요약
시각 정보를 처리하는 과정 3단계
1. 뚜렷한 시각 요소 파악 : 시각 정보가 눈의 신경 세포에 입력되어 뇌로 전달(색, 질감, 방향 등의 기본적인 시각 요소)
2. 패턴 알아차리기 : 추출한 시각 요소들의 공통점과 차이점 파악
3. 해석 : 시각 요소 및 패턴을 이용하여 뇌에서 능동적으로 의미를 부여하고 해석
1, 2단계에서 추출되는 시각 정보들을 의도적으로 디자인하여 해석 단계에 도움을 줌으로써 직관적인 데이터 시각화 가능
직관적인 데이터 시각화는 전주의적 속성들을 디자인에서 의도적으로 사용하는 것.
우리의 뇌가 사물의 형태를 지각하는 원리인 게슈탈트 원리를 적용하여 복잡한 시각 정보를 이해하기 쉬운 형태로 정리하여 전달.
주요 포인트
전주의적 속성 예시
근접성의 원리 예시
유사성의 원리 예시
균일한 연결의 원리 예시
핵심 내용
직관적인 데이터 시각화를 디자인하기 위해서는 우리의 뇌가 시각 정보를 처리하는 과정을 이해해야함.
시각 정보를 의도적으로 디자인하여 해석 단계에 도움을 줄 수 있음
직관적으로 이해된 시각화가 부정확한 정보를 전달하거나 오해를 불러일으키기도 함.
이러한 문제점이 왜 발생하는지 이해하고 데이터를 정확하게 판단하며 볼 수 있는 눈을 길러 더 좋은 시각화를 해야함.
용어 정리
전주의적 속성 : 뇌는 사물을 보자마자 빠른 속도로 시각 요소들을 추출. 보자마자 주의를 기울이지 않아도 알아차리는 시각 요소들을 말함.
게슈탈트 원리 : 우리의 뇌는 사물을 구성요소로 분해하는 것보다 큰 전체를 이해하는데 탁월, 특정 규칙이 적용될 때, 요소들을 하나의 그룹으로 인식하는 경향.
근접성(Proximity)의 원리 : 서로 가까이 있는 요소들은 멀리 떨어진 요소들에 비해 더 연관되어 보임.
유사성(Similarity)의 원리 : 비슷한 특징을 가지고 있는 요소들은 그렇지 않은 요소들에 비해 더 연관되어 보임.
공동 운명(Common fate)의 원리 : 같은 방향으로 움직이는 요소들은 움직이지 않거나 다른 방향으로 움직이는 요소들에 비해 더 연관되어 보임.
균일한 연결(Uniform connectedness)의 원리 : 시각적으로 연결된 요소들은 그렇지 않은 요소들에 비해 더 연관되어 보임.
[출처] 직관적인 데이터 시각화 만들기