 시계열 데이터, 통계적 분포, 지도, 계층 구조, 네트워킹.[35]
- '''시계열 데이터'''
시계열 데이터는 가장 일반적인 형태의 데이터 시각화 중 하나로, 시간에 따른 값 집합을 기록한다. 이 범주에 속하는 그래픽의 예로는 지수 차트, 누적 그래프, 스몰 멀티플, 호라이즌 그래프가 있다.
지수 차트는 원시 값보다 상대적 변화가 덜 중요할 때 사용하기에 이상적이다. 이는 선택된 지점 기준 시계열 데이터 모음에 대한 백분율 변화를 보여주는 대화형 선 그래프이다. 예를 들어, 주식 투자자는 특정 가격보다 성장률에 더 관심이 있기 때문에 이를 사용할 수 있다.
누적 그래프는 서로 위에 쌓여 전체 패턴을 묘사하는 영역 차트이다. 이를 통해 시청자는 전반적인 패턴과 개별 패턴을 볼 수 있다. 그러나 음수를 지원하지 않으며 추세를 정확하게 해석하기 어렵게 만든다. 누적 그래프의 대안은 스몰 멀티플이다. 각 영역 차트를 쌓는 대신 각 계열을 개별적으로 표시하여 각 부문의 전반적인 추세를 더 쉽게 해석할 수 있다.
호라이즌 그래프는 해상도를 유지하면서 시계열의 데이터 밀도를 높이는 공간 효율적인 방법이다.
- '''통계적 분포'''
통계적 분포는 데이터의 분포와 평균, 중앙값, 특이값과 같은 통계적 특징을 나타낸다. 일반적인 예로는 히스토그램과 상자 수염 그림이 있다.[35]
일련의 숫자를 평가하고 빈도 분포에 집중하기 위해 줄기 잎 그림이 유용할 수 있다.[35] 숫자는 첫 번째 유효 숫자를 기준으로 분류되고 각 스택 내에서 두 번째 유효 숫자를 기준으로 다시 분류된다.[35] Q-Q 플롯은 서로에 대한 분위수를 그래프로 표시하여 두 개의 확률 분포를 비교한다.[35] 이를 통해 시청자는 플롯 값이 유사한지, 두 플롯이 선형적으로 관련되어 있는지를 알 수 있다.[35] 여러 변수 간의 관계를 나타내는 산점도 행렬(SPLOM)은 여러 개의 산점도를 사용하여 변수 간의 쌍별 관계를 나타낸다.[35] 다변량 데이터를 시각화하는 또 다른 통계적 분포 접근 방식은 병렬 좌표이다.[35] 두 개의 차원에서 모든 변수 쌍을 그래프로 표시하는 대신, 데이터는 병렬 축에 반복적으로 플롯되고 해당 점은 선으로 연결된다.[35] 병렬 좌표의 장점은 비교적 간결하여 많은 변수를 동시에 표시할 수 있다는 것이다.[35]
- '''지도'''
지도는 지리 데이터를 표현하는 자연스러운 방법이다.[35] 시간과 공간은 흐름 지도를 사용하여 묘사할 수 있는데, 다양한 너비와 색상의 선을 사용하여 정보를 인코딩한다.[35] 색상과 지리적 영역을 통해 데이터를 인코딩하는 등치 지역도는 일반적으로 사용된다.[35] 졸업 기호 지도 역시 지리 데이터를 표현하는 또 다른 방법으로, 지도 위에 각 지역에 대한 원형 차트와 같은 기호를 사용하며, 다양한 모양, 크기 및 색상을 통해 더 많은 차원을 표현할 수 있다.[35] 카토그램은 지역의 모양을 완전히 왜곡하고 데이터 변수를 직접 인코딩하며, 지리 지도를 사용하는 대신 지역은 데이터에 비례하여 다시 그려진다.[35] 예를 들어, 각 지역은 원으로 표시될 수 있으며 크기/색상은 인구 규모와 같은 다른 정보에 정비례한다.[35]
- '''계층 구조'''
데이터 간의 계층적 관계를 나타내는 방법으로는 노드-링크 다이어그램, 인접 다이어그램, 포함 다이어그램 등이 사용된다.[35] 노드-링크 다이어그램은 각 노드가 여러 하위 섹션으로 분기되는 트리와 유사한 형태로, 깔끔하고 공간 효율적인 결과를 보여주기 때문에 널리 사용된다.[35] 인접 다이어그램은 노드-링크 다이어그램의 공간 채움 변형으로, 노드는 각 섹션 내에 하위 섹션이 있는 단색 영역으로 그려진다.[35] 이 방법을 사용하면 노드-링크 다이어그램보다 크기를 쉽게 나타낼 수 있다.[35] 포함 다이어그램도 공간 채움 시각화 방법이지만, 계층 구조를 나타내기 위해 인접 대신 포함을 사용한다는 차이점이 있다.[35] 인접 다이어그램과 유사하게, 노드의 크기는 이 모델에서 쉽게 표현된다.[35]
- '''네트워크'''
네트워크 시각화는 우정이나 친목과 같은 개체 간의 관계를 탐구한다.[36] 일반적인 유형으로는 힘 기반 레이아웃, 호 그래프, 행렬 뷰가 있다. 힘 기반 레이아웃은 네트워크 레이아웃에 대한 일반적이고 직관적인 접근 방식이다. 이 시스템에서 노드는 서로를 밀어내는 전하를 띤 입자와 유사하게 표현되며, 링크는 관련된 노드를 함께 연결하는 데 사용된다. 호 그래프는 각 노드를 연결하는 원형 호를 가진 노드의 1차원 레이아웃이다. 노드에 적절한 순서를 사용하면, 이 레이아웃에서 친목 집단과 브리지를 쉽게 식별할 수 있다. 수학자와 컴퓨터 과학자는 행렬 뷰를 사용하기도 한다. 각 값은 노드에 해당하는 행렬에 (x, y) 값을 가지며, 텍스트 대신 색상과 채도를 사용하여 링크와 관련된 값을 빠르게 인식할 수 있다. 이 방법은 노드의 경로를 보기 어렵게 만들지만, 크고 연결이 많은 네트워크에서 빠르게 복잡해질 수 있는 선 교차는 없다.[35]
4. 1. 시계열 데이터
시계열 데이터는 가장 일반적인 형태의 데이터 시각화 중 하나로, 시간에 따른 값 집합을 기록한다. 이 범주에 속하는 그래픽의 예로는 지수 차트, 누적 그래프, 스몰 멀티플, 호라이즌 그래프가 있다.지수 차트는 원시 값보다 상대적 변화가 덜 중요할 때 사용하기에 이상적이다. 이는 선택된 지점 기준 시계열 데이터 모음에 대한 백분율 변화를 보여주는 대화형 선 그래프이다. 예를 들어, 주식 투자자는 특정 가격보다 성장률에 더 관심이 있기 때문에 이를 사용할 수 있다.
누적 그래프는 서로 위에 쌓여 전체 패턴을 묘사하는 영역 차트이다. 이를 통해 시청자는 전반적인 패턴과 개별 패턴을 볼 수 있다. 그러나 음수를 지원하지 않으며 추세를 정확하게 해석하기 어렵게 만든다. 누적 그래프의 대안은 스몰 멀티플이다. 각 영역 차트를 쌓는 대신 각 계열을 개별적으로 표시하여 각 부문의 전반적인 추세를 더 쉽게 해석할 수 있다.
호라이즌 그래프는 해상도를 유지하면서 시계열의 데이터 밀도를 높이는 공간 효율적인 방법이다.
4. 2. 통계적 분포
통계적 분포는 데이터의 분포와 평균, 중앙값, 특이값과 같은 통계적 특징을 나타낸다. 일반적인 예로는 히스토그램과 상자 수염 그림이 있다.[35]일련의 숫자를 평가하고 빈도 분포에 집중하기 위해 줄기 잎 그림이 유용할 수 있다.[35] 숫자는 첫 번째 유효 숫자를 기준으로 분류되고 각 스택 내에서 두 번째 유효 숫자를 기준으로 다시 분류된다.[35] Q-Q 플롯은 서로에 대한 분위수를 그래프로 표시하여 두 개의 확률 분포를 비교한다.[35] 이를 통해 시청자는 플롯 값이 유사한지, 두 플롯이 선형적으로 관련되어 있는지를 알 수 있다.[35] 여러 변수 간의 관계를 나타내는 산점도 행렬(SPLOM)은 여러 개의 산점도를 사용하여 변수 간의 쌍별 관계를 나타낸다.[35] 다변량 데이터를 시각화하는 또 다른 통계적 분포 접근 방식은 병렬 좌표이다.[35] 두 개의 차원에서 모든 변수 쌍을 그래프로 표시하는 대신, 데이터는 병렬 축에 반복적으로 플롯되고 해당 점은 선으로 연결된다.[35] 병렬 좌표의 장점은 비교적 간결하여 많은 변수를 동시에 표시할 수 있다는 것이다.[35]
4. 3. 지도
지도는 지리 데이터를 표현하는 자연스러운 방법이다.[35] 시간과 공간은 흐름 지도를 사용하여 묘사할 수 있는데, 다양한 너비와 색상의 선을 사용하여 정보를 인코딩한다.[35] 색상과 지리적 영역을 통해 데이터를 인코딩하는 등치 지역도는 일반적으로 사용된다.[35] 졸업 기호 지도 역시 지리 데이터를 표현하는 또 다른 방법으로, 지도 위에 각 지역에 대한 원형 차트와 같은 기호를 사용하며, 다양한 모양, 크기 및 색상을 통해 더 많은 차원을 표현할 수 있다.[35] 카토그램은 지역의 모양을 완전히 왜곡하고 데이터 변수를 직접 인코딩하며, 지리 지도를 사용하는 대신 지역은 데이터에 비례하여 다시 그려진다.[35] 예를 들어, 각 지역은 원으로 표시될 수 있으며 크기/색상은 인구 규모와 같은 다른 정보에 정비례한다.[35]4. 4. 계층 구조
데이터 간의 계층적 관계를 나타내는 방법으로는 노드-링크 다이어그램, 인접 다이어그램, 포함 다이어그램 등이 사용된다.[35] 노드-링크 다이어그램은 각 노드가 여러 하위 섹션으로 분기되는 트리와 유사한 형태로, 깔끔하고 공간 효율적인 결과를 보여주기 때문에 널리 사용된다.[35] 인접 다이어그램은 노드-링크 다이어그램의 공간 채움 변형으로, 노드는 각 섹션 내에 하위 섹션이 있는 단색 영역으로 그려진다.[35] 이 방법을 사용하면 노드-링크 다이어그램보다 크기를 쉽게 나타낼 수 있다.[35] 포함 다이어그램도 공간 채움 시각화 방법이지만, 계층 구조를 나타내기 위해 인접 대신 포함을 사용한다는 차이점이 있다.[35] 인접 다이어그램과 유사하게, 노드의 크기는 이 모델에서 쉽게 표현된다.[35]4. 5. 네트워크
네트워크 시각화는 우정이나 친목과 같은 개체 간의 관계를 탐구한다.[36] 일반적인 유형으로는 힘 기반 레이아웃, 호 그래프, 행렬 뷰가 있다. 힘 기반 레이아웃은 네트워크 레이아웃에 대한 일반적이고 직관적인 접근 방식이다. 이 시스템에서 노드는 서로를 밀어내는 전하를 띤 입자와 유사하게 표현되며, 링크는 관련된 노드를 함께 연결하는 데 사용된다. 호 그래프는 각 노드를 연결하는 원형 호를 가진 노드의 1차원 레이아웃이다. 노드에 적절한 순서를 사용하면, 이 레이아웃에서 친목 집단과 브리지를 쉽게 식별할 수 있다. 수학자와 컴퓨터 과학자는 행렬 뷰를 사용하기도 한다. 각 값은 노드에 해당하는 행렬에 (x, y) 값을 가지며, 텍스트 대신 색상과 채도를 사용하여 링크와 관련된 값을 빠르게 인식할 수 있다. 이 방법은 노드의 경로를 보기 어렵게 만들지만, 크고 연결이 많은 네트워크에서 빠르게 복잡해질 수 있는 선 교차는 없다.[35]5. 비교 인포그래픽
비교 인포그래픽은 제품, 서비스, 옵션 또는 기능과 같은 다양한 요소를 비교하고 대조하는 데 중점을 둔 시각적 표현의 한 유형이다. 이러한 인포그래픽은 명확하고 간결한 방식으로 정보를 제공하여 시청자가 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 설계되었다.[43] 비교 인포그래픽은 복잡한 데이터를 단순화하고 여러 항목 간의 주요 차이점을 강조하는 데 매우 효과적일 수 있다.[43]
6. 활용 분야
인포그래픽은 정보를 시각적으로 쉽고 밀도 있게 설명하기 위해 만들어졌으며, 언어와 문자 이전부터 인간이 시각에 의존해 정보를 수집하고 이해해 온 방식에 기반한다.[43] 표지판, 과학적 도표, 매뉴얼 등 다양한 미디어에서 활용되며, 문자로 다루기 어려운 정보를 시각적으로 나타낸다.[43]
신문에서는 일기 예보 심볼, 지도, 통계 도표 등에 인포그래픽이 자주 사용된다. 데이비드 맥컬레이의 ''The Way Things Work''(한국어판: 《우리가 사는 세상》)처럼 인포그래픽으로 구성된 책도 있다.[43] 어린이용 책뿐만 아니라 과학 분야에서도 많이 사용되는데, 특히 단면도, 천체 그림, 극소 물체의 도해 등 물리적으로 촬영이 불가능한 것을 표현할 때 유용하다.[43]
런던 지하철 노선도와 같이 철도 노선도는 지리적 정확성보다 상대적 위치 관계를 중시한 다이어그램으로 그려져 환승역이나 각 역의 주요 랜드마크를 표시하는 등 교통 관련 지도에서 인포그래픽 기법이 활용되는 경우가 많다.[43]
도로 표지판은 인포그래픽의 전형적인 예로, 양식화된 사람 형상, 아이콘, 엠블럼을 사용하여 의미를 전달한다.[43] 공공장소에서는 이러한 표시를 체계화하여 사용한다.[43] 기술 매뉴얼에서도 그림과 함께 표준화된 아이콘을 사용하여 경고나 주의 사항을 나타낸다.[43]
6. 1. 언론 보도
6. 2. 대중교통
6. 3. 공공 장소
6. 4. 과학 및 기술
6. 5. 마케팅 및 비즈니스
6. 6. 교육 및 종교
7. 제작 도구
인포그래픽은 그래프 용지, 연필, 자와 같은 간단한 도구를 사용하여 손으로 만들 수 있다.[38] 하지만 오늘날에는 컴퓨터 소프트웨어를 사용하여 제작하는 경우가 더 많으며, 일반적인 일러스트레이션 소프트웨어나 전문 인포그래픽 제작 도구를 활용할 수 있다.[38]
다이어그램은 데스크톱용으로 다운로드하거나 온라인에서 사용할 수 있는 소프트웨어를 통해 제작 가능하다.[38] 템플릿을 사용하여 다이어그램 작성을 시작할 수 있으며, 인터넷을 통해 실시간으로 공동 작업할 수도 있다.[38]
스마트폰 사진 데이터를 기반으로 시각화를 생성하는 특수 도구를 활용하여 이력서나 "디지털 생활의 사진"을 인포그래픽으로 만들 수도 있다.[38]
8. 한국의 인포그래픽
한국에서도 인포그래픽은 뉴스, 광고, 공공 캠페인 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 특히 데이터 저널리즘의 발전과 함께 그 중요성이 커지고 있다.[43] 정부 부처, 공공기관, 기업 등에서는 정책 홍보, 정보 제공, 데이터 시각화 등을 위해 인포그래픽을 적극적으로 활용하고 있다. 소셜 미디어 플랫폼에서도 인포그래픽 콘텐츠가 활발하게 공유되고 있으며, 대중의 정보 습득 방식에 영향을 미치고 있다.
9. 비판과 과제
일부 인포그래픽은 내용의 정확성보다 시각적 매력에 치중하여 정보 왜곡을 초래할 수 있다는 비판이 있다.(차트 정크) 인포그래픽의 의미를 적절하게 해석하려면 보는 사람에게 어느 정도의 그래프 해독 능력이 요구된다. 대부분의 경우, 이는 포괄적인 기술이며, 선천적이라기보다는 후천적(학습에 의한) 기술이다. 우선, 그래픽의 개별 사인과 상징을 해석하는 기술이 그래픽 전체를 해석하기 전에 필요하다. 또한, 개별 상징의 관습적 의미를 지식으로 널리 알리는 것도 인포그래픽의 이해를 용이하게 하는 데 중요하다. 이러한 이유로 정보 격차를 심화시킬 수 있다는 우려도 있다. 인포그래픽 제작자는 정보의 정확성, 객관성, 윤리적 책임 등을 고려하여 제작에 임해야 한다.
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