[논문 리뷰] Data is Personal: Attitudes and Perceptions of Data Visualization in Rural Pennsylvania

Evan M. Peck, Sofia E. Ayuso외 1명|arXiv (Cornell University)|2019. 01. 07.

Data Visualization and Analytics참고 문헌 42인용 수 13

한 줄 요약

이 연구는 농촌 펜실베이니아 주민들이 데이터 시각화에 대해 어떻게 인식하고 주목하는지에 영향을 미치는 개인적 경험, 교육, 정치적 정체성, 정보원 신뢰도를 조사한다. 42개의 반구조화된 인터뷰를 통해 개인적 관련성(예: 자신의 집을 찾는 것, 건강 문제와 연결짓기)이 디자인 품질보다 더 큰 영향을 미친다는 점을 규명하며, 접근성과 신뢰도를 향상시키기 위해 데이터 시각화의 첫 만남에서부터 개인의 경험을 중심에 두어야 한다는 점을 강조한다.

ABSTRACT

Many of the guidelines that inform how designers create data visualizations originate in studies that unintentionally exclude populations that are most likely to be among the 'data poor'. In this paper, we explore which factors may drive attention and trust in rural populations with diverse economic and educational backgrounds - a segment that is largely underrepresented in the data visualization literature. In 42 semi-structured interviews in rural Pennsylvania (USA), we find that a complex set of factors intermix to inform attitudes and perceptions about data visualization - including educational background, political affiliation, and personal experience. The data and materials for this research can be found at https://osf.io/uxwts/

연구 동기 및 목표

• 다양한 경제적 배경과 교육 수준을 가진 농촌 주민들이 데이터 시각화를 어떻게 인식하고 참여하는지 이해하기.
• 디자인 외의 요소가 농촌 주민들 사이에서 데이터 시각화에 대한 주목도와 신뢰도에 어떻게 영향을 미치는지 특정하기.
• 도시의 교육 수준이 높은 인구에서 유래한 시각화 능력과 디자인 원칙이 농촌, 데이터가 부족한 지역 사회로 일반화될 수 있다는 가정을 도전하기.
• 개인적 경험, 정당 소속, 정보원에 대한 신뢰도가 소외된 농촌 인구의 데이터 시각화 인식에 어떻게 영향을 미치는지 살펴보기.
• 추상적인 디자인 기준이 아닌 삶의 경험을 바탕으로 사용자와 공명하는 더 포용적인 데이터 시각화 설계를 위한 정보 제공하기.

제안 방법

• 농촌 펜실베이니아 주민 42명을 대상으로 반구조화된 인터뷰를 실시하여 10개의 샘플 데이터 시각화에 대한 인식을 중점적으로 다룸.
• 다양하고 접근하기 어려운 인구를 확보하기 위해 지역 사회 허브(예: 농산물 시장 등)에서 인터뷰 장소를 선정함.
• 신뢰도, 주목도, 개인적 관련성과 관련된 반복적인 패턴을 식별하기 위해 주제 분석을 사용함.
• 참여자의 교육 배경, 정당 소속, 데이터 경험(예: 건강, 약물 중독 등)에 관한 데이터를 수집함.
• 정보원의 신뢰성, 지리적 관련성, 정서적 공명도를 기준으로 참가자가 시각화를 어떻게 평가하는지 분석함.
• 제목, 정보원, 개인적 프레임이 첫 인상에 영향을 미쳐 장기적인 신뢰도와 참여도에 영향을 줄 수 있는지 탐구함.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 개인적 경험은 농촌 주민들이 데이터 시각화에 주목하고 신뢰하는 데 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ2 정당 소속과 교육 배경이 데이터 시각화의 품질과 신뢰성에 대한 인식에 어느 정도 영향을 미치는가?
• RQ3 농촌 주민들은 정보원과 맥락을 기반으로 데이터 시각화의 신뢰성을 어떻게 평가하는가?
• RQ4 지리적 관련성과 개인적 관련성은 시각화의 유용성 인식에 어떤 방식으로 영향을 미치는가?
• RQ5 제목과 정보원에 의해 형성된 첫 인상은 장기적인 데이터 시각화 참여도에 어떻게 영향을 미치는가?

주요 결과

• 개인적 경험은 데이터 시각화에 대한 주목도와 신뢰도에 가장 큰 영향을 미치며, 참가자들은 자신의 삶이나 공동체를 반영하는 그래프를 우선시함.
• 참가자들은 국립 미디어보다 지역 뉴스 출처에서 나온 시각화를 더 신뢰하는 경향이 있어, 지역적으로 관련성 있고 신뢰할 수 있는 출처를 선호함.
• 지도에서 자신의 주를 찾을 수 있는 능력은 시각화의 품질로 인식되는 중요한 기준이 되었으며, 지리적 관련성이 사용자 참여도에 크게 영향을 미친다는 점을 보여줌.
• 정치적 정체성은 특정 정보원에 대한 신뢰도와 관련이 있었으며, 이데올로기적 일치가 데이터 객관성과 신뢰성에 대한 인식을 형성할 수 있음을 시사함.
• 참가자들은 시각화의 디자인이나 명확성보다는 타인에게 효과적으로 전달되거나 개인적 경험을 반영하는지 여부로 평가하는 경우가 많음.
• 시각화가 기술적으로는 우수하더라도 개인적 관련성이 없으면 참여가 떨어지며, 이는 데이터 설계 초반에 개인적 맥락을 우선적으로 통합해야 한다는 점을 강조함.