1. 1. 왜 나탈리 미에바크는 바구니를 시각화 매체로 선택했나요?
바구니는 수평과 수직의 요소로 이루어져 있기 때문이다. 바구니에 있는 요소들에 특정 값을 부여하면,
데이터의 변화를 이용하여 구조물을 만들 수 있게 되기 때문.
수직으로는 하루의 특정 시간대를 표현할 수 있고, 온도 범위를 표현할 수도 있다.
이 격자 위에 만조, 수온, 기온 및 월영 정보를 짜서 넣을 수도 있다.
2. 많은 자료 표시 “읽기” 는 시각의 감각에 완전히 의존한다.
시각에 더하여, 나탈리 미에바크의 작업은 자료를 경험하는 시각외에
다른 어떤 감각을 이용하였나요?
촉각적이고 청각적인 감각들을 이용하였다.
2. 3. TEDTalk에서 미네바크가 증명한 것과 같은 피지컬 하거나 음악적인 창조물과
함께 표시하는 것에 흥미 있을지도 모르는 어떤 다 변량 자료 위치(기후와는 다른)
에 대해 생각해 보기 바랍니다. 표시를 원하는 변수를 생각해 보세요.
다변량 분석은 굉장히 여러 가지 변수가 표현이 가능하다.
항공사별 이착륙 소요시간 비교나, 임신 기간이 길어짐에 따라 아기의 몸무게가
어떻게 변화하는지에 대한 변수나, 산모의 흡연 여부에 따른 변화 변수 등등...
내가 표시를 원하는 변수는, 연인이 ‘사랑해’라는 말을 했을 때 1분간의
심장 박동수 변화를 표현하면 어떨까 싶다. 1분간의 심장 박동수를 잰 후
그것을 비트, 리듬으로 만들어서 청각적으로 표현할 수 있을 것 같다.
3. 4. 나탈리 미에바크와 데이비드맥캔들레스 둘 다 다른 전문 영역에 온 사람들로
통계학과 데이터 시각화를 하는 통계 전문가입니다. 왜 나탈리 미에바크와
맥캔들레스가 제시하는 데이터 시각화가 흥미로우며, 통계전문가가 그들의
작업으로부터 배울 수 있는 것은 무엇인가요?
나탈리 미에바크와 맥캔들레스가 제시하는 데이터 시각화들은, 그냥 보기에는
눈에 잘 띄지 않거나, 머릿속에 제대로 각인되지 않는 여러 정보들을 다양한
감각들(시각, 촉각, 청각)을 사용해서 잘 인지될 수 있게 표현한다. 이러한
특별한 시각화는 정보들에 이목과 흥미를 확 이끌어 주고, 정보가 와닿게
만들어 준다. 이들의 작업은 데이터 마이닝 (data mining)과도 유사성이 많다고
생각된다. 여기서 데이터 마이닝이란, 대용량의 데이터 집합이나
데이터베이스로부터 유용한 정보를 추출하는 과학이다. 데이터 마이닝은
자료 내에 존재하는 관계, 패턴, 규칙을 탐색하고 모형화함으로써 유용한 지식을
추출해 낼 수 있다. 이들은 대용량의 데이터를 직접 관측하고 수집하고
분석하기도 하고, 관계나 패턴, 규칙을 탐색하고 모형화해낸다.
데이터 마이닝과 굉장히 흡사한 형태를 띄운다.
데이터 마이닝은 기업의 경쟁력 확보를 위한 의사결정을 지원하는 방법으로도
활용되기도 하고, 여러 마케팅이나 평가, 개선에 도움이 되기도 한다. 따라서
통계 전문가는 그들의 작업으로부터 정보를 좀 더 쉽고,
4. 흥미로운 방식으로도 표현할 수 있다는 점과, 이러한 시각화는
여러 평가, 개선, 방법 등에 도움이 될 수 있다는 점을 배울 수 있다고 생각한다.
