An Subin

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Data Visualization Process에서 생기는 여러가지 문제점

데이터 시각화 프로젝트 대규모팀이 시각화를 진행하며 생길 수 있는 문제점과 그 문제점에서 얻을 수 있는 여러 기회에 대한 리뷰 형식의 논문입니다.

전체적으로 데이터 시각화 분야에서 디자인과 개발의 프로세스에서 생기는 문제점들을 고려할 때, 읽어보면 좋은 논문인 것 같습니다.

IEEE VIS 2019 Best Papers 중 하나라 읽어봤는데, 상당히 흥미롭고 재미있네요.

Abstract

복잡한 데이터 시각화 프로젝트에는 시각화 관련 스킬이 다른 여러 사람의 협업이 수반됩니다. 예를 들어 시각화 디자인을 담당하는 디자이너와 그 결과를 구현하는 개발자가 모두 포함됩니다.

우리는 데이터 특성화 도구(data characterization tools), 시각화 디자인 도구, 개발 플랫폼 등 디자이너와 개발자간의 시각화 협업에 있어 차이를 확인합니다.

그 과정에서 5개의 대규모 다분야 시각화 설계 프로제트에서의 관찰 및 반성을 통해 디자인 명세 및 핸드오프를 위한 6가지 데이터 시각화 챌린지를 보고합니다.

이러한 관찰을 기반으로 성공적이고 협업이 가능한 데이터 기반 설계의 프로토타이핑, 테스트 및 전달 등 향후 데이터 시각화 도구 개발에 있어 기회를 제시합니다.

Overview of Visualization Design Projects

figure 2

  • Projects (프로젝트 종류와 링크)
  • Design Team Roles
    • characterize data
    • create and understand data mapping
    • visual design
    • interaction design
    • developed visualization prototypes
    • engineered
    • collaborate & communicate
  • Analysis and Synthesis Process

Visualization Design & Development

figure 3

데이터 시각화의 절차는 크게 다음 단계를 거친다.

  • Project Conceptualization : 클라이언트 측에서 디자이너에게 비전과 목표를 제시하는 단계
  • Data Characterization : 데이터 탐색 및 분석, 추후 시각화 작업에 필요한 데이터 파악
  • Visualization Design : 데이터에 따른 디자인 작업
    • 과정 내의 data mapping 과정은 초안을 일러스트레이트 툴로 만드는 과정을 의미
    • 2가지 절차
      1. 시각화 컨셉을 만들고, 클라이언트 초기 승인
      2. 수정 및 추가 작업을 통한 최종 디자인과 문서화 (visualziation design documentation)
  • Visualization Development : 디자인 내용을 바탕으로 구현
  • Deployment and Use : 배포

Challenges when Designing with Data

  • C1. Adapting to Data Changes
    • 시각화 개발은 데이터에 의존하기에 데이터가 업데이트되면 개발 단계 및 시각화 결과 등에서 여러 현상이 발생할 수 있다.
  • C2. Anticipating Edge Cases
    • 디자이너는 모든 인터랙션의 조합들을 테스트하고 예측하기 어렵고, 그런 이유로 종종 에러가 발생할 수 있다.
  • C3. Understanding Technical Constraints
    • 디자이너는 모든 개발적인 한계를 신경쓸 수 없다. 그렇기에 개발 단게에서 큰 개선이 필요한 경우가 생길 수 있다.
  • C4. Articulating Data-Dependent Interaction
    • 데이터 의존적 상호작용의 명료화, 새로운 데이터 인터랙션을 추가할 때 정확한 표현을 하기 위해서 수 많은 여러 상태의 뷰를 만들며 시행착오가 있을 수 있으며 이 과정에서 extra cost가 발생하고 팀과 개발에 있어 소통이 어려울 수 있다.
  • C5. Communicating Data Mappings
    • data mapping은 mockup에 비해 구현은 더 많은 디테일과 정확도를 필요로 한다. 하지만 design tool에서 data-mapping의 기능을 완전히 ‘잘’ 지원해주지 않는다.
  • C6. Preserving Data Mapping Integrity across Iterations
    • 구현과 설계 문서를 체계적으로 비교하는 것은 어렵습니다. 그렇기에 개발 과정 또는 이후에 data mapping의 오용 또는 오해 등의 문제가 발생할 수 있습니다.

Discussion

위에서 말한 challenge들은 디자이너와 이를 구현하기 위한 개발자의 본질적인 연결을 위한 문제들입니다. 이 challenge를 통해 개인 및 협업 팁 모두를 위한 시각화 디자인 프로세스를 구체적으로 지원할 수 있는 연구 및 도구 생성을 위한 논의점을 제시합니다.

Data Characterization

C1 의 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 부분을 논의할 수 있습니다.

  • 데이터 의존 시각화의 견고성을 위한 명확한 프로세스가 필요합니다.
  • 데이터 특성화 도구는 데이터의 변경사항이 시각화 디자인에 미치는 영향을 이해시켜 디자이너를 돕는다.
  • 이를 위해 데이터 열의 이름, 극값 및 통계 분포의 변경 사항을 강조 표시, 현재 분포를 기반으로 변경되는 상황을 시뮬레이트 하는 등의 내용을 포함할 수 있습니다.
  • 최근 Orange나 DataTours 등의 도구의 이상값 감지 및 데이터 마이닝 프로파일링 등의 반자동 방식의 접근법은 이에 대한 좋은 시도입니다.
  • 서로 다른 데이터셋의 분포를 빠르게 비교하기 위한 시각적 도구는 디자이너가 통계에 의존하지 않고 문제가 있는 변경 사항을 보다 쉽게 감지하는데 도움이 될 수 있습니다.

Design Phase

  • Data-Driven Visualization Ideation
    • 우리가 경험한 다수의 문제는 데이터 기반 시각화의 구상과 관련되어 있습니다.
    • Adobe Illustrator 등 수동적인 벡터 기반 그래픽 디자인 툴은 복잡한 데이터 기반 뷰 생성을 한정적으로 지원하고,
    • Tableau 또는 RAWGraphs 등의 시각화 탐색 및 생성도구는 한정적으로 커스텀 시각화 및 인터랙션을 지원합니다.
    • 하지만 최근의 Data Illustrator, Data Ink, Data-Driven Guides와 같은 도구는 표현력있는 데이터 중심 그래픽 디자인 도구의 잠재력을 강조합니다.
    • 직접적이고 동적이고 표현적인 도구는 C1 문제에 다양한 설계 대안을 빠르게 탐색 가능
    • 빠른 탐색으로 C2. C4 도 빠르게 발견
    • 이를 위해 Hanpuku와 같은 도구는 Adobe Illustrator의 그래픽 디자인 표현력과 D3의 데이터 기반 프로토타이핑 기능을 연결하는 방법을 탐색했으나 아직 부족합니다.
  • Data-Driven Interaction Prototyping
    • 시각화 디자인 내에서 데이터 기반 상호작용을 프로토타이핑하는 것은 상호작용 옵션의 확장성과 이해도를 높이며 개발자에게 전달하는데 중요합니다. (C4)
    • 그러나 현재는 레이아웃, 모양 등 데이터에 의해 좌우되는 시각화 인터랙션을 정적으로 간단하게 프로토타입을 만들며 표현력이 부족한 부분이 많습니다.
  • Data Mapping Documentation
    • 설계 의도를 전달하고, 이를 문서화하는 작업은 개발 및 소통에 있어 유용합니다.
    • 필요한 모든 변환, 계산 및 알고리즘 등의 세부 사항을 사용하여 데이터 구조와 그래픽 표현 간의 관계에 대한 명시적 커뮤니케이션을 지원합니다. (C5)
    • 다음과 같은 연구들이 시도되고 있습니다. (다 읽어볼려고 논문 제목까지 긁어왔습니다.)
      • 시각화 문법
        • Vega-Lite: A Grammar of Interactive Graphics
        • Polaris: A system for query analysis and visualization of multi-dimensional relational databases
        • Thought: A Trail Map for the 21st Century
      • 시각화 파이프라인
        • Lark: Coordinating Colocated Collaboration with Information Visualization
      • 시각화 데이터 매핑 해체 및 수정
        • Deconstructing and Restyling D3 Visualizations
  • Data Visualization Design Documentation
    • 데이터 매핑은 시각화의 기본이지만 디자인의 일부분입니다. 레이아웃, 타이포그래피, 색상 등과 상호작용을 위해서는 더 큰 디자인 문서가 필요합니다.
    • Bret Victor가 대중화한 형식은 데이터 분석 실무에서 점점 더 많이 사용되고 있으며, Observable, litvis, Idyll 둥의 툴은 이런 시각화 디자인 문서화를 제공할 수 있습니다.
    • 주석 도구도 중요한 역할을 하며 cLuster, D.Note, SketchComm, SILK 등이 이를 위한 기능을 제공합니다. ChartAccent와 같은 시각화 관련 주석 라이브러리도 있습니다.

Development Phase

C6 에서 강조한 바와 같이 구현된 시각화를 설계 문서에 대해 테스트하는 사람은 누구나 설계와 구현 간의 불일치를 식별할 수 있어야합니다.

가장 중요한 불일치는 데이터 매핑(C5)입니다. 시각화 간의 차이와 시각적 비교를 지원하는 다음과 같은 도구가 유용할 수있습니다.

  • Considerations for Visualizing Comparison
  • Visual comparison for information visualization

최종 상호작용을 시뮬레이션하는 작업과 프로토타입은 이러한 문제를 일부 완화할 수 있으나 이는 디자인팀과 설계팀이 C3 와 같은 기술적 제약에 대한 논의가 미리 이루어진 경우에 가능합니다.

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