착오를 일으키는 차트 정의
학습 목표
이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 차트의 목적을 정의하고 설명할 수 있습니다.
- 착오를 일으키는 차트를 설명할 수 있습니다.
시작하기 전에
소셜 미디어 피드, 소비하는 온라인 뉴스, 직장에서 사용하는 비즈니스 애플리케이션을 살펴보세요. 주변을 둘러보면 차트가 데이터를 시각적으로 나타내고 있습니다.
데이터 기반으로 빠르게 결정을 내리고 행동하는 것은 현대의 빠르게 변화하는 세상에서 매우 중요한 능력입니다. 하지만 우리는 그 차트로부터 얻어진 정보가 얼마나 정확한지, 그 결론이 옳은지에 대해 진지하게 고민하는 시간을 갖고 있을까요? 차트의 정보를 비판적으로 분석하는 능력에 확신이 있으신가요? 매일 쏟아져 나오는 데이터 속에서 차트가 그 데이터를 어떻게 표현하는지 주의 깊게 살펴보는 것은 우리의 책임이 되어야 합니다.
이 모듈에서는 데이터가 차트에서 제시되는 방식과 관련하여 흔히 착오를 불러일으키는 관행에 대해 학습해 봅니다. 차트의 정보를 올바르게 해석하고 분석하는 방법을 알게 되면, 개인이나 비즈니스 관련 의사 결정을 더 확신을 가지고 내릴 수 있게 됩니다.
참고: 데이터 리터러시 역량에 대해 더 알아보고 싶으신가요? 데이터 리터러시 구축 트레일을 확인하세요.
차트의 목적
기본 사항부터 시작하면, Cambridge 사전은 차트를 종종 "양을 표시하기 위해 선과 곡선을 사용하여 간단한 방식으로 정보를 표시하는 그림"이라고 정의합니다. 차트를 활용하면 데이터에서 단순히 원시 데이터 포인트를 검토하는 것보다 데이터 내의 관계나 패턴을 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 차트에는 그래프, 표, 다이어그램, 지도 등 다양한 유형이 있습니다.
예를 들어 최근 받은 전기 요금 고지서를 생각해 보세요. 지난달 대비 이번 달의 전기 사용량을 보여주는 전기 사용량 차트를 보셨나요? 그 차트는 단순히 표로 표현된 데이터보다 눈에 더 잘 띄었을 것입니다.
차트는 데이터를 비교하거나, 추세를 파악하고, 결론을 도출하고, 효율적으로 행동하는 데 효과적으로 활용할 수 있습니다. 예를 들어 7월에 전기 사용량이 급증한 것을 확인하면 그 원인을 알아보게 될 것입니다. 어쩌면 8월에 에어컨 사용을 제한하기로 결정하거나 겨울까지 전기를 더 많이 사용하도록 예산을 적절히 분배하기로 결정할 수도 있습니다. (어느 쪽이든 더위를 조심하세요. 😎)
차트는 직장에서도 매우 유용한 도구입니다. 부서의 운영 효율성을 확인하거나 프로젝트의 성과를 측정하고 평가하는 데 도움이 되며, 심지어 인사 평가 과정에서의 편향도 찾아낼 수 있습니다. 차트는 데이터를 탐색하며 최적의 방향을 결정하는 데 큰 도움을 줍니다.
"효과적인 시각화는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어서, 해결해야 하는 다른 질문을 확인할 수 있으며 그에 대한 답을 제시하기도 합니다." —Steve Wexler, 데이터 시각화 전문가, The Big Picture 저자
착오를 일으키는 데이터 표현
차트는 때로 의도치 않게 시각적 착오를 유발할 수 있습니다. 예를 들어 차트를 만든 사람은 데이터를 이해했더라도 부주의하게 착오를 일으키는 디자인 선택을 할 수 있습니다. 다음 가로 막대형 차트를 보겠습니다. 처음 보았을 때 어떤 부분이 눈에 들어왔나요? 빠르게 결론을 이끌어내셨나요? 중부와 남부 지역의 매출 사이에 크게 차이가 있어 보이나요?
이번에는 다음의 가로 막대형 차트를 확인해 보세요.
두 차트는 동일한 차트 유형으로 동일한 데이터를 표현하지만 축의 설정이 다릅니다. 이런 작은 차이가 어떻게 해석에 영향을 주는지 생각해 보셨나요?
이제 두 가로 막대 차트를 나란히 놓고 비교해 보겠습니다.
왼쪽의 가로 막대형 차트는 기준선이 0이지만 오른쪽 가로 막대형 차트의 기준선은 $390K입니다. 이렇게 잘린 축은 두 지역의 총 매출 차이를 과대평가하게 만들어 중부 지역의 매출이 남부 지역보다 훨씬 높다는 착오를 일으킬 수 있습니다.
착오를 일으키는 차트 해석하기
차트를 올바르게 읽고 현명하게 해석하는 방법을 배우면 착오를 일으키는 차트가 어디에나 있음을 알게 될 것입니다. 블로그 게시물, 신문 기사, 소셜 미디어 포스트, 심지어 전문 프레젠테이션에서도 착오를 일으키는 차트를 볼 수 있습니다.
더욱 명료하고 정확한 데이터 인식을 위해 차트를 신중하게 해석하고, 타인도 그렇게 할 수 있게 도와주는 것이 중요합니다. 다음 유닛에서는 차트를 더욱 정확하게 분석하고 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 프레임워크를 제공합니다.