It feels like we're all suffering from information overload or data glut. And the good news is there might be an easy solution to that, and that's using our eyes more. So, visualizing information, so that we can see the patterns and connections that matter and then designing that information so it makes more sense, or it tells a story, or allows us to focus only on the information that's important. Failing that, visualized information can just look really cool.
우리 대다수는 지나치게 많은 정보 때문에 버거워합니다. 그런데 이를 간단히 해결할 방법이 있습니다. 그건 우리가 눈을 더 많이 사용하는 것입니다. 그렇게 정보를 시각화함으로써 우리는 패턴 사이의 의미 있는 관계를 알아낼 수 있습니다. 그리고 그 정보를 디자인해서 더욱 이해하기 쉽게 하거나 내용을 전달할 수 있도록 하거나 또는 우리가 중요한 정보에만 집중하도록 합니다. 그렇게 되지 않는다고 해도, 시각화된 정보는 매우 멋집니다.
So, let's see. This is the $Billion Dollar o-Gram, and this image arose out of frustration I had with the reporting of billion-dollar amounts in the press. That is, they're meaningless without context: 500 billion for this pipeline, 20 billion for this war. It doesn't make any sense, so the only way to understand it is visually and relatively. So I scraped a load of reported figures from various news outlets and then scaled the boxes according to those amounts. And the colors here represent the motivation behind the money. So purple is "fighting," and red is "giving money away," and green is "profiteering." And what you can see straight away is you start to have a different relationship to the numbers. You can literally see them. But more importantly, you start to see patterns and connections between numbers that would otherwise be scattered across multiple news reports.
자, 봅시다. '빌리언 달러 도표'입니다. 그리고 이 그림은 제가 언론을 통해 수십억의 단위의 돈 얘기를 들을 때 가졌던 불만에서 비롯된 겁니다. 즉, 맥락을 모르면 무의미해지는 그런 것들 말입니다. '이 송유관엔 5,000억 달러가 듭니다.' '이 전쟁엔 200억 달러가 들었습니다.' 이렇겐 잘 이해가 되질 않죠. 이를 이해하는 유일한 길은 시각화하고, 비교할 수 있게 만드는 것입니다. 그래서 저는 여러 뉴스로부터 이 수치를 모았습니다. 그리고 각각 크기에 맞게 저 네모 크기들을 조절했습니다. 그리고 각각 색상은 지출의 동기를 나타냅니다. 보라색은 분쟁, 빨간색은 기부, 녹색은 소득을 나타내고 있습니다. 그리고 여기서 확인할 수 있는 건 이 수치 사이의 색다른 관계가 보인다는 겁니다. 여러분이 그 관계를 눈으로 직접 볼 수가 있는 거죠. 하지만 더욱 중요한 점은 여러분이 그냥 놓쳤다면 단지 뉴스거리로만 흘려들었을 숫자들이 가진 패턴과 각각 연관 관계를 알기 시작했다는 겁니다.
Let me point out some that I really like. This is OPEC's revenue, this green box here -- 780 billion a year. And this little pixel in the corner -- three billion -- that's their climate change fund. Americans, incredibly generous people -- over 300 billion a year, donated to charity every year, compared with the amount of foreign aid given by the top 17 industrialized nations at 120 billion. Then of course, the Iraq War, predicted to cost just 60 billion back in 2003. And it mushroomed slightly. Afghanistan and Iraq mushroomed now to 3,000 billion. So now it's great because now we have this texture, and we can add numbers to it as well. So we could say, well, a new figure comes out ... let's see African debt. How much of this diagram do you think might be taken up by the debt that Africa owes to the West? Let's take a look. So there it is: 227 billion is what Africa owes. And the recent financial crisis, how much of this diagram might that figure take up? What has that cost the world? Let's take a look at that. Dooosh -- Which I think is the appropriate sound effect for that much money: 11,900 billion. So, by visualizing this information, we turned it into a landscape that you can explore with your eyes, a kind of map really, a sort of information map. And when you're lost in information, an information map is kind of useful.
이제 제가 좋아하는 것들에 초점을 맞춰보죠. 석유수출국기구(OPEC)의 수익입니다. 녹색이 여기 있지요- 매년 7,900억 달러를 법니다. 그리고 여기 구석에 있는 작은 점은 -- 30억 달러인데요-- 기후 변화를 위한 기금입니다. 자선에 상당히 후한 미국인들은 매년 3,000억 달러 이상을 자선활동에 기부했습니다. 반면에 상위 17개의 선진 공업국이 기부한 국외 원조 총액은 약 1,200억 달러에 불과합니다. 그리고 이건 이라크 전쟁 비용입니다. 2003년 이전까지 600억 달러로 추정됩니다. 그리고 약간 늘어나는데요. 아프간 전쟁 비용은 현재 3조 달러까지 늘어났습니다. 이거 대단하죠. 이제 우리가 이런 그림을 갖고 있으니 다른 수치를 추가할 수 있습니다. 이제 새 항목을 더해봅시다. 이건 아프리카의 부채입니다. 아프리카가 서구세계에 지고 있는 부채가 도표에서 얼마나 크게 그려질 것 같습니까? 이걸 보시죠. 이겁니다. 아프리카는 2,270억 달러의 빚을 지고 있습니다. 그리고 최근에 닥쳤던 세계 금융 위기는 얼마나 크게 나타날까요? 전 세계가 지고 있는 빚은? 이걸 보세요. 두쉬-! 이 정도의 규모에 딱 어울리는 음향효과죠. 11조 9천억 달러입니다. 이렇게 정보들을 시각화함으로써 우리는 이걸 한눈에 볼 수 있습니다. 눈으로 보면서 탐색할 수 있는 일종의 정보 지도가 되는 거죠. 그리고 정보 속에서 길을 잃게 될 때 이런 정보 지도는 유용할 겁니다.
So I want to show you another landscape now. We need to imagine what a landscape of the world's fears might look like. Let's take a look. This is Mountains Out of Molehills, a timeline of global media panic. (Laughter) So, I'll label this for you in a second. But the height here, I want to point out, is the intensity of certain fears as reported in the media. Let me point them out. So this, swine flu -- pink. Bird flu. SARS -- brownish here. Remember that one? The millennium bug, terrible disaster. These little green peaks are asteroid collisions. (Laughter) And in summer, here, killer wasps.
자, 이제 다른 경관을 보여 드리죠. 세상이 느끼는 공포는 어떻게 보일지 한 번 상상해보세요. 이제 봅시다. 여기저기 뭔가 쌓여 있는 게 보이죠, 이건 시간의 흐름에 따른 전 세계적 미디어 공황입니다. (웃음) 자, 제가 여러분을 위해 범례를 알려 드릴 겁니다. 여기서 세로축은 언론에 의해 알려진 일종의 공포를 의미합니다. 이걸 좀 짚어보겠습니다. 이건 돼지 독감이고요. 분홍색, 조류 독감. 사스. 여기 갈색을 띠고 있죠? 기억해두세요. 기억하십니까? 밀레니엄[Y2K: 번역주] 버그. 끔찍한 재앙이죠. 이 작은 녹색 최고점들은 소행성의 지구 충돌입니다. (웃음) 그리고 여름엔, 이건요, 살인 말벌떼입니다.
(Laughter)
(웃음)
So these are what our fears look like over time in our media. But what I love -- and I'm a journalist -- and what I love is finding hidden patterns; I love being a data detective. And there's a very interesting and odd pattern hidden in this data that you can only see when you visualize it. Let me highlight it for you. See this line, this is a landscape for violent video games. As you can see, there's a kind of odd, regular pattern in the data, twin peaks every year. If we look closer, we see those peaks occur at the same month every year. Why? Well, November, Christmas video games come out, and there may well be an upsurge in the concern about their content. But April isn't a particularly massive month for video games. Why April? Well, in April 1999 was the Columbine shooting, and since then, that fear has been remembered by the media and echoes through the group mind gradually through the year. You have retrospectives, anniversaries, court cases, even copy-cat shootings, all pushing that fear into the agenda. And there's another pattern here as well. Can you spot it? See that gap there? There's a gap, and it affects all the other stories. Why is there a gap there? You see where it starts? September 2001, when we had something very real to be scared about.
이것이 우리가 지난 시기 동안 언론을 통해 나타난 우리들의 공포입니다. 그런데 제가 사랑하는, 저는 언론인입니다, 제가 사랑하는 건 숨겨진 패턴을 찾아내는 일입니다. 정보 수사관이 되는 걸 좋아하죠. 그리고 이 데이터에는 아주 흥미롭고 특이한 패턴이 숨어 있습니다. 시각화를 할 때만 알아차릴 수 있죠. 제가 여러분을 위해서 표시해볼게요. 이 선을 보세요. 이건 폭력적 비디오 게임에 대한 것입니다. 보시다시피 이 데이터에는 일정한 이상한 패턴이 있습니다. 매년 2번의 최고점이 보입니다. 조금 더 자세히 보시면 이 최고점들이 매년 같은 달에 나타난다는 것을 알 수 있습니다. 왜일까요? 일단 11월에는 크리스마스용 새 게임들이 출시됩니다. 그리고 그 게임들이 담고 있는 내용에 대한 영향이 우려되곤 하죠. 하지만 4월은 비디오 게임에 있어서 특별한 일이 없는데요. 4월엔 왜 그럴까요? 바로 1999년 4월에 있었던 컬럼바인 고교 총기 난사 사건 때문입니다. 그때부터 미디어는 매년 이맘때, 그때의 공포를 상기시켰고 그 여파가 서서히 사람들 마음에 들어오는 것입니다. 사람들은 회고하고, 기념하고 판례로 들고, 심지어 모방 범죄까지 일으킵니다. 모두 재생산된 공포가 스며들었기 때문입니다. 그리고 여기에 다른 패턴이 있습니다. 알아볼 수 있나요? 저기 앞에 크게 비어 있는 간격이 보이죠? 이건 다른 모든 범례에서도 동일합니다. 왜 저기에 간격이 있을까요? 언제부터 시작되었는지 보이시나요? 2001년 9월입니다. 진짜 겁에 질릴만한 뭔가가 있었던 거죠. [9·11 사태: 번역주]
So, I've been working as a data journalist for about a year, and I keep hearing a phrase all the time, which is this: "Data is the new oil." Data is the kind of ubiquitous resource that we can shape to provide new innovations and new insights, and it's all around us, and it can be mined very easily. It's not a particularly great metaphor in these times, especially if you live around the Gulf of Mexico, but I would, perhaps, adapt this metaphor slightly, and I would say that data is the new soil. Because for me, it feels like a fertile, creative medium. Over the years, online, we've laid down a huge amount of information and data, and we irrigate it with networks and connectivity, and it's been worked and tilled by unpaid workers and governments. And, all right, I'm kind of milking the metaphor a little bit. But it's a really fertile medium, and it feels like visualizations, infographics, data visualizations, they feel like flowers blooming from this medium. But if you look at it directly, it's just a lot of numbers and disconnected facts. But if you start working with it and playing with it in a certain way, interesting things can appear and different patterns can be revealed.
저는 약 일 년간 데이터 저널리스트로 일 해왔습니다. 저는 늘 이 문장을 되뇌었습니다. 어떤 문장이냐면: "정보는 새로운 석유이다." 그리고 정보는 일종의 흔한 자원이죠. 새 혁신과 새로운 통찰력을 제공하도록 형성할 수 있고 이는 우리 주위 어디에나 있고, 쉽게 캐낼 수 있습니다. 그래서 요즘 시대엔 이는 특별한 비유조차도 되지 않습니다. 특히, 당신이 만약 멕시코만에 산다고 한다면 말이죠. 하지만 전 이 비유를 조금 조정해야 할 듯싶습니다. 전 '정보는 새로운 토양이다.'라고 말하고 싶습니다. 왜냐면 제겐 정보는 비옥하고 창조적인 매체니까요. 알다시피 수년간 온라인에서 엄청난 양의 정보와 데이터를 축적해 왔습니다. 우리는 네트워크와 연계성으로 물을 공급하고 이는 무임금 노동자들과 정부에 의해 경작되고 가꾸어져 왔습니다. 그리고, 제가 비유를 조금 더 짜내는 중입니다만, 정보는 정말 비옥한 매질 매체입니다. 그리고 시각화, 정보그래픽, 그리고 데이터 시각화는 이 토양에서 피어난 꽃과 같습니다. 하지만 여러분이 이것을 직접적으로 본다면 단지 수많은 숫자와 연계성 없는 사실들에 불과하죠. 특정방식으로 갖고 놀면서 작업을 하다 보면 흥미로운 점들이 나타나고 다른 패턴들이 드러나게 되죠.
Let me show you this. Can you guess what this data set is? What rises twice a year, once in Easter and then two weeks before Christmas, has a mini peak every Monday, and then flattens out over the summer? I'll take answers. (Audience: Chocolate.) David McCandless: Chocolate. You might want to get some chocolate in. Any other guesses? (Audience: Shopping.) DM: Shopping. Yeah, retail therapy might help. (Audience: Sick leave.) DM: Sick leave. Yeah, you'll definitely want to take some time off. Shall we see?
그걸 보여 드리도록 하죠. 이 데이터가 무엇을 뜻하는 것 같으십니까? 일 년에 두 번 상승하고, 한번은 부활절에 그리고 다른 한번은 크리스마스 두 주전에. 작은 상승이 매주 월요일에 있고 여름에는 대체로 빈도가 낮아지는 이는 무엇일까요? (청중: 초콜릿.) 데이비드: 초콜릿. 초콜릿을 받았으면 하나 보군요? 다른 의견은 없으십니까? (청중: 쇼핑) 데이비드: 쇼핑. 네, 구매요법이 도움될 수 있겠네요. [기분 전환을 위해 하는 쇼핑: 번역주] (청중: 병가) 데이비드: 병가. 네. 확실히 좀 쉬었으면 하실 겁니다. 한번 볼까요?
(Laughter)
(웃음) [화면: 이별시기 최고점 (페이스북 상태에서 추출): 번역주]
(Applause)
(박수)
So, the information guru Lee Byron and myself, we scraped 10,000 status Facebook updates for the phrase "break-up" and "broken-up" and this is the pattern we found -- people clearing out for Spring Break, (Laughter) coming out of very bad weekends on a Monday, being single over the summer, and then the lowest day of the year, of course: Christmas Day. Who would do that? So there's a titanic amount of data out there now, unprecedented. But if you ask the right kind of question, or you work it in the right kind of way, interesting things can emerge.
그렇습니다. 정보의 구루, 리 바이런과 제가 "깨짐," "헤어졌음"에 관한 구절이 있는 만개의 페이스북 상태 업데이트를 모은 겁니다. 그리고 이것이 우리가 찾은 패턴입니다. 사람들은 봄 방학 때 차이고 (웃음) 고통스러운 주말을 보냈다고 월요일에 드러내고 여름 내내 솔로로 지냅니다. 물론 가장 적게 헤어지는 때는 크리스마스 때입니다. 누가 그러겠습니까? 지금 세상엔 아주 엄청난 분량의 데이터가 있습니다. 전례 없는. 만약 적절한 질문을 하고 적절한 방식으로 처리하면 재미있는 결과가 나올 것입니다.
So information is beautiful. Data is beautiful. I wonder if I could make my life beautiful. And here's my visual C.V. I'm not quite sure I've succeeded. Pretty blocky, the colors aren't that great. But I wanted to convey something to you. I started as a programmer, and then I worked as a writer for many years, about 20 years, in print, online and then in advertising, and only recently have I started designing. And I've never been to design school. I've never studied art or anything. I just kind of learned through doing. And when I started designing, I discovered an odd thing about myself. I already knew how to design, but it wasn't like I was amazingly brilliant at it, but more like I was sensitive to the ideas of grids and space and alignment and typography. It's almost like being exposed to all this media over the years had instilled a kind of dormant design literacy in me. And I don't feel like I'm unique.
그래서 정보는 아름답습니다. 자료는 아름답죠. 저는 제 삶도 아름답게 할 수 있지 않을까 생각했습니다. 그래서 이렇게 시각적으로 제 이력서를 만들었습니다. 성공적으로 잘 만들었지는 모르겠습니다. 블록들도 좀 많고 색깔도 그리 좋진 않습니다. 하지만 전 여러분에게 뭔가 전달하고 싶습니다. 저는 프로그래머로 시작했습니다 그리고 출판, 온라인 광고에서 약 20년 정도를 작가로 일했습니다. 최근에야 디자인을 시작했습니다. 디자인 학교에는 가본 적도 없습니다. 저는 미술이나 그런 것들을 배우지도 않았습니다. 그냥 해보면서 배운 것입니다. 제가 디자인을 시작하면서 저는 제게서 뭔가 이상한 것을 발견했습니다. 저는 이미 '디자인은 어떻게 하는 것'인지 알고 있었습니다. 그러나 특별히 재능이 있던 것 같진 않았습니다. 그러나 제가 좀 민감하다는 것에 더 가까웠죠. 격자, 공간, 정렬, 활자 등에 대한 개념에 민감했던 거죠. 사실상 수년간 미디어에 노출되면서 디자인에 대한 기본적인 능력이 몸에 배어 버린 거에 가까웠죠. 전 제가 독특하다고 생각하지 않습니다.
I feel that everyday, all of us now are being blasted by information design. It's being poured into our eyes through the Web, and we're all visualizers now; we're all demanding a visual aspect to our information. There's something almost quite magical about visual information. It's effortless, it literally pours in. And if you're navigating a dense information jungle, coming across a beautiful graphic or a lovely data visualization, it's a relief, it's like coming across a clearing in the jungle. I was curious about this, so it led me to the work of a Danish physicist called Tor Norretranders, and he converted the bandwidth of the senses into computer terms.
저는 우리가 모두 매일 정보 디자인에 노출되어 있다고 생각합니다. 이건 웹을 통해서 우리의 눈으로 흘러듭니다. 우리는 모두 시각적인 인간입니다. 우리는 모두 우리가 접하는 정보가 시각적이길 원합니다. 그리고 시각적 정보에는 뭔가 마법 같은 것이 있어 별 어려움 없이 그대로 흘러들어옵니다. 그리고 깊은 정보의 정글에서 누빌 때, 아름다운 그래픽이나 사랑스러우리만치 시각화된 데이터를 마주치면 안심이 되는 거죠. 마치 정글에서 탁 트인 공간을 만나 듯이요. 저는 이런 것에 관심이 있다가 보니 덴마크의 물리학자인 토르 노레트란더스의 작업을 접하게 되었습니다 그는 오감의 대역폭을 컴퓨터 처리 단위로 바꾸는 일을 하고 있었습니다.
So here we go. This is your senses, pouring into your senses every second. Your sense of sight is the fastest. It has the same bandwidth as a computer network. Then you have touch, which is about the speed of a USB key. And then you have hearing and smell, which has the throughput of a hard disk. And then you have poor old taste, which is like barely the throughput of a pocket calculator. And that little square in the corner, a naught .7 percent, that's the amount we're actually aware of. So a lot of your vision -- the bulk of it is visual, and it's pouring in. It's unconscious. The eye is exquisitely sensitive to patterns in variations in color, shape and pattern. It loves them, and it calls them beautiful. It's the language of the eye. If you combine the language of the eye with the language of the mind, which is about words and numbers and concepts, you start speaking two languages simultaneously, each enhancing the other. So, you have the eye, and then you drop in the concepts. And that whole thing -- it's two languages both working at the same time.
이제 보여 드리겠습니다. 이게 매 1초당 흐르는 여러분의 오감입니다. 여러분의 시각이 가장 빠릅니다. 거의 네트워크의 속도입니다. 촉각은 USB 수준의 속도를 가집니다. 청각과 후각은 하드디스크 정도의 속도입니다. 그리고 불쌍한 미각은 겨우 휴대용 계산기 수준의 속도를 가집니다. 저기 구석에 있는 작은 사각형입니다. 0.7 퍼센트입니다. 우리가 실제로 접하는 정보 대부분이 시각에 의한 것입니다. 깨닫지 못하는 사이에 흘러들어옵니다. 그리고 눈은 색상의 변화와 모양 및 패턴에 매우 민감합니다. 그런 것을 좋아하고, 아름답다고 느낍니다. 이것이 눈의 언어입니다. 그리고 눈의 언어와 단어와 숫자 그리고 개념에 관한 정신의 언어를 함께 한다면 여러분은 동시에 두 개의 언어를 사용하는 셈입니다. 상호 보완적으로요. 여러분은 시각적으로 접하는 동시에 개념에 접근하는 거죠. 그리고 모든 것, 즉 두 언어가 동시에 작용하는 것입니다.
So we can use this new kind of language, if you like, to alter our perspective or change our views. Let me ask you a simple question with a really simple answer: Who has the biggest military budget? It's got to be America, right? Massive. 609 billion in 2008 -- 607, rather. So massive, in fact, that it can contain all the other military budgets in the world inside itself. Gobble, gobble, gobble, gobble, gobble. Now, you can see Africa's total debt there and the U.K. budget deficit for reference. So that might well chime with your view that America is a sort of warmongering military machine, out to overpower the world with its huge industrial-military complex. But is it true that America has the biggest military budget? Because America is an incredibly rich country. In fact, it's so massively rich that it can contain the four other top industrialized nations' economies inside itself, it's so vastly rich. So its military budget is bound to be enormous. So, to be fair and to alter our perspective, we have to bring in another data set, and that data set is GDP, or the country's earnings. Who has the biggest budget as a proportion of GDP? Let's have a look. That changes the picture considerably. Other countries pop into view that you, perhaps, weren't considering, and American drops into eighth.
우리는 이런 새로운 형태의 언어를 구사할 수 있습니다. 원한다면 우리의 견해나 시각을 바꾸기 위해서요. 대답하기 쉬운 간단한 질문을 하나 드리겠습니다. 국방 예산이 가장 많은 나라가 어디일까요? 미국입니다. 그렇죠? 2008년도엔 무려 6,090억 달러, 6,070억 달러입니다. 이건 엄청나게 많은 양이어서 다른 모든 나라의 국방 예산을 합친 것만큼 됩니다. 와구, 와구, 와구, 와구, 와구 이제 아프리카의 총부채와 영국의 재정 적자 규모를 봅시다. 이는 어쩌면 여러분의 미국에 대한 견해와 일치하는 것으로 보일 수도 있습니다. '미국은 전 세계를 제패하려 하는 일종의 전쟁 도발 군사 기계다.'라는 견해 말입니다. 그의 거대한 군·산업 복합체와 함께 말이죠. 하지만 진정 미국이 최대의 국방 예산 국가일까요? 왜냐하면 미국은 아주 부유한 나라이기 때문입니다. 어느 정도냐면 다른 최상위 산업국 4개국의 경제규모를 다 합친 것과 맞먹을 정도입니다. 이건 정말 엄청난 부입니다. 이런 이유로 국방 예산 역시 커지게 됩니다. 그렇다면 공평하게 보기 위해서 다른 데이터 자료를 도입해봅시다. 이 데이터는 GDP[국내 총생산: 번역주], 즉 국가의 소득입니다. GDP 대비 국방 예산이라면 어느 나라가 가장 클까요? 한번 봅시다. 양상이 상당히 바뀌었습니다. [국방 예산/GDP: 1.미얀마 2.요르단 3.조지아 4.사우디 아라비아: 번역주] 의외의 나라가 위로 올라온 것 같습니다. 미국은 8위로 떨어졌군요.
Now you can also do this with soldiers. Who has the most soldiers? It's got to be China. Of course, 2.1 million. Again, chiming with your view that China has a militarized regime ready to, you know, mobilize its enormous forces. But of course, China has an enormous population. So if we do the same, we see a radically different picture. China drops to 124th. It actually has a tiny army when you take other data into consideration. So, absolute figures, like the military budget, in a connected world, don't give you the whole picture. They're not as true as they could be.
이제 같은 처리를 병력에 해보겠습니다. 어느 나라의 병력이 가장 많죠? 당연히 중국입니다. 210만 명이죠. 이는 다시 중국은 [군인수: 1.중국 2.미국 3.인도 4.북한 5.러시아: 번역주] 거대한 동원 병력을 가진 군사 체제 국가라는 여러분의 견해와 들어맞을 것입니다. 그러나 중국은 거대한 인구를 갖고 있기도 합니다. 다시 적용하면 우리는 철저히 다른 양상을 [십만 명당 군인수: 1.북한 2.에리트리아 3.지부티 4.이라크: 번역주] 보게 됩니다. 중국은 124위로 떨어지죠. 이렇게 다른 자료를 고려하여 판단해보면 정말 작은 규모의 군대를 가진 겁니다. 연결된 세상이라는 점을 고려해 본다면 국방 예산 같은 절대적인 수치가 전체를 그려주질 않는다는 얘기입니다. 그건 그만큼 진실이 아니라는 의미입니다.
We need relative figures that are connected to other data so that we can see a fuller picture, and then that can lead to us changing our perspective. As Hans Rosling, the master, my master, said, "Let the dataset change your mindset." And if it can do that, maybe it can also change your behavior.
우리에겐 다른 자료들과 연결된 상관관계의 수치가 필요합니다. 그럼으로써 우리는 큰 그림을 보게 되고 우리의 관점을 바꿀 수 있게 됩니다. 거장 한스 로슬링에 의하면, 제겐 거장입니다, 말씀하시길 "데이터 구조가 사고방식의 구조를 바꾸게 하라." 그리고 만약 그렇게 된다면 그건 아마 당신의 행동마저 바꾸게 될 것입니다.
Take a look at this one. I'm a bit of a health nut. I love taking supplements and being fit, but I can never understand what's going on in terms of evidence. There's always conflicting evidence. Should I take vitamin C? Should I be taking wheatgrass? This is a visualization of all the evidence for nutritional supplements. This kind of diagram is called a balloon race. So the higher up the image, the more evidence there is for each supplement. And the bubbles correspond to popularity as regards to Google hits. So you can immediately apprehend the relationship between efficacy and popularity, but you can also, if you grade the evidence, do a "worth it" line. So supplements above this line are worth investigating, but only for the conditions listed below, and then the supplements below the line are perhaps not worth investigating.
이걸 한번 보시죠. 저는 좀 건강을 챙기는 편입니다. 저는 영양제를 즐겨 먹고 건강에 신경을 씁니다만 그게 정말로 효과가 있는지는 잘 모릅니다. 언제나 상반되는 증거가 있는데요. 제가 비타민 C를 섭취해야 하나요? 밀싹은요? 이건 영양 공급에서 모든 물증에 대한 시각화입니다. 이런 종류의 도표를 '풍선 경주'라고 합니다. 그림의 위쪽으로 갈수록 그 보충제에 대한 효과가 입증된다는 의미입니다. 그리고 풍선의 크기는 구글 검색어에 의한 인기도에 비례합니다. 여러분은 즉각적으로 효과와 인기의 상관관계를 파악할 수 있습니다. 그리고 증거의 등급을 정하는 것으로 '먹을만한 가치가 있음'의 선을 정할 수 있습니다. 그리고 아래 열거된 조건에 한해서 선 위에 있는 보충제들은 더 알아볼 가치가 있습니다. 그리고 이 선 아래에 있는 보충제들은 아마도 알아볼 필요조차 없을 겁니다.
Now this image constitutes a huge amount of work. We scraped like 1,000 studies from PubMed, the biomedical database, and we compiled them and graded them all. And it was incredibly frustrating for me because I had a book of 250 visualizations to do for my book, and I spent a month doing this, and I only filled two pages. But what it points to is that visualizing information like this is a form of knowledge compression. It's a way of squeezing an enormous amount of information and understanding into a small space. And once you've curated that data, and once you've cleaned that data, and once it's there, you can do cool stuff like this.
이 사진은 엄청난 노력을 들여 만들었습니다. 우리는 천 건에 이르는 연구자료를 의생물학 데이터베이스인 퍼브메드로(PubMed)부터 수집하여 정리하고 등급을 매겼습니다. 저는 엄청난 좌절감을 맛봐야 했습니다. 제 책을 위해 250개의 시각화 이미지 작업을 하는데 한 달이 꼬박 걸려 나온 건 고작 두 페이지뿐이었습니다. 그런데 이것은 정보 시각화라는 것이 일종의 지식 압축이라는 것을 알려주고 있습니다. 이건 방대한 분량의 지식 및 이해를 작은 공간에 집어넣는 것입니다. 그리고 한번 그 데이터를 정리했다면, 한번 자료를 모았다면 그리고 그렇게 한 적이 있다면 당신은 멋지게 해낼 수 있습니다.
So I converted this into an interactive app, so I can now generate this application online -- this is the visualization online -- and I can say, "Yeah, brilliant." So it spawns itself. And then I can say, "Well, just show me the stuff that affects heart health." So let's filter that out. So heart is filtered out, so I can see if I'm curious about that. I think, "No, no. I don't want to take any synthetics, I just want to see plants and -- just show me herbs and plants. I've got all the natural ingredients." Now this app is spawning itself from the data. The data is all stored in a Google Doc, and it's literally generating itself from that data. So the data is now alive; this is a living image, and I can update it in a second. New evidence comes out. I just change a row on a spreadsheet. Doosh! Again, the image recreates itself. So it's cool. It's kind of living.
저는 이걸 일종의 양 방향 어플리케이션으로 바꿔보았습니다. 지금은 이 프로그램을 온라인에서 구현할 수 있습니다. 이건 온라인에서의 시각화입니다. 전 "그래, 멋지다."라고 합니다. 이건 스스로 증식합니다. 그리고 "좋아, 이제 심장 질환에 효과가 있는 것만 보여줘."라고 주문할 수 있습니다. 한번 걸러서 봅시다. 제가 관심 있다면 심장과 관련 있는 것만 걸러서 볼 수 있습니다. 또 이렇게 입력하면 "합성화학품은 관심 없고 식물로 만들어진 것들, 약초와 식물로 된 것들, 천연 재료로 만든 것만 골라서." 그러면 이 프로그램은 데이터로부터 결과를 스스로 생성합니다. 데이터는 구글 문서에 저장되어 있고 이건 문자 그대로 데이터로부터 직접 생성됩니다. 살아 있는 자료의 살아 있는 시각화 이미지입니다. 갱신을 즉각적으로 할 수 있죠. 새로운 증거가 나오면, 저는 데이터 시트를 한 줄만 바꿔주고, 다시, 두쉬! 이미지가 자동으로 다시 만들어집니다. 멋지죠. 일종의 생명체입니다.
But it can go beyond data, and it can go beyond numbers. I like to apply information visualization to ideas and concepts. This is a visualization of the political spectrum, an attempt for me to try and understand how it works and how the ideas percolate down from government into society and culture, into families, into individuals, into their beliefs and back around again in a cycle. What I love about this image is it's made up of concepts, it explores our worldviews and it helps us -- it helps me anyway -- to see what others think, to see where they're coming from. And it feels just incredibly cool to do that.
데이터로 구현된 것이죠. 숫자들로 구성된 거고요. 저는 아이디어와 개념을 정보 시각화해보는 걸 좋아합니다. 이건 정치적 성향 범위에 대한 시각화입니다. 이건 제가 세상이 어떻게 돌아가는지 그리고 어떻게 아이디어가 정부로부터 사회, 문화, 가족, 개개인, 그리고 그들의 믿음으로 스며들어 다시 피드백되어 순환하는지 이해하려는 시도입니다. 저가 이 이미지를 좋아하는 이유는 이는 개념들로 구성되어 있어 우리들의 세계관을 탐험하고, 남들이 무엇을 생각하고 왜 그런 생각을 하는지 이해하도록 돕습니다. 어쨌든 제겐 도움이 되었죠. 그리고 그런 일을 한다는 것은 믿을 수 없을 만큼 멋집니다.
What was most exciting for me designing this was that, when I was designing this image, I desperately wanted this side, the left side, to be better than the right side -- being a journalist, a Left-leaning person -- but I couldn't, because I would have created a lopsided, biased diagram. So, in order to really create a full image, I had to honor the perspectives on the right-hand side and at the same time, uncomfortably recognize how many of those qualities were actually in me, which was very, very annoying and uncomfortable. (Laughter) But not too uncomfortable, because there's something unthreatening about seeing a political perspective, versus being told or forced to listen to one. You're capable of holding conflicting viewpoints joyously when you can see them. It's even fun to engage with them because it's visual. So that's what's exciting to me, seeing how data can change my perspective and change my mind midstream -- beautiful, lovely data.
그리고 이걸 디자인하면서 가장 짜릿한 점은 이것이었습니다. 제가 이걸 디자인할 때 저는 이쪽, 왼쪽을 오른쪽보다 좋게 표현하고 싶었습니다. 언론인으로서, 좌 편향적인 인물로서요. (웃음) 그러나 그럴 수 없었습니다. 그랬다면 왜곡된, 편견이 들어간 도표가 되었을 겁니다. 진정으로 전체의 보다 큰 그림을 보여주기 위해 저는 우 편향 쪽도 존중해야만 했습니다. 그러면서 동시에 은근 불편하게 깨달은 것이 있었습니다. 제가 사실 우 편향 쪽의 자질도 많이 갖고 있다는 거죠. 이 깨달음은 정말이지 매우 짜증스럽고 편치않더군요. (웃음) 그러나 너무 많이 불편하진 않았습니다. 정치적 성향에 관해 시각적으로 볼 땐 그에 관해 듣거나 강요받아 들을 때와 달리 압박을 느끼진 않았거든요. 사실, 이걸 보시게 되면 반대 성향의 관점으로도 즐거이 보실 수 있게 됩니다. 이걸 집중해서 보는 건 심지어 재밌습니다. 왜냐하면 이건 시각적이기 때문이죠. 그게 제가 흥분하는 것입니다. 어떻게 데이터가 저의 관점을 바꾸는지 저의 사고방식을 바꾸는지요. 아름답고, 사랑스러운 데이터입니다.
So, just to wrap up, I wanted to say that it feels to me that design is about solving problems and providing elegant solutions, and information design is about solving information problems. It feels like we have a lot of information problems in our society at the moment, from the overload and the saturation to the breakdown of trust and reliability and runaway skepticism and lack of transparency, or even just interestingness. I mean, I find information just too interesting. It has a magnetic quality that draws me in.
이제 정리해봅시다. 저는 이렇게 말하고 싶습니다. 저에게 디자인이란 문제를 해결하고 우아한 해결책을 제시하는 것입니다. 그리고 정보 디자인은 정보에 대한 문제를 푸는 것입니다. 지금 우리 사회는 과부하 또는 포화 상태라는 수많은 정보의 문제를 갖고 있습니다. 믿음과 신용의 붕괴 그리고 힘든 회의주의, 투명성의 결여 무관심도 해당합니다. 저는 정보라는 게 정말 재미있다는 사실을 발견했습니다. 마치 자석처럼 끌어당기는 힘이 있습니다.
So, visualizing information can give us a very quick solution to those kinds of problems. Even when the information is terrible, the visual can be quite beautiful. Often we can get clarity or the answer to a simple question very quickly, like this one, the recent Icelandic volcano. Which was emitting the most CO2? Was it the planes or the volcano, the grounded planes or the volcano? So we can have a look. We look at the data and we see: Yep, the volcano emitted 150,000 tons; the grounded planes would have emitted 345,000 if they were in the sky. So essentially, we had our first carbon-neutral volcano.
이제 정보 시각화는 우리에게 이런 문제들에 대한 빠른 해결책을 줍니다. 그리고 끔찍해 보이는 정보가 있을 때에도 시각화는 매우 아름다운 것이 될 수 있습니다. 그리고 우리는 명쾌한 이해와 간단한 질문에 대한 답변을 빨리 얻을 수 있습니다. 이렇게 말이죠. 최근 아이슬란드의 화산 데이터입니다. 가장 이산화탄소 배출량이 많은 건? 항공기일까요? 화산일까요? 취소된 항공기? 화산? 한번 봅시다. 데이터를 통해 알 수 있는 건 네, 화산은 15만 톤을 배출하지만 취소된 비행기가 난다면 34만 5천 톤을 배출하는군요. 즉 본질적으로는 이것은 최초의 탄소 감소 화산인 셈입니다..
(Laughter)
(웃음)
(Applause)
(박수)
And that is beautiful. Thank you.
참 아름답죠. 감사합니다.
(Applause)
(박수)