데이터 시각화 디자인 요소에 따른 수용자의 ‘정보인지, 가치, 태도’ 차이 분석

Abstract

Due to advances in science and technology such as IT and artificial intelligence, data is not just considered simply accumulated information online but it is being used as important information to predict problems, solutions and prospects in various fields. Therefore, we living in today’s world need to understand the information given by data and further cultivate the ability to utilize it. However, raw data is composed of numbers or text, so it is not easy for non-experts to understand the correlation of the data and use it properly. Thus, it is very important to make massive amount of information intuitively understandable through 'data visualization' by using effective design elements. This is because effective data visualization not only makes it easier to recognize the information that data has, but can also lead to changes in the values and attitudes of the audience looking at the data. Starting from such a background, this study aims to analyze the differences in the audience's level of 'information understanding, values, and attitudes' depending on the data visualization design elements. Through previous studies, data visualization could be utilized as a very useful tool in the process of increasing the 'economics, ease of understanding and usability' of data while it could be largely classified into five types of 'time, weight, space, comparison and relationship' by purpose. In addition, design elements could be extracted as 'shape, color, and metaphor' in applying data visualization and these three were the factors that caused changes in the audience's level of information understanding, values and attitudes toward the subject data subject. The empirical study applied the three design elements of 'shape, color, and metaphor,’ which were extracted from previous studies, to the environment-related data visualization that have been highlighted in line with the COVID-19 pandemic. The study analyzed the differences in the audience’s level of information understanding, values and attitudes among third graders at A middle school in Gyeonggi Province from April to May 2022. As a result, the redesigned data visualization (A', 4 types) that considered the designing factors generated significant differences in the audience's level of 'information understanding, values and attitudes’ compared to the original data visualization (A). The more detailed results based on the data visualization’s design elements — shape, color, and metaphor — are followed below. First, when applying design elements centered on 'shape' in the data visualization process, the changes in the audience's level of 'information understanding and values' were high. In particular, the audience of the A' (Form 2-plane graph) showed higher correction rate for the questions in the ‘information understanding’ sector(=.699, p<.403) when compared to the control group and their changes in ‘values’ were also higher(t=2.395, <.021*) Secondly, when the design element ‘color’ was thoroughly applied in the data visualization process, the audience’s level of ‘information understanding(t=2.394, <.021*)’, ‘values((t=2.929, <.005**)’ and ‘attitudes(t=2.342, <.021*)’ showed meaningful differences. Thirdly, when the application of design elements was centered on 'metaphor' in the data visualization process, it was found that it had a positive effect on the aspect of the audience’s level of 'attitude'(t=2.543, <.014*). When the responses from the t-test and the open-questions were combined, the data visualization using metaphors is thought to be causing changes in the 'attitudes' of the audience regarding the issues and situations related to the data. However, in the analysis of experimental tools using metaphors, the control group showed a 20.8% incorrect answer rate to the question in the 'information understanding' area, while the experimental group showed an 83.3% incorrect answer rate and this underlined that excessive use of metaphors had a risk of distorting the nature of data. In this study, examples of effective data visualization through using design elements were presented centering on 'shape, color and metaphor' and the positive changes in the audience's level of 'information understanding, values, and attitudes' were derived accordingly. Furthermore, the importance of data visualization design was confirmed by verifying the effectiveness of the rational and emotional aspects of design through the empirical research. In the future, the society is expected to suffer from conflicts of interest, resource depletion and environmental problems among various social members. It is hoped that this study can provide meaningful ideas for the process of rationally understanding these social problems in the future through design and solving them through empathy.| IT, 인공지능과 같은 과학기술의 발전으로 인해 데이터는 온라인에서 축척되는 단순정보가 아닌, 각종 분야에서 문제점과 해결방안 그리고 전망을 예측하는 중요한 자료로서 활용되고 있다. 따라서 현대를 살아가는 우리는 데이터가 주는 자료를 이해하고 나아가 이를 활용할 수 있는 역량을 함양할 필요가 있다. 그러나 가공되지 않은 원 데이터(Raw Data)는 숫자 혹은 텍스트로 이루어져 있어 비전공자는 데이터의 상관성을 이해하고 적절하게 활용하는 것이 쉽지 않다. 따라서 막대한 양의 정보를 효과적인 디자인요소를 통해 ‘데이터 시각화’를 통해 직관적으로 이해할 수 있도록 하는 것은 매우 중요하다. 효과적인 데이터 시각화는 데이터가 가지는 정보에 대한 인지를 쉽게 할 뿐만 아니라, 그 데이터 이슈에 대한 수용자의 가치, 태도 변화까지 이끌어 낼 수 있기 때문이다. 본 논문은 이러한 연구배경에서 출발하여 데이터 시각화 디자인요소에 따른 수용자의 ‘정보인지, 가치, 태도’ 에 대한 차이를 분석하는 것을 목적으로 한다. 선행연구를 통해 데이터 시각화는 데이터의 ‘경제성, 이해 용이성, 사용성’을 높이는 과정에서 매우 유용한 도구로 활용할 수 있었으며, 목적에 따라 크게 ‘시간, 비중, 공간, 비교, 관계’ 5가지의 형태로 분류할 수 있었다. 또한 데이터 시각화 적용에 있어 디자인요소는 ‘형태, 색, 메타포’로 추출할 수 있었는데, 이 세 가지 요소는 데이터 시각화과정에서 어떻게 표현되는가에 따라 수용자의 정보인지와 데이터 주제 이슈에 대한 긍·부정적 가치, 태도 변화를 발생시키는 요인이 되고 있었다. 실증연구는 선행연구에서 추출된 ‘형태, 색, 메타포’의 세 가지 디자인요소를 COVID-19 상황과 맞물려 강조되고 있는 환경관련 데이터 시각화 자료에 적용하여, 2022년 4월부터 5월까지 경기도 A중학교 3학년(n=125)을 대상으로 정보인지, 가치, 태도 차이를 분석하였다. 그 결과, 디자인요소를 고려한 리디자인 데이터시각화 자료(A', 4종)는 그렇지 않은 데이터 시각화 원자료(A)에 비해 수용자의 ‘정보인지’, ‘가치’, ‘태도’에 유의미한 차이를 발생시켰다. 보다 상세히 데이터 시각화 디자인 요소인 ‘형태, 색, 메타포’ 별로 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 데이터 시각화 과정에서 ‘형태’를 중심으로 디자인요소를 적용할 때, 수용자의 ‘정보인지’와 ‘가치’에 대한 변화는 높게 나타났다. 특히 A'(형태②-면 그래프)의 수용자는 통제집단 보다 ‘정보인지’영역 문항 정답률이 높게 나타났고(=.699, p<.403), ‘가치’ 에 대한 변화 또한 높았다(t=2.395, <.021*). 둘째, 데이터 시각화 과정에서 ‘색’을 중심으로 디자인요소를 적용할 때, 수용자의 ‘정보인지(t=2.394, <.021*)’, ‘가치(t=2.929, <.005**)’, ‘태도(t=2.342, <.023*)’ 등의 세 영역 모두에서 유의미한 차이를 보였다. 셋째, 데이터 시각화과정에서 ‘메타포’을 중심으로 디자인요소를 적용할 때, 수용자의 ‘태도’ 측면에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다(t=2.543, <.014*). t검정과 오픈문항 응답을 종합하였을 때, 메타포를 사용한 데이터 시각화자료는 데이터와 관련된 이슈 및 상황에 대한 수용자의 ‘태도’ 변화를 유도한 것으로 해석된다. 그러나 메타포를 사용한 실험도구 분석에서 ‘정보인지’영역 문항의 오답률이 통제집단은 20.8%인데 반해, 실험집단은 83.3%로 나타남에 따라, 과도한 메타포의 사용은 데이터가 가지는 본질의 정보를 왜곡시킬 수 있는 위험성이 있음을 알 수 있었다. 본 연구에서는 디자인 요소를 통해 효과적으로 데이터 시각화를 하는 예를 ‘형태, 색, 메타포’를 중심으로 제시하고, 그에 따른 수용자의 ‘정보인지, 가치, 태도’의 긍정적 변화차이를 도출하였다. 나아가 디자인이 가지는 이성적이고 감성적인 측면의 효과성을 실증연구를 통해 검증함으로서 데이터 시각화 디자인의 중요성을 확인하였다. 앞으로의 미래사회는 여러 가지 사회적 구성원 간 이해 충돌, 자원고갈, 환경 문제 등으로 어려움을 겪을 것으로 예상된다. 본 연구가 이러한 미래사회 문제를 디자인을 통해 이성적으로 이해하고, 공감을 통해 해결하는 과정에서 유의미한 아이디어로 제공될 수 있기를 기대한다.