한빛미디어

• 데이터 시각화라면 차트나 그래프를 통해 데이터를 더 보기 좋고 이해하기 쉽게 만드는 일이라고 단편적으로 생각했던 나에게 이 책은 예상보다 훨씬 더 넓은 시각화의 세계를 알려줬다. 많은 교육 기관에서 데이터 시각화 입문 교재로 이 책을 활용한다고 하는데, 책의 구성뿐만 아니라 내용이 교과서로 사용할 정도로 자세할 뿐만 아니라 정말 교과서에서나 볼법한 주제를 반복적으로 알려주고 있다는 점에서도 의외였고 좋았다.
• 책의 구성은 총 4부로, 1부 기본 기술에서는 도구 및 데이터를 이용해 스토리를 구상하는 기초, 2부 시각화 구축에서는 난이도가 낮은 도구로 실습, 3부 코드 템플릿과 고급 도구에서는 코드를 직접 다뤄야 하는 정도의 난이도가 높은 도구로 더 다양한 시각화를 소개, 4부 진실하고 의미 있는 스토리 전달하기에서는 이 책에서 반복적으로 이야기하는 데이터를 이용해 진실하고 의미 있는 스토리 전달에 대해 설명한다.
• 가디언이나 뉴욕 타임스의 사례가 아니더라도, 이제 한 번 만들면 변하지 않는 시각화가 아니라 사용자와의 인터랙션이 기본이 되면서 기술적인 요소는 전보다 훨씬 더 중요해졌고 앞으로도 3D뿐만 아니라 AR, VR 같은 분야를 생각하면 시각화에서도 기술의 중요성은 점점 더 높아져만 갈 것이 확실하다. 하지만 저자는 일관되게 진실한 이야기를 전달하는 스토리를 구성해야 한다고 말한다.
• 초반에 처음 소개하는 지도도 부의 불평등에 대한 지도를 어떻게 전달하느냐에 따라 둘 다 진실을 전하지만 느낌이 달라지고 중요하게 생각하는 부분이 변한다는 걸로 시작한다. 테니스 스타 세레나 윌리엄스가 겪었던 흑인 여성에 대한 차별이나 유명한 메르카토르 도법의 문제점 등 데이터 자체의 문제, 알고리즘의 편향성, 시각화가 유도하는 의도한(혹은 의도치 않은) 인식의 문제 등을 알려주고, 데이터 시각화가 왜 중요하고, 또 어떤 면을 전달해야 하는지 설명한다. 또 다른 기술들도 마찬가지이지만, 시각화 기술 역시 계속 발전하므로, 단 하나의 정답만 고수하지 않고 진실을 보여주기 위한 방법을 지속적으로 찾아야 한다고 주장한다.
• 좋은 기술을 알려주면 악용하는 일이 항상 발생한다. 책에서 차트를 사용해 속임수를 쓰는 방법도 설명하기 때문에 어쩌면 그렇게 저자의 의도와는 반대되는 결과를 가져올 수도 있다. 하지만, 시각화의 기술과 그 파급력, 또 그래서 어떤 마음을 가지고 기술을 대해야 할지까지 같이 작성한 걸 보면, 저자는 좋은 사람이기도 할 거란 생각이 든다. 다양하고 좋은 시각화 기술만 볼 거라고 생각한 나에게 저자는 시각화도 데이터를 다루는 일이므로 역시 항상 편향, 편견을 조심해야 한다는 점을 알려줬다. 생각보다 더 좋은 책을 읽게 되어 기분이 좋다.

한빛미디어 ‘나는 리뷰어다’ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다