Category Archives: Thoughts

MUC. Node 편.

1. 노드는 특정 정보에 대한 지시점이다.

  • 다양한 데이터 형식을 가질 수 있다.
  • 특정 데이터를 부각할 수 있다.
  • 특정 데이터를 생략할 수 있다.
  • 특정 노드는 다수의 노드를 포함하는 개념일 수 있다. ( ex : 분류학 )

2. 노드는 다른 노드와 관계를 가질 수 있다.

  • 관계가 있다. 없다로 기술될 수 있다.
  • 어떻게 관계가 있는지 기술할 수 있다.
  • 관계에 있어 방향성을 가질 수 있다. ( A는 B에 영향을 준다. )
  • 관계에 있어 주관성을 가질 수 있다. ( A는 B를 좋아한다. 싫어한다.)
  • 관계를 풀어나가는 점에 있어 과정상 다양한 노드 및 관계를 가질 수 있다. ( A > B > C )

3. 복수의 노드는 정렬될 수 있다.

  • 특정 데이터에 따른 정렬을 할 수 있다.
  • 정렬 방식은 순차적인 방식으로 표현될 수 있다.
  • 정렬 형식은 다양한 차원을 통해 재현될 수 있다.
  • 3차원 이상의 재현 방식은 별도의 인터랙션이 필요하다. ( ex : perspective, timeline )
  • 정렬의 시작점을 검색 행위를 통해 할 수 도 있다.

 

1차적인 결론은 단일 노드는 다양한 데이터 형식을 지원해야 한다. ( ex : Number, Text, Time, Position, Shape, Geo Location) 이는 다양한 DB table을 가져야 한다는 것이다. UI에 있어서 데이터 형식은 고유의 Perspective를 가진다. ( 3D, timeline, map ) 또한 다양한 관계를 통해 상위 또는 하위 개념을 유추할 수 있다. 마지막으로 정보시각화에서 볼 수 있는 다양한 강조 및 정렬 방식을 패턴 혹은 스타일로 만들 수 있다.

 

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지식 맵핑에 있어서 공간적인 요소에 관해 잠시…

하이퍼텍스트의 시각화에서 Spacial 적인 요소는 Frank M이 이야기 한 바와 같이 다음과 같은 부분에서 사용자에게 유용할 수 있다고 밝혔다. (1) 사람들의 지속적인 인지 시각 및 이해에 유리한 점을 제공한다. (2) 생산적 모호성(Constructive ambiguity) 측면을 수월하게 한다. (3) 문제 해결 전략을 떠올릴 수 있도록 돕는다. (4) 타인과 의사 소통시 과부하를 줄인다.(Frank M. Shipman, III). 그러나 이같은 장점을 분명하게 하기 위해선 공간적 요소가 어떻게 개인에 의해서 해석되어 지는가를 좀 더 살펴볼 필요가 있다.

최근 뉴로사이언스 연구에 따르면 공간적 요소를 인지할 때 관점 중심의(Viewpoint-specific) 재현을 자기 중심적(egocentric) 재현과 타인 중심적(allocentric) 재현으로 나뉘며, 이는 업무에 따라 혼합되어 사용되어 진다고 보고 있다.(Neil Burgess).

공간적 요소를 사용함에 있어 정당성을 밝힐 때 Tolman의 유명한 문장(‘사용자가 자신의 정보 공간에서의 방향감각을 위해 자기 자신만의 인지맵을 사용하기 위해선 정보 객체들이 사용자의 선호도에 따라 자유롭게 배치될 수 있어야 한다’)이 자주 인용되고는 하는데, 이를 근거로 정보의 객체를 재현함에 있어 위와 같은 뉴로사이언스에서 언급되는 면들을 적용하면 좀 더 구체적으로 할 수 있지 않을까 싶어 잠시 남겨둔다.

내가 하고싶은 것.

근래 들어 하루 하루 받아들이는 정보의 양이 급격히 많아졌다. 그 때문인지 나는 갈피를 잡지 못하고, 정보의 홍수에 휩슬려 다니다가, 문득 극히 가볍고 얇팍해 진 내 자신을 발견하고는 한다. 내가 스스로 생각하고 받아들이기 보다, 검열 없이 가볍게 지나치는 정보들은 결국 나 자신의 세상에 대한 관점 혹은 내 삶의 밀도를 낮출 뿐 인 듯 하다.

따라서 내가 만들고 싶은 도구란, 결론적으로 자신의 관점을 유지하거나 만져가면서 외부의 정보를 효과적으로 통합하는 것을 말한다. 가능한 무비판 적인 수용을 막고, 실제적이고 구체적인 근거를 확보하면서 자신의 생각을 만들어가는 것이 내가 하고자 하는 일이다.

이를 위해 고려해본 도구는 개인 디바이스와 인터넷, 데이터베이스로 구성되는 형식이다. 개인 디바이스로는 퍼스널 컴퓨터와 스마트폰이 있겠고, 인터넷은 URL과 각종 검색사이트, 소셜네트워크 등이다. 마지막으로 데이터베이스는 표준화 된 독립적인 DB를 고려해 본다.

개인 디바이스에서 고려되어야 할 사항은 우선 인터페이스다. 이에 좋은 예가 될만한 사이트는 웹 서비스인 Prezi와 맥용 어플리케이션인 Scrivener, Tinder box를 참고하고자 한다.

generic sense vs. its mathematical meaning

정보 시각화는 통계학과 시각 디자인의 관점을 넘나들고 있는데 여기서 재미있는 점은 시각화 작업 시 수학적(혹은 수치적) 정확성과 시각적 커뮤니케이션 사이에 갈등이 있다는 점이였다(general vs. its mathematical meaning). 아마도 이 경계 근처에서 내 사고의 영역을 좁힐 수 있지 않겠는가 생각이 들었다.

정보디자인 역사에서 중요한 몇몇 작업들을 보면 위의 갈등들이 두드러 지는데, 예를들어 나이팅게일의 Polar area diagram을 살펴보면 여기서 사용된 면적은 실제 면적이 아니라 반지름을 기준으로 한 비율로 그려져 있다.

이를 실제 면적비로 변경한 Henry Woodbury의 작업(아래)을 보면, 원본과 큰 차이를 느끼게 되는데, 사실 이 문서는 영국정부에 나이팅게일의 활동(환자 식단을 변경하여 병원 내 사망자 비율 감소를 보여줌)이 중요하다는 점을 피력하는데 효과적으로 쓰쓰였다고 한다. 사실 나이팅게일은 아버지의 영향으로 어렸을 때 부터 수학 잘 하기로 유명했고, 영국 왕립 통계 연합(Royal Statistical Society) 최초의 여성맴버임을 토대로 추측해 보면 의도적으로 통계 도식의 수치적인 정확성 보다 내용의 전달을 중시하여 이와같이 그리지 않았는가 싶다.

이를 보면 특정 주제의 값을 수학적 다이어그램의 어느 요소에 대입하느냐에 따라 시각적으로 의미를 강조 또는 축소할 수 있게 되는 샘인데 통계학적 관점에서 보면 다소 불편한 이야기 인 듯 하다. 이 두 영역의 관점이 빚어내는 경계 혹은 논쟁의 영역에서 내 관심의 방향을 이야기 한다면, 아마도 의미전달(다소 그것이 과장되더라도)에 중심을 둔 시각화에 있다고 생각한다. 그렇다고 통계학에서 바라보는 수치의 정확한 표기가 완전히 무시되는 것은 아니고, Flow map이나 파이차트 등 여러 형식의 도식을정의, 구현 및 이해를 해 보며 각 패턴이 가지는 데이타와 형태의 연관관계를 찾고 이를 과장하거나 축소하는 기능(시각적으로는 GUI)을 추가해서 커뮤니케이션에서 실제로 유용하게 사용될 수 있는지 판단해 보고 싶다.

흠. 그러니까 아마도 각각의 정보 도식화 패턴의 정의를 공부하고 이것을 구현함으로서 그 패턴을 이루는 요소들을 정리, 그리고 각각의 패턴들을 섞거나 요소의 일부분을 조금 다르게 풀어서 베리에이션을 만들고 그걸 설문해 보거나.. 해서 정리한 후.

이를 토대로 디지털 미디어를 이용한 의사소통에서 어떤 역활을 할 수 있을지 생각? 이런 느낌이군.