데이터를 시각화하여 전달하면 우리의 뇌는 빠른 속도로 많은 양의 정보를 처리할 수 있고, 데이터 테이블에 비해 트렌드나 패턴, 아웃라이어 등을 쉽게 파악할 수 있습니다. 때문에 데이터를 쉽게 이해하고 데이터를 기반으로 한 의사결정에 도움을 줍니다. 하지만 모든 데이터 시각화가 쉽고 직관적으로 이해되지는 않습니다. 그 이유는 무엇일까요? 바로 데이터에서 발견한 정보가 시각 요소로 적절하게 디자인되지 않았기 때문입니다. 이번 글에서는 우리의 뇌가 시각 정보를 처리하는 과정을 이해하고, 직관적인 데이터 시각화를 만드는 방법에 대해 살펴보겠습니다.
저는 업무를 할 때 아직도 화이트보드를 즐겨 활용하고 있습니다. 선이 그어진 노트보다 자유도가 높고, 팀원들과 함께 의견을 나누며 실시간으로 시각화하거나, 유사한 내용끼리 그룹화하는 작업이 쉽기 때문입니다. 이런 장점으로 인해 미로, 피그잼 등 화이트보드를 콘셉트로 한 다양한 서비스가 등장했고, 실제로 많은 사람들이 사용하고 있습니다. 오늘은 피그잼과 미로에 비하면 기능은 부족할 수 있지만, 기획 또는 디자인 프로젝트를 준비할 때 가볍고 자유롭게 사용할 수 있는 캔버스 ‘Easel’ 서비스를 소개합니다.
사용자 리서치에서 가장 해결하기 어려운 난제는 무엇일까? 그것은 바로 리서치에 대한 잘못된 이해다. 대표적인 잘못된 이해는 다음과 같다. 인터뷰에서 참여자들은 진실을 말한다. 참여자들이 말한 내용이 곧 우리가 추출한 인사이트다. 이러한 인식은 실제 인터뷰 환경에서 두 종류의 심리 현상을 일으킨다. 하나는 프로덕트 디자이너에게, 다른 하나는 인터뷰 참여자에게 발생하는 데 이는 인터뷰에서 얻게 되는 데이터의 신뢰도를 떨어뜨리기 때문에 치명적이다. 이 두 현상이 바로 오늘 이야기할 ‘더닝-크루거 효과’와 ‘호손 효과’다.
평소 스마트폰과 PC를 사용하며 캡처를 꽤 자주 하게 됩니다. 우리 서비스에 참고하기 위한 레퍼런스나, 영감의 자료로 쓰기 위해 또는 서비스나 문서를 알리는 포스트를 작성할 때도 특정 화면이나 대상을 캡처합니다. 문제는 캡처한 이미지가 너무 ‘날 것'의 모습이라, 필요에 따라 템플릿을 적용하거나 간단한 디자인 작업을 진행하는 경우가 생깁니다. 그만큼 시간을 투자해야 하기 때문에 오늘은 캡처한 이미지를 아주 그럴듯한 목업 이미지로 간단하게 편집할 수 있는 ‘Pika’에 대해 소개하겠습니다.