[논문 리뷰] Dashboard Design Patterns

Benjamin Bach, Euan Freeman외 5명|arXiv (Cornell University)|2022. 05. 02.

Data Visualization and Analytics인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 144개의 대시보드에 대한 정성적 분석을 바탕으로 한계가 있는 실용적이고 재사용 가능한 대시보드 설계 지침을 보완하기 위해 8개의 카테고리로 분류된 42개의 설계 패턴을 소개한다. 패턴은 내용과 구성 그룹으로 나뉘며, 체계적이고 협업 가능한 대시보드 설계를 지원한다. 이는 23명의 참가자가 참여한 2주간의 워크숍을 통해 검증되었으며, 효과적이고 청중 중심의 대시보드를 제작하기 위한 실용적 지침을 디자이너와 연구자에게 제공한다.

ABSTRACT

This paper introduces design patterns for dashboards to inform dashboard design processes. Despite a growing number of public examples, case studies, and general guidelines there is surprisingly little design guidance for dashboards. Such guidance is necessary to inspire designs and discuss tradeoffs in, e.g., screenspace, interaction, or information shown. Based on a systematic review of 144 dashboards, we report on eight groups of design patterns that provide common solutions in dashboard design. We discuss combinations of these patterns in dashboard genres such as narrative, analytical, or embedded dashboard. We ran a 2-week dashboard design workshop with 23 participants of varying expertise working on their own data and dashboards. We discuss the application of patterns for the dashboard design processes, as well as general design tradeoffs and common challenges. Our work complements previous surveys and aims to support dashboard designers and researchers in co-creation, structured design decisions, as well as future user evaluations about dashboard design guidelines. Detailed pattern descriptions and workshop material can be found online: https://dashboarddesignpatterns.github.io

연구 동기 및 목표

• 다양한 분야에서 대시보드의 사용이 증가하고 있음에도 불구하고 실용적이고 재사용 가능한 설계 지침의 부족을 해결하기 위해.
• 체계적인 분석을 통해 실제 대시보드에서 반복되는 설계 솔루션을 식별하고 체계화하기 위해.
• 공통된 용어와 프레임워크를 통해 초보자 및 숙련된 디자이너가 정보에 기반하고 의도적인 설계 결정을 내리는 데 도움을 주기 위해.
• 설계 패턴과 대시보드 장르가 공동 설계를 간소화하고 설계 결과를 향상시키는 데 어떻게 기여할 수 있는지 탐색하기 위해.
• 미래의 연구, 교육 및 도구 개발을 위한 기반을 마련하기 위해.

제안 방법

• 공개, 헬스, 비즈니스, 교육 분야의 실제 대시보드 144개에 대한 체계적인 정성적 리뷰를 수행하였다.
• 일致성과 신뢰성을 확보하기 위해 6명의 코드러가 구조화된 체계를 사용해 설계 결정을 코드화하였다.
• 내용 패턴(데이터, 메타데이터, 시각적 표현)과 구성 패턴(레이아웃, 스크린스페이스, 구조, 상호작용, 색상)이라는 두 가지 고수준 카테고리로 42개의 설계 패턴을 분류하였다.
• 공통된 설계 특성과 사용 사례를 기반으로 6개의 대시보드 장르—내러티브, 분석형, 임bedded 등—을 식별하였다.
• Figma, Tableau, Power BI 등의 도구를 사용해 다양한 배경을 가진 23명의 참가자가 참여한 2주간의 설계 워크숍을 통해 패턴 프레임워크를 검증하였다.
• 모든 패턴 설명, 워크숍 자료, 코드 체계를 전용 웹사이트를 통해 개방하여 재사용 및 향후 연구에 활용할 수 있도록 하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 실제 대시보드에서 반복되는 설계 솔루션은 무엇이며, 어떻게 체계적으로 기술할 수 있는가?
• RQ2 내러티브, 분석형 등 다양한 대시보드 장르(예: 내러티브, 분석형)는 어떻게 다른 설계 패턴과 트레이드오프를 반영하는가?
• RQ3 설계 패턴이 초보자 및 숙련된 디자이너의 대시보드 설계 프로세스에 얼마나 기여할 수 있는가?
• RQ4 디자이너들이 정보 부담, 청중의 요구사항, 레이아웃 결정 간의 균형을 맞추는 데 겪는 과제는 무엇인가?
• RQ5 설계 패턴은 공동 설계, 교육, 대시보드 효과성 평가 향후 평가에 어떻게 기여할 수 있는가?

주요 결과

• 연구는 8개의 카테고리로 분류된 42개의 설계 패턴을 식별하였으며, 높은 코딩자 간 일致도를 보이며 실제 대시보드에서 흔히 나타나는 설계 결정을 반영하였다.
• 2주간의 워크숍에서 설계 패턴이 개인 및 협업 기반의 대시보드 설계를 효과적으로 이끌어내어 명확성과 의사결정을 향상시켰다.
• 가장 자주 사용된 패턴은 데이터 추상화, 계층적 또는 그룹화된 레이아웃, 상호작용 기반 탐색이었으며, 이는 대시보드 설계에서의 중심적 역할을 나타낸다.
• 내러티브 및 분석형 대시보드 장르는 각각 고유한 패턴 조합과 관련이 있었으며, 이는 서로 다른 설계 목표와 사용자 요구를 반영한다.
• 프레임워크는 정보 밀도, 청중 맞춤형 맞춤화, 다양한 화면 크기에서의 반응성 간 균형을 맞추는 데 지속적인 과제를 드러냈다.
• 저자들은 설계 패턴이 대시보드 설계, 교육, 향후 도구 개발을 위한 실용적이고 재사용 가능한 기반을 제공하지만, 맥락 의존성으로 인해 '좋은' 대시보드를 정의하지는 않는다고 결론을 내렸다.