Keskeiset käsitteet
과학 커뮤니케이터들은 데이터와 데이터 시각화를 활용하여 기후 변화와 COVID-19와 같은 위기 주제에 대한 메시지를 대중에게 전달한다. 이 과정에서 데이터와 시각화의 제작 및 편집 과정에 숨겨진 맥락들이 중요하다.
Tiivistelmä
이 연구는 과학 커뮤니케이터들이 데이터 시각화를 어떻게 제작하는지 살펴본다. 특히 과학 잡지 Scientific American을 사례로 분석하였다.
데이터 저널리즘 과정:
- 어떤 이야기를 다룰지 편집진이 협력하여 결정한다. 이때 직관과 독자에 대한 이해가 중요하다.
- 데이터 접근 및 활용 방식에 따라 두 가지 워크플로우가 존재한다:
- 이미 알고 있는 내러티브에 맞추어 데이터를 활용하는 방식
- 데이터 탐색을 통해 새로운 이야기를 발견하는 방식
- 데이터 시각화 제작 과정에서 편집진, 데이터 전문가, 사실 확인 담당자 등이 협력한다.
- 데이터 출처 표기, 설명 텍스트 삽입 등을 통해 데이터 저널리즘의 투명성을 높이려 노력한다.
데이터 시각화의 대중화 과정:
- 학술지에 게재된 시각화를 재구성하여 대중 독자에게 맞춘다.
- 인쇄본과 온라인 버전 간 시각화를 변형한다.
- 단순한 단순화를 넘어 색감, 레이아웃 등 미적 요소를 활용하여 감정적 반응을 유발한다.
새로운 데이터 전달 수단 구축:
- 데이터, 텍스트, 시각 요소를 조합하여 새로운 데이터 전달 수단을 만든다.
- 독자의 관심사와 소비 행태를 고려하여 설계한다.
- 데이터가 오용되거나 오해를 불러일으킬 수 있는 상황을 대비하여 시각화에 설명 텍스트를 삽입하는 등 대응책을 마련한다.
Tilastot
"데이터 저널리즘 과정에서 편집진, 데이터 전문가, 사실 확인 담당자 등이 협력한다."
"데이터 출처 표기, 설명 텍스트 삽입 등을 통해 데이터 저널리즘의 투명성을 높이려 노력한다."
Lainaukset
"만약 코끼리에 대한 기사라면 코끼리를 보고 싶고, 제임스 웹 우주 망원경에 대한 기사라면 우주 망원경의 이미지를 보고 싶다. 하지만 알츠하이머병이나 다른 주제에 대해서는 좋은 사진이 없다."
"명백히 기후 변화에 대해서는 정치적 긴장감이 더 크다. 매우 첨예한 주제이다. 사람들은 매우 강력하고 고착화된 견해를 가지고 있다. 이것이 기사가 나오는 맥락이며, 이는 독자의 반응에 영향을 미칠 수 있다."