1. 데이터 시각화 이론

🔍데이터 시각화란?

시각화: 시각적 이미지를 구성하는 것.

기술의 발전으로 시각화가 확장되어 데이터, 개념등을 그래픽으로 표현하는 것과 같은 의미를 지님.

즉, 마음의 내적 구성물에서 의사결정을 뒷받침하는 외적 산출물을 만들어 내는 것.

🔍시각화 단계

시각화, 인지 사이클

데이터를 받아들이는 것은 사이클의 구조를 띈다.

옆의 머리에서 나가는 화살표는 데이터를 수집하려는 행위이며

들어오는 화살표는 데이터가 수집되는 과정

1. 데이터 수집 및 저장(Data gathering)
   • 물리적 환경(Physical environment) 및 사회적 환경(Social environment)에서 데이터를 수집한다.
   • 물리적 환경: 데이터를 얻는 곳
   • 사회적 환경: 수집되는 데이터와 그 해석방식을 결정(각 나라별로 같은 행동도 다른 의미로 받아들여지는 듯이)
2. 데이터 전처리(Data transformations)
   • 데이터를 조작하기 쉬운 형태로 변환하는 단계이다.
3. 매핑(Graphics engine visual mappings)
   • 데이터를 시각적으로 표현하는 단계이다.
4. 인간의 지각, 인지 시스템(visual and cognitive processing, information analysl)
   • 처리 중 문제 발생 가능하다.

※시각화란, "어떻게 데이터를 변환시켜야 사용자가 쉽게 이해하며, 의사결정에 사용할 수 있을까?" 이므로.

인간의 인식, 인지의 방식에 대한 개념, 분석이 필요하다.(인지과학과 비슷)

따라서 해당 이론적 틀을 검토하고, 구체화해야 한다.

🔍시각화는 과학인가?(기호학의 개념)

어떤 사람의 시각에는 시각화를 과학(언제나 보편 타당해야함)이 아닌, 일종의 학습된 언어로 이해해야한다고 생각함.

주장들

1. 시각화는 다이어그램과 그것의 의미 전달에 관한 것
2. 다이어그램은 기호로 구성되며 기호는 사회적 상호작용이 기반됨.
3. 기호의 의미는 일반적으로 사람 간의 의사소통 과정에서 확립되는 관습에 의해 형성되는 것으로 봐야 함.
4. 따라서 시각화는 지각법칙(laws of perception)과 무관하며 단순한 코드를 배우는 것

이런 주장에 따라 과학이 아닌가?

간단한 그림으로 볼때 이해가 더 쉽다 그 이유는?

오른쪽으로 갈수록 인간의 이미지는 단순화된다.

물리적으로 초상화는 단순한 종이 위의 패턴이다.

• 초상화와 실제 사람은 전혀 다른데 어떻게 이게 사람이라 인식하지?

→ 가장 그럴듯한 설명은 시각처리의 단계에서 물체의 그림 윤곽과 물체 자체가 이와 관련된 신경 과정을 자극한다는 것이다. (Pearson, Hanna, Martinez,1990)

→해당 설명은 초기 시각처리의 가장 중요한 산물 중 하나가 시각 배열(visual array)에서 선형적 특징(linear features)을 추출하는 것을 밝힌 여러 실험적 증거로 뒷받침 되었다.

🔍인간의 시각 인지 방법

인간이 시각을 어떻게 인지하는지에 관한 이미지이다.

위의 이미지에서는 인간의 시각인지 경로를 나타냈다.

배쪽 경로→ 무엇인지를 인식

기능: 물체 인식과 식별

특징

• 높은 공간 주파수(세부사항) 처리
• 장기 기억 저장
• 느린 처리속도
• 높은 의식 수준
• 중심시야 중심의 시각 입력

등쪽 경로→어디인지를 인식

기능: 시각 유도 행동과 공간 정보 처리

특징

• 높은 시간 주파수(움직임) 처리
• 매우 단기적인 저장
• 빠른 처리속도
• 낮은 의식 수준
• 망막 전체의 시각 입력

🔍시각화에서 중요한 요소

1. 인간의 감각적 인식 능력을 고려해 그래픽 표상을 디자인 하면 주요 데이터 요소, 패턴을 빠르게 인식되도록 할 수 있다.
2. 중요한 정보는 그렇지 않은 정보를 나타내는 그래픽 요소보다 시각적으로 잘 구분되어야 한다.
3. 수치 정보의 양이 클수록 더 분명한 그래픽 구성요소로 표시되어야 한다.
4. 그래픽 기호 체계는 다양한 상황과 응용 분야에 걸쳐 표준화 되어야 한다.
   즉, V자 같은 심볼의 경우 문화별로 다르므로 잘못된 기호이다!

🔍 Gibson’s Affordance Theory(행동유도성)

과연 인간이 시각적으로 인식하는데에 정말 위에서 말한 프로세스가 이루어 지는가?

인간은 직접적으로 인식하는 것이 아닐까?(직관론)

• 지각은 행동을 위해 설계된 것이다.
  → 즉, 감각적 단서로 추론되는 것이 아닌 직접적이고 즉각적으로 지각한다.
• Warren의 등반가능성 실험: 사람들이 자신의 다리길이를 토대로 오를 수 있는 계단을 정확히 판단 가능함을 보인다.
  → 우리는 자신의 행동 가능성을 직접 인식하는 방향으로 진행한다.
• 위의 행동유도성에 의해

• 좋은 인터페이스는 사용자가 위의 컵을 들어올리려 할 때, 명확히 핸들을 지각하고, 들어올릴 수 있어야 한다.

해당 이론이 주류 이론이 아닌 이유

1. 환경 인식은 직접적이더라도, 컴퓨터 그래픽을 통한 시각화는 간접적으로 인간은 인식한다.
2. 어떤 그래픽 사용자 인터페이스에 물리적인 행동유도성은 없다.
3. 여러 연구의 시각처리 메커니즘을 설명할 수 없다.

즉, 시각화를 위해 필요한 과학적 지식을 구축하는데 행동유도성이론은 의미가 없다.

🔍시각 정보 인식 과정의 세단계 모델

A Three-stage model of visual information processing

1단계: 낮은 수준의 특징을 추출하는 병렬처리(기본적 역할)

• 특징, 방향, 색, 질감, 움직임 패턴 추출
• 정보의 일시적 속성을 감각기억에 잠시 유지(버퍼)
• 데이터 주도의 상향식 처리(목적이 없음)
• 시각 처리를 위한 특징 추출 방법 반환

2단계: 패턴 지각을 위한 느린 순차적 처리

• 특징 맵에서 대상, 패턴을 형성하기 위한 하향식 처리(목적을 가짐, 자잘한 내용을 무시함)
• 하향식 주의 처리 방식으로 1~3개의 패턴이 1~2초간 기억에 유지
• 대상 인식과 시각적으로 유도된 동작을 위한 인식/행동 채널

3단계: 시각인지

• 전체적으로 정식적 예측과 우리에게 가장 유용할 것이 무엇인지에 따라 조정됨.
• 다음 시선이 고정될 때, 방금 받아들인 정보와 현재의 시각정보에 따라 달라짐. (주의:attention)
• 관심있는 정보를 화면에 강조.

이 세단계가 앞으로 시각화에 사용될 가장 기본 이론이다.

🔍데이터 타입

Entities(개체): 물리적 관심의 대상

• 자동차, 바퀴등.

Relationships(관계): Entities를 연결하는 구조

• 바퀴는 자동차의 구성품

Attribute(속성): Entity와 relationship은 모두 속성을 가짐

• 자동차-출고년도