오전 아티클 스터디를 진행했다.
주제는 시각화된 데이터가 왜곡된 경우, 그러한 '거짓말'을 잡아낼 수 있는 기준들
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데이터 시각화 101: ③데이터 속 거짓말 발견하기 | 요즘IT
간혹 직관적으로 이해된 시각화가 부정확한 정보를 전달하기도 하고, 시각적으로 오해를 불러일으키기도 합니다. 그 때문에 우리는 이러한 문제점이 왜 일어나는지 이해하고, 데이터 시각화
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사실 그렇다.
긍정적 측면을 가지고 있는 모든 것은 그것이 반대의 의도로 쓰일 경우 악으로 작용한다.
시각화된 데이터가 직관적으로 뇌의 이해 과정을 이용하도록 디자인 된 경우,
부정적인 목적으로도 쓰일 수 있다.
스터디를 같이 진행한 조원들은 입을 모아 적정'선'의 중요성에 대해서 이야기했다.
데이터를 다루는 입장에서 홍보 등의 목적을 위해 차트를 조작할 수 있다는 사실을 명확히 인지하고
그러한 사실 위에서 논의를 진행해야 한다는 것.
개인적으로 시각화된 데이터 조작은 누구나 가능한 일이고, 뇌에서 직관적으로 해석되게끔 유도하는 것이기에
그러한 조작 자체를 막는 것이 사회 전체적인 입장에선 이득이라 본다.
뉴스가 그 무엇보다 공정해야 하듯이 데이터는
그러한 '공정'의 성격을 가지고 있다고 보는 게 데이터를 다루는 입장에서도 신뢰가 가기 때문이다.
아무튼,
잡히지 않는 마음을 다잡으려 오늘부터 도서관에 출석했다.
처음으로 목표했던 바를 다 이루었고, SQL 문제를 푸는 것은 이 과정 자체에 흥미를 느끼게 만들었다.
파이썬을 공부하던 대학 시절처럼,
뒤쳐져있던 것은 추진력을 얻기 위함이었다고.
그러니 조만간 앞서갈 수 있도록 차근차근 노력해봐야겠다!