데이터 리터러시_공감역량

데이터씽킹, 티키타카! 2차시 - [데이터 공감역량]

데이터 공감역량이란?
- 데이터가 가지고 있는 '정보'와 그 정보가 나오게 된 '의도' 그 의도가 나오게 된 '정황'까지 종합적으로 이해해서 데이터를 공격적이고 입체적으로 읽는 역량

이번 차시에서는 주어진 데이터를 보고 제목을 짓는 것이 과제였다.
제목 짓기를 통해 데이터를 얼마나 공감적이고 입체적으로 이해하고 있는지 알 수 있기 때문이다.

이때, 다음 3가지 조건에 최대한 부합하는 제목이어야 한다.
1. 가능한 짧게
2. 데이터의 내용을 가급적 전부 담게
3. 주제의식과 메시지가 살아있게

주의해야 할 포인트는 이해가 아니라 공감이라는 것이다.
이 글을 보고 있는 당신은 과연 어떤 제목을 지을지 한 번 고민해 보시라 :) 

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처음에는 데이터의 모든 내용을 가급적 담으래서 이해가 안 갔다.
사망 원인이 10가지가 넘는데 나열만 하더라도 1번 조건인 '짧게'가 불가능하니 말이다.

그리고 이런 생각도 들었다.
제목을 짓는다는 건 누구에게 보일 것을 상정한다 건데
누구에게 어떤 목적으로 보여주는지 알아야 하지 않냐고 말이다.

일단 전체적인 뉘앙스를 봤을 때 보이는 대로만 제목을 지어봤다.
[ 2019년 최대 사망원인, 암 그리고 그 뒤를 잇는 자살과 심장질환, 무엇이 10대~30대를 자살로 몰아 갔는가? ]

하지만 위 제목은 짧지도 않고 전달하고자 하는 메시지가 없다.
그래서 생각해봤다. 이 도표를 통해 무엇을 말하고 싶은 걸까?라고 말이다.
그러자 눈에 띈 두 가지 경향성을 찾았고, 데이터에 담긴 의미를 느꼈다.

1. 전 연령에서 가장 문제가 되는 것은 '암'이다.
2. 10대~30대는 '자살'이 독보적인 비율을 보인다.

이것을 보고 딱 이런 생각이 들었다.
'그렇구나, 이 도표는 1030의 '자살'이 문제임을 꼬집고
청년층이 살아가기 팍팍하다는 걸 말하고 싶은 거구나'

그렇게 공감을 통해 지은 제목은 아래와 같다.
두려운 질병인 암. 하지만 청년들은 살아갈 용기가 없는 삶이 더 두려웠다.

아래는 다른 사람들이 지은 제목과 강사님의 피드백이다.

[ 약간 아쉬운 제목 ]

국내 사망원인 1위는 암, 그러나 1030세대 사망 1위는 "자살"
- 의미는 드러나지만, 데이터 고유의 정서가 느껴지지 않고 평이함,
암울한 느낌이 살아나지 않음(메세지가 드러나 있지 않음)
  → 내가 처음 지은 제목과 비슷한 느낌인 것 같다!

연령대별 사망원인 차이에 따른 다양한 정책마련이 시급하다
- 메세지를 강하게 전달하고 있으나 데이터가 담고 있는 내용만 메세지화 해야 함.

[ 데이터 달인의 제목 ]

10~30대는 '마음'을 40대 이상이면 '몸'을 먼저 챙기세요 :)
- 짧지는 않으나 키워드가 적절히 들어가 있고 정서가 살아 있음

고된 청춘 뒤엔 호된 암
- 암과 자살의 시계열적인 관계를 잘 설명했음
- 국어적인 음률을 잘 살렸음
- 슬픈 감정을 적절하게 잘 드러냈음

[Best] 고난을 지나 살만하니 찾아오는 질병
- 키워드를 직접 언급하지 않더라도 정서를 잘 표현했음

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개인적으로는 고된 청춘 뒤엔 호된 암이 제일 좋았다.
음률을 살려 짓는 건 생각도 못 했는데 대단하다..ㅎㅎ

내 제목에는 암과 자살 간 시계열적 관계가 드러나 있지 않다.
왜냐하면 '자살'에 조금 더 조명을 비추었기 때문이다.

하지만 덕분에 데이터를 읽어낼 때 달인들의 답변들처럼
시간에 관계된 내용을 놓치지 않아야겠다는 점을 배웠다.

데이터 공감 능력이란,
슬픈 데이터는 슬프게, 기쁜 데이터를 기쁘게 정서를 담아 표현하는 것

데이터의 값만 보는 것 아니라 데이터가 어떻게 나왔는지를
본인의 경험을 투영하면서 까지 읽는 적극적이고 공격적인 데이터 해석법

경험을 투영하면서까지 데이터의 공감을 이끌어내는 이유는
데이터의 값만 읽고 지엽적인 의사 결정을 막기 위함이다.
따라서, 데이터에 공감하기 위해 우리의 경험까지 쓸 수 있어야 한다.