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.