아티클 스터디 : 데이터 속 거짓말 발견하기

원문 : https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1821/

 

➕ 아티클 요약 및 주요 내용

요약 :

• 데이터 시각화의 오류와 왜곡에 대해 설명
• 관련된 사례 분석
• 데이터 시각화 사용에서 발생할 수 있는 오류와 오해를 설명하며 방지하기 위한 주의사항을 제시
• 데이터 시각화에서 정확한 기준선 사용, Y축의 적절한 설정, 3D 차트 사용 자제 등의 중요성을 강조하지만 데이터 시각화를 비판적으로 볼 필요성을 역설

주요 포인트 : 

1. 기준선 확인: 막대그래프의 기준선이 0인지 확인 → 0이 아닌 경우, 데이터 과장되거나 축소
2. Y축 설정: 왜곡된 데이터를 방지하기 위해 Y축을 적절히 설정  → 축 범위와 간격이 데이터 인식에 큰 영향
3. 스케일: 선 그래프의 스케일에 따른 변화를 주의
4. 파이 차트 사용: 전체 합이 100% 인지, 3D 파이 차트의 왜곡 문제-각도에 따라 매우 다름
5. 지도 시각화: 정확한 데이터 출처 필요 및 배경에 맞는 시각화 방법 선택
6. 데이터 왜곡 주의: 시각화 통해 받아들인 정보가 정확한지, 왜곡된 부분 없는지 의문을 가지고 시각화를 이해하려는 태도 필요

 

➕ 핵심 개념 및 용어 정리

핵심 개념 :

• 데이터 시각화를 볼 때 주의해야 할 점과 올바른 해석 방법을 제시
• 데이터 시각화의 영향력을 고려하여 비판적 사고의 중요성을 강조

 

용어 정리:

파이 차트(Pie chart)

• 전체 데이터를 원형 모양으로 표현하는 시각화 도구
• 마치 파이를 여러 조각으로 나눈 것처럼, 각 부분의 비율을 원의 크기나 각도로 나타냄

 

➕ 실무 적용 사례

한국 MZ세대의 식습관-파이차트의 왜곡

1. 여러 지표 값을 하나의 차트로 표현
2. 전체 비율이 100% 넘김

이 외에 기사에는 나오지 않은 이중도넛차트의 왜곡에 대해서도 설명

 

관련 사례 : 

https://post.naver.com/viewer/postView.naver?volumeNo=32551833&memberNo=35871176&navigationType=push

--정리가 잘 돼있어서 한번씩 읽어봐도 좋을 것 같다.

 

➕느낀 점

아티클을 읽으면서, 사례를 찾아보면서 생각보다 데이터 시각화의 왜곡에 대한 뉴스사례가 꽤 많아서 놀랐다.

그래서 나 역시 잘못된 정보를 실제 정확한 정보로 알고 있는 것들이 많을 수도 있겠구나라는 생각이 들었다.

그렇기 때문에 이 글에서 강조하는 것처럼 데이터 시각화를 비판적으로 볼 필요성이 있을 것 같고 나중에 데이터 시각화를 해야 할 일이 생긴다면 왜곡하지 않도록 글 내용에 맞는 유형을 잘 사용해야겠다.

생각보다 더 유용한 아티클 내용이어서 새로운 정보를 또 얻어갈 수 있는 시간이어서 좋았다 ! !