[아티클 스터디] 우리가 보는 데이터는 정말 객관적이고 공정할까?

오늘 아티클 스터디는 '데이터 속 거짓말 발견하기'라는 아티클을 주제로 이야기를 나눠봤다.

제목부터 꽤나 흥미로운 주제라는 생각이 들었고 읽으면서 다양한 방식으로 사람들을 속여왔구나(?) 싶었다.

이 아티클의 주 독자가 데이터 소비자층이길 바라며 많은 이들이 이 아티클을 읽고

더이상 데이터에 속지 않았으면 좋겠다는 바람이다.

 

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

데이터 시각화 101: ③데이터 속 거짓말 발견하기 | 요즘IT

 

아티클을 요약해 보면

 시각화 한 정보를 뇌가 이해할 때, 잘못된 시각화 혹은 오해하여 잘못 이해하는 경우가 종종 발생한다.
 시각화한 데이터의 정보가 정확한지, 혹은 문제가 있다면 어떻게 제대로 볼 수 있는지의 능력을 키워 왜곡된 데이터에 속지 않고 올바르게 인식해야 한다.

시각적으로 오해를 불러 일으키는 데이터 시각화의 종류
1. 막대 그래프 - 기준선이 0이 아닐 때, 그래프의 y축 살펴보기
2. 선 그래프 - 두 개의 y축을 멀리해 스케일을 확인, 누적값 눈속임
3. 파이 차트 - 3D 차트일 때
4. 지도 - 오해를 불러일으키는 지도

 결론적으로 데이터 시각화는 직관적으로 뇌에 입력돼 빠르게 인식, 이해되기 때문에 데이터를 바라볼 때 비판적인 시각이 중요하다.

 

핵심 내용은

의도적인 디자인 혹은 잘못 만들어진 디자인으로 인해 부정확한 데이터를 받아들일 수 있다.
또한 데이터 시각화는 빠르게 이루어지기 때문에 항상 비판적인 태도로 수용해야 한다.

 

이 아티클을 읽은 후 나의 생각은

 수많은 데이터를 스치듯이 보면서 과연 나는 '비판적으로 데이터를 따져봤을까?'라는 생각이 들었다. 어쩌면 수동적으로 데이터를 바라봤을지도 모른다. 데이터 시각화를 통해 얼마든지 디자인한 사람의 의도대로 데이터를 전달할 수 있다는 사실에 적잖이 충격을 받았다.

 

우선, 데이터를 시각화하는 사람의 태도가 중요할 것이다.

 공정하고 객관적인 데이터 그 자체를 보여주기 위해 데이터를 디자인하는 능력이 필요할 것이라 생각한다. 어떠한 의도가 담겨있지 않은 순수한 공정한 데이터를 가공하기 위해 더욱 더 고민하고 노력해야 한다.

 이전 마케팅을 했던 경험이 있던 나로써는 '데이터의 시각화를 통해 기업에 유리한 왜곡된 정보를 전달할 수 있겠다'는 사악한 생각이 들었다. 만약 데이터분석가인 나에게 '모집단에 유리한 데이터를 가공해 달라는 요청이 들어온다면?' 난 어떻게 해야할까라는 생각까지 들고 말았다. 그 순간 나의 신념과 태도가 중요해질 것이다.

 

그 다음으로 시각화된 데이터를 읽는 사람의 비판적 사고능력이 필요하다.

 앞 단계에서 어쩔 수 없이 데이터 왜곡이 생겼다고 했을 때, 이것을 받아들이는 사람의 능력에 따라 데이터는 해석될 것이다. 예를 들어, "a데이터는 100이야"라는 말에 어떤 사람은 '음.. 100이군' 할 것이고, '어떤 사람은 왜 100이 나오지? 어떤 기준에서 100이지?'라는 고민할 것이다. 이렇게 받아들이는 사람의 역량에 따라 데이터는 달라진다.

 

데이터에 대한 교육이 필요하지 않을까?

 데이터는 이 시대의 필수가 됐다. 데이터 없는 세상을 상상조차 어려워졌다. 그렇다면 모두가 데이터에 대해 더 알고 어떻게 활용하고 받아들여야 하는지에 대해 알아야할 것이다. 그렇기 때문에 데이터를 가공하는 사람, 데이터를 읽는 사람 모두에게 데이터에 관한 교육이 필요하다 생각된다. 데이터 분석가에게는 윤리의식을 데이터의 독자에게는 비판적 사고의식 교육이 말이다. 그렇게 된다면 더욱 더 선진화된 데이터 의식이 쌓일 것이고 왜곡된 정보가 확산되거나 오해가 발생하는 일이 적어들 것이다.