어떤 계기로 데이터 시각화에 관심을 두게 되었나.

학보사 기자로 활동하던 2012년 전후 인포그래픽스가 세상에 알려지기 시작했다. 신문방송학을 전공해서 특별히 관심을 두게 됐다. 학보에 인포그래픽스로 접근한 뉴스를 게재했는데 독자들로부터 반응이 좋았다. 어떤 데이터로 어떻게 연출할 것인지 기초 디자인을 해서 전문 디자이너의 손길을 거쳐 스토리와 함께 게재했다. 이를 계기로 재학 시절 한 스타트업에서 일하면서 데이터 시각화 전문가로서의 길을 걷게 됐다.

지금 하는 일은.

2016년 1월, SBS의 데이터 저널리즘 팀인 마부작침(磨斧作針)이 발족할 때 멤버로 합류했다. 마부작침 팀은 기자 2명, 분석가 1명, 리서처 1명, 시각화 담당자 1명 등 5명으로 구성됐다. 여기서 시각화 업무를 담당하고 있다. 데이터 시각화와 함께 인터랙티브한 웹 시각화도 하고 있다.

신문방송학을 전공했다면 컴퓨터 프로그래밍과는 거리가 멀 텐데.

2014년을 전후해 문과생도 코딩 공부를 하는 게 유행해서 코딩 동아리에 가입해 배웠다. 자바스크립트, D3.js 등 주로 프런트엔드 웹 기술 쪽으로 공부를 했다. 처음에는 낯설었지만, 연출해 보고 싶은 기능 중심으로 하나씩 배워나갔다.

기억에 남는 시각화 프로젝트가 있다면.

‘박근혜/최순실 게이트’가 터졌을 때 시간 순으로 관련 인맥 도를 인터랙티브하게 구현하고, 타임라인을 따라 뉴스를 구성해 독자들에게 새로운 경험을 선보였던 것이 기억에 남는다. 2017년 광복절 특집으로 친일파의 재산 분석을 했던 프로젝트도 기억에 남는다.

▲ ‘박근혜-최순실 게이트 특집’: 관련 인물을 클릭하면 해당 죄목이 붉은색의 선택 아이콘에 표시되면서 관련 뉴스까지 보여주는 서비스다. (출처: SBS 마부작침, http://news.sbs.co.kr/news/pcgate.do)

▲ ‘박근혜-최순실 게이트 특집’ (출처: SBS 마부작침 http://mabu.newscloud.sbs.co.kr/20161116choinetwork)

▲ ‘단독 공개! 친일파 재산 보고서’ (출처: SBS 마부작침 http://mabu.newscloud.sbs.co.kr/20170814/ )

데이터 시각화의 매력은 무엇이라고 생각하나.

“의미의 발견 정도로 말할 수 있다. 해석하기 어려운 숫자나 텍스트로 된 데이터를 다양한 그래프나 그림으로 표현해 보면, 그 의미가 살아나면서 분석가와 시각화 담당자에게 말을 걸어온다. 그 말은 스토리가 되고 수많은 사람에게 가까이 다가갈 수 있게 한다.”

데이터 저널리즘 작품을 보다 보면, 시각화 담당자도 시사 동향에 대한 관심과 미디어에 대한 이해가 매우 중요할 것 같다.

맞다. 기획 회의부터 같이 참여하므로 최근 시사를 파악하고 토론에 참여할 수 있어야 한다. 흐름을 파악하기 위해 국내외 레퍼런스 회의를 팀에서 진행하기도 한다.

데이터 저널리즘 팀에서는 어떤 프로세스로 프로젝트를 진행하는가.

기획 수립이 1차로 이뤄진다. 기획에 따라 리서처가 관련 데이터를 모으면, 분석가가 데이터에서 뭔가 의미를 찾아내는 작업을 하게 된다. 그사이에 시각화 담당자는 웹 페이지를 준비한다. 분석이 완료되면, 시각화 담당자는 분석가와 기자들과 긴밀하게 의견을 나누며 시각화를 한다. 시각화를 하다 보면, 딱 하고 걸리는 지점이 나오게 마련이다. 이때는 기자들, 분석가들과 얘기해 그 이상값을 찾아야 한다.

[그림] 데이터 저널리즘 프로세스(출처: Mirko Lorenz, 2010. Wikipedia에서 재인용)

데이터 저널리즘을 포함해 시각화에 대한 역사가 짧은데 어떤 경로로 새로운 지식을 습득하고 정보를 얻는가.

주로 프런트엔드 측 기술 중심으로 외국 강의를 듣고 있다. 외국의 유명 데이터 시각화 작품을 보면 분발해야겠다는 자극을 받곤 한다. 물론 비슷한 일을 하는 사람들과 조언을 주고받는다. 데이터 저널리즘을 포함 시각화 전문가로 활동하려면 어떤 능력이 요구되나.

궁금한 것이 많은 사람에게 적합하다고 본다. 숫자에 익숙하고 숫자로 뭔가를 표현하기를 좋아하면 일이 재미있을 것이다. 원천 재료가 데이터이다 보니 얼핏 보면 이해가 어렵지만 ‘이쯤에 뭔가 있겠구나’ 하는 촉도 있으면 좋지 싶다. 데이터 시각화에서는 기술보다는 내용이 우선이라고 본다. 자신이 발견한 지점을 어떻게 효율적으로 보여줄까, 하고 고민하다 보면 시각화에 대한 기술을 공부할 수밖에 없다. 더불어 시각화의 결과를 텍스트로도 표현할 수 있어야 한다. 통계 데이터를 만나면, 이를 어떻게 시각적으로 표현할 것인지를 엑셀이나 데이터 유형별 차트 지도 등에서 구현해 보면서 아이디어를 구체화하곤 한다.

시각화 전문가라면 디자인 감각도 중요한 것 같다.

당연한 말이다. 디자인이 중요한 이유는 화려하거나 아름다워 보이기 이전에 데이터를 시각적으로 올바르게 전달하기 위해서 필요하다. 오류를 범하지 않기 위해 끊임없이 공부하고 있다.

존경하품이 있다면 소개해 달라.

존경하는 시각화 전문가는 Nadieh Bremer가 있다. 데이터 시각화로 다양한 작업을 하는 작가인데, 익숙한 형식보다 새로운 형태의 시각화 작품을 많이 만든다. 소개할 작품은 구글 뉴스랩과 이 작가가 함께 진행한 ‘Beautiful in English’라는 작품이다. 구글에서 영어로 번역된 언어 데이터를 모아서 각 언어마다 가장 많이 영어로 번역된 단어, 비슷한 언어 등을 시각화한 작품이다.

[그림] ‘Beautiful in English’ (출처: http://www.beautifulinenglish.com)

향후 계획과 목표는.

현재로선 하는 일에 충실하면서 프런트엔드 기술을 제대로 습득하고 싶다.

데이터 시각화 전문가의 길을 걷고 싶은 이에게 조언한다면.

데이터에서 어떤 의미를 도출하여 이를 시각화해야 하므로 통계나 분석을 어느 정도는 이해하면 좋다. 내가 하고 싶은 것을 데이터로 시각화 하려면, 기술적으로 너무나 많은 것을 알아야 한다. 기술에 익숙하지 않으면 포기하고 싶은 유혹이 자꾸 따를 수 있다. 그래서 데이터 유형별 차트 지도 등 간단한 것을 중심으로 직접 해보면서 하나씩 터득해 나가는 방법을 추천한다. 구글 스프레드시트 등이 시각화 관련 무료 툴로서 매우 유용하다. 여기서 지도 시각화 분분 형태 분석 등을 해볼 수 있다. (끝)

출처 : 한국데이터산업진흥원
제공 : 데이터 온에어 Dataonair.or.kr