색상, 아이콘, 도형의 중요성 인식하기
학습 목표
이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 올바른 인식과 의도를 가지고 색상, 도형, 아이콘을 사용하는 방법을 이해할 수 있습니다.
- 데이터 시각화에서 색상, 아이콘, 도형이 갖는 의미와 영향을 파악할 수 있습니다.
올바른 인식을 가지고 색상 사용하기
사용하는 표현을 신중하게 선별해야 하는 것처럼, 데이터 시각화를 위한 색상도 다양한 정보를 기반으로 선택해야 합니다. 데이터 시각화에 좋은 색상 팔레트는 최소한 기본적인 접근성 가이드라인을 준수하는 동시에 시각 장애가 있는 사람을 위해 여러 색상 간에 충분한 대비를 주어야 합니다.
색상 선택은 접근성의 개념을 넘어 각각 여성과 남성을 나타내는 베이비핑크 및 베이비블루와 같이 성별 또는 인종적 고정 관념을 강화하거나 피부색 또는 인종적 고정 관념과 관련되어 있는 색상(예: 흑인을 나타내는 검은색, 아시아인을 나타내는 노란색)을 지양해야 합니다.
아래의 범례에는 인종 및 민족에 대한 데이터에 적용되었으나 문제가 있는 색상표가 나와 있습니다. 흑인이나 히스패닉과 같은 소수 집단에 빨간색을 사용할 경우 서구 문화에서 위험이나 침략과 관련된 부정적인 의미를 내포할 수 있습니다.
또한 색상은 계층을 암시하고 유해한 고정 관념을 고착화할 수 있습니다. 예를 들어 유색 인종에 해당하는 그룹에 일련의 빨간색 음영을 사용하고 백인 그룹에 뚜렷한 파란색을 사용하면 둘 사이에 시각적 구분 또는 대비가 발생합니다. 또한 그라데이션 색상 팔레트는 어두운 색상에서 더 크거나 높은 값을 의미하고 밝은 색상에서 더 작거나 낮은 값을 의미하므로 범주형 데이터에 사용해서는 안 됩니다.
특정 색조는 감정적 의미를 갖기도 합니다. 서양 문화에서 빨간색과 같은 색상은 위협적이거나 공격적인 것으로 인식될 수 있으므로, 해당 색상으로 모집단을 시각화할 경우 부정적인 인식을 주게 될 수 있습니다. 데이터 시각화에 포함된 응답자가 자신이 문제로 여겨진다고 느낄 수 있는 상황을 방지하세요. 각 범주에 모두 다른 색상을 사용하기는 어려울 수 있지만, 디자이너와 개발자가 사용할 수 있는 무료 색상 도구가 많이 있습니다.
색상은 적절하게 사용하면 데이터 시각화에 매우 효과적일 수 있습니다. 이러한 인식이 부족하면 오해를 불러일으키고 대상 그룹을 불쾌하게 할 수 있습니다. 다시 한 번 스스로에게 질문해 보세요. 여러분 자신이 이러한 시각화의 데이터 포인트 중 하나라면 기분이 상할까요?
도해법의 효과 이해하기
데이터 시각화에서는 그림, 아이콘 및 도형을 활용합니다. 그리고 그 특성상 아이콘은 광범위한 의미를 전달하기 위해 사용됩니다. 이는 매우 유용하면서도 잠재적으로 상당히 해로울 가능성도 있습니다.
다양한 사람들로 구성된 그룹을 어떻게 묘사하는지를 항상 염두에 두세요. 성별, 인종, 민족, 연령 및 기타 특성을 함께 사용하여 사회를 전반적으로 반영할 수 있어야 합니다. 몇 가지 질문을 던져 이러한 요소를 고려해 보세요. 결과를 보게 될 사람은 누구인가요? 이들은 아이콘을 어떻게 인식할까요? 유해하고 공격적인 고정 관념을 고착화하지 않으려면 어떻게 할 수 있을까요? 일부 아이콘은 여러분이 나타내는 컨텐츠와 일치하지 않을 수 있습니다.
데이터 시각화에 사용된 이미지 및 도해법에서 특정 그룹을 잘못 표현하거나 과소 표현할 경우 인종 및 성평등에 대한 공감적 접근 방식을 갖추지 못한 것으로 보일 수 있습니다. 예를 들어 직무 검색 결과의 경우 남성은 여성에 비해 온라인 이미지에서 과도하게 표현되는 경우가 많습니다. 이미지 사용 방식은 이렇게 고정된 패턴을 변형하고 지배적인 고정 관념을 타파할 수 있는 기회가 될 수 있습니다.
마찬가지로 특정 인종이나 민족을 나타내는 아이콘이나 이미지를 선택할 경우 부정적인 고정 관념을 형성할 수 있습니다. 여기에는 빈곤, 문화적으로 잘못된 비유 또는 전통적인 권력 계층의 강화(예: 유색 인종을 부하로 둔 백인 남성 관리자)와 관련된 묘사가 포함됩니다. 이미지는 항상 사람을 능동적이고 합당한 권한을 보유한 것으로 표현하며 존엄성, 주체성 및 인간성을 강화해야 합니다.
피드백을 요청하면 사람들에게 불쾌하게 느껴지지 않는 아이콘을 사용하고, 문제가 있는 문화적 연관성이 누락된 경우 이를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 개별 데이터 단위를 표시하는 것이 목표라면 아이콘 대신 도형(예: 일련의 원 또는 사각형)을 사용하는 것이 좋습니다.
사람 및 커뮤니티와 유사한 아이콘이나 도형을 사용할 때 고려해야 할 또 다른 요소는 해당 아이콘 또는 도형이 데이터에 대해 허위 정보를 암시할 수 있는 경우입니다. 이미지는 여러 의미를 내포할 수 있으므로 아이콘을 사용할 때 다양한 의미를 숙지하고 충분히 고려하세요. 시청자에게 의미를 명확하게 전달할 수 있도록 정확한 의도를 설명해야 할 수 있습니다.
리소스
- 동영상: 'Do No Harm(해 끼치지 않기)' 가이드
- 동영상 스크립트: 'Do No Harm(해 끼치지 않기)' 가이드
- 웹사이트: Tableau 'Do No Harm(해 끼치지 않기)'
- PDF: 데이터 시각화의 다양성, 형평성 및 포용성: 일반 권장 사항
- PDF: 데이터 시각화 체크리스트의 인종 형평성
- 책: Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism, Safiya Noble 저