데이터 시각화(data visualization)는 데이터를 분석한 결과를 그래프 등으로 시각적으로 표현하여 얻어낸 정보를 타인과 공유하고 소통할 수 있도록 하는 것이다. 일상에서 흔히 볼 수 있는 막대그래프, 원그래프, 선그래프 뿐 아니라 다양한 형태로 결과물이 나타난다.

데이터 시각화는 주로 주어진 수치를 알아보기 쉽게 표현하는 데에 집중한다. 하지만 일각에서는 이것이 그래프를 보는 사람들로 하여금 데이터가 가진 진짜 의미를 받아들이지 못하고 자신과 데이터를 분리하여 생각하게 한다고 지적한다. 가령, 막대와 꺾은 선으로 표현된 코로나 사망 추이 그래프를 볼 때, 사람들은 수치와 그 변화 정도를 볼 뿐 언제든지 자신과 주변 사람의 경험이 될 수 있음을 느끼지 못한다는 것이다.

김민정, 엄기준 한양사이버대학교 교수는 논문 ‘공감을 이끌어 내는 데이터 시각화 전략 연구’에서 “’타인의 죽음’이 막대그래프와 파이 차트로 대신되었을 때, 사용자는 ‘우리의 죽음’에 대한 감정적 연결 고리를 끊어버린 채 데이터 수치에만 집중한다”라고 말했다. 즉, 데이터 시각화에서 공감이 배제되고 있다는 것이다.

그렇다면, 어떻게 하면 사람들이 데이터를 쉽게 이해하면서도 그것에 기반하여 공감이 수반된 올바른 소통을 할 수 있을까? 그 해결책으로 제시된 것이 데이터 휴머니즘(data humanism)이다. 휴머니즘은 인간의 존엄과 가치를 가장 우선으로 하는 사상이다.

이와 유사하게 데이터 휴머니즘은 데이터 시각화에도 인간이 중심이 되어야 한다는 개념으로, 데이터 시각화 전문가 조지아 루피(Giorgia Lupi)가 제시했다. 데이터 휴머니즘은 데이터를 시각화할 때, 데이터가 가진 패턴을 단순하고 간결하게 하는 것보다 그것이 가지는 맥락에 초점을 맞추어야 한다고 주장한다. 기호, 색상, 폰트 등을 잘 활용하는 것뿐만이 아니라 사람들이 공감할 수 있는 맥락을 가져야 한다는 것이다.

한 가지 사례로, 2020년 5월, 뉴욕 타임스에서는 미국의 코로나 사망자가 누적 약 10만 명을 기록하자 특별 표지를 제작했다. 표지 전체를 사망자의 이름, 연령, 거주지, 그를 설명하는 어구로 채운 해당 지면은 이미지 없이 전부 글로 작성되었으나 독자가 코로나19 사망자의 죽음에 공감하고 자신의 일인 것처럼 느끼게 한다. 이처럼 데이터가 어떤 의미가 있는지 인간을 중심에 두고 생각하여 그 맥락을 시각화에 반영해야 한다는 것이 데이터 휴머니즘이다.

빅데이터 산업의 규모가 점점 확장되면서 데이터 시각화를 통한 소통의 중요성도 커지고 있다. 그와 동시에 현대 사회에서 데이터 휴머니즘은 사람들이 데이터가 가지는 진정한 의미를 나누며 공감에 기반한 소통을 이룰 수 있도록 하는 원동력이 되고 있다.

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