요약
데이터 시각화는 특정한 사람이 특정한 목적으로 내린 설계 결정의 결과라서 중립적일 수 없습니다.
에머리대 교수 로런 F. 클라인이 책 "Data by Design"을 바탕으로 쓴 글에서 편 주장입니다. 그는 1580년 믹스텍(Ñudzahui, 멕시코 오악사카 지역 원주민) 화가가 스페인 왕 펠리페 2세에게 보내려고 그린 테오사코알코 지도를 근거로 들었습니다.
왜 중요한가
- 선거 차트나 허리케인 경보 지도도 현실 그 자체가 아니라 누군가의 선택으로 만든 그림이라는 뜻입니다.
- 시각화를 데이터 전달 기술이 아니라 권력을 행사하는 수단으로 봐야 한다는 관점을 제시합니다.
- 저자는 시각화의 가치를 깎아내리지 않고, 그 힘을 알아야 설계와 해석을 제대로 판단할 수 있다고 했습니다.
핵심 내용
- 화가의 임무는 왕명 이행에 그치지 않았고, 자기 민족의 주권과 땅에 대한 권리를 분명히 남기는 일이었다고 저자는 봅니다.
- 믹스텍인은 통치 가문들을 혼인으로 얽힌 그물처럼 이해했지만, 지도에는 왕이 읽기 쉽게 나란한 세로 계보로 그렸습니다.
- 반면 공동체의 통합을 뜻하는 원형 구도는 메소아메리카의 전통 방식이라 유럽인에게는 낯설었습니다.
- 마을 표시는 지형에 맞춰 매우 정확하게 찍혀 있어서 오늘날 고고학자들이 옛 마을 위치를 찾는 데 쓰고 있습니다.
- 1583년 목록에는 왕실 우주지리학자가 지도를 받았다고 적혀 있지만, 왕이 직접 봤는지는 기록이 없습니다.
HN 반응
- 한 사례로 '결코'까지 증명할 수 없다는 반론이 나왔고, 사인 함수 그래프도 좌표계와 구간을 고른 결과라는 재반박이 이어졌습니다.
- 파키스탄 휘발유 가격 구성 사이트를 만든 이용자는 같은 수치도 항목 묶음과 이름에 따라 인상이 달라졌다고 전했습니다.
데이터 시각화가 결코 중립일 수 없는 이유는 사진이 결코 중립일 수 없는 이유와 같습니다. 피사체를 '중립적으로' 담으려고 애써도, 프레임을 어떻게 잡을지 끝없이 결정하지 않고서는 찍을 수 없으니까요. 무엇을 넣고 무엇을 뺄지, 축을 변동 구간에 맞출지 전체 수치 범위에 맞출지 같은 결정들 말입니다. 이 주제를 깊이 있게 다룬 글로는 수전 손택의 『사진에 관하여』를 읽어 보시길 권합니다.
함께 보면 좋은 글입니다.
https://en.wikipedia.org/wiki/All_models_are_wrong
https://en.wikipedia.org/wiki/Map%E2%80%93territory_relation
어떤 것이 "결코 중립이 아님"을 보여 주는 것과 "항상 중립인 것은 아님"을 보여 주는 것은 다릅니다.
"항상 중립인 것은 아니다"를 입증하려면 예시 하나면 충분하지만, 데이터 시각화가 결코 중립이 아니라는 것은 어떤 예시로도 입증할 수 없다고 봅니다.
지도가 결코 중립이 아니라는 것을 보이기에는 예시 하나로도 충분하지 않습니다.
중립성에 관해서라면, x가 0에서 2pi 사이이고 y가 대략 -1.5에서 +1.5 사이인 sin(x) 그래프가 중립이 아니라고 주장하는 사람을 한번 보고 싶습니다. 그 그래프가 해당 함수와 정의역을 그래프로 근사해 보여 주는 것으로 제시된다는 전제에서요.
주가나 인구 변화 같은 다른 수치 그래프라면 충분히 자세하게 표현되지 않았을 가능성이 늘 있지만, 그건 사용자의 지식과 기대에 달린 문제라고 생각합니다. 그 부분은 『통계로 거짓말하는 법(How to Lie with Statistics)』이 좋은 출발점이고요. 기사도 같은 생각을 내비치긴 하는데, 그걸 사회 문제로 만들어 버립니다.
쉽죠. 이미 이 식이 직교좌표계에 그려질 거라는 문화적 전제를 받아들이고 계시잖아요. 각도를 x, 반지름을 y로 하는 극좌표계를 쓰면(구상하신 방식은 아니겠지만 완전히 타당한 해석입니다) 원이 나옵니다. 이 두 결과물에는 각자 문화적 연상이 따라붙습니다. 앞의 것은 음악(특히 신시사이저), 뒤의 것은 레이더나 소나 표시기죠. 반지름까지 그려 넣으면 그 효과가 더 커집니다. 다른 조건이 같다면, 설명되지 않은 어떤 새 기술이 그런 출력을 낸다고 할 때, 영리한 시각화 담당자는 보는 사람이 그것을 호전적으로 보게 할지 평화롭게 보게 할지 한쪽으로 기울일 수 있습니다. 이건 순전히 현대의 문화적 편향입니다. 백 년 전 사람들은 둘 중 어느 쪽도 연상하지 않았을 테니까요.
그래프를 [0, 2pi]로 제한하고 그것을 함수와 정의역의 그래프 근사로 제시하면, 이 함수가 주기 함수라는 사실이 가려집니다. [-3pi, 3pi] 구간을 시각화하면 주기 함수라는 점이 더 분명히 드러날 겁니다.
함수와 정의역은 주어져 있었습니다.
아닙니다. 주기성은 그래프가 지니는 속성이 아닙니다. 그래프는 제가 보기엔 여전히 그 정의역에서의 함수를 중립적으로 보여 줍니다. 여기서 중립이란 불편부당하고, 뚜렷한 특징이 없다는 뜻입니다.
굳이 주기성을 고집하신다면, 그래프에 드러나지 않은 속성은 무한히(그것도 비가산으로) 많습니다. 그것이 중립성을 해친다면 모든 진술이 편향된 것이 되고, 그러면 기사의 주장은 아주 시시한 말이 되고 맙니다.
색 선택에 따라 색각 이상이 있는 사람에게는 더 읽기 어려울 수 있습니다. 인쇄할지 화면에 띄울지를 고르는 일도 시각장애인에게 영향을 주는 선택이고요.
그래도 그래프 자체의 중립성이 달라지는 건 아니잖아요?
'그래프 그 자체'라는 발상은 말이 안 됩니다. 그래프는 사람이 보는 것이고, 그래프와 보는 사람 사이의 기능적 관계는 그래프 작성자가 내린 선택에 좌우됩니다.
보는 사람이나 상호작용을 배제한 채 중립이니 편향이니 따지는 것은 범주 오류입니다. 세상을 그렇게 단순화하고 싶어 하는 우리 바람과 달리, 그것은 그래프의 본질적인 속성이 아닙니다. 사실은 '나에게 초콜릿은 제일 좋아하는 간식이다'라고 말하는 건데, 초콜릿이 본질적으로 최고의 간식이라고 말하는 것과 같습니다.
표현이 너무 모호해서 서로 반대되는 두 주장 중 어느 쪽을 말씀하시는 건지 알 수가 없습니다.
과학자에게 이건 다소 당연한 이야기입니다. 논문의 그림은 특정한 요점을 전달하려고 넣는 것입니다. (좋은 논문이라면) 그림을 그냥 있어 보이려고 만들지는 않습니다. 동시에, 특정한 요점을 전달하도록 그래프를 조정한다고 해서 오해를 낳게 만든다는 뜻은 아닙니다. (일부는 축 범위나 점의 색, 평활화를 만지작거려서 그렇게 하기도 합니다만.)
이 생각은 어떤 지도도 객관적일 수 없다는 주장과 모순돼 보입니다. 기사에 나온 예시는 낯선 독자층(스페인 사람들)이 지도를 잘못 해석한 경우입니다. 올바른 해석이 존재한다는 점을 분명히 인정하고 있는 셈이죠! 읽는 법을 알면 그 안에는 객관적인 정보가 있습니다.
여기에는 객관적이라는 말이 "이것을 보는 사람 모두가 이해한다"는 뜻이라는 숨은 가정이 깔려 있는 것 같습니다. 물론 그건 불가능하지만, 거의 모든 경우에 대다수 사람은 뭔가를 잘못 이해한다는 점을 짚어 두는 것은 중요합니다. 그래서 저는 "데이터 시각화는 중립이 아니며, 분석가는 세상에 자기 관점을 강요하고 큰 권력을 행사한다" 같은 프레임이 마음에 들지 않고, "그냥 지독하게 어려운 일이니 실제로 말을 걸 몇 사람을 골라야 한다"는 쪽을 선호합니다.
파키스탄에서 휘발유 1리터 값이 어디로 가는지 보여 주는 사이트를 만들면서 이 문제를 겪었습니다. 모든 숫자가 규제 기관이 공표한 가격 고시에서 그대로 가져온 것이라 차트가 중립일 거라고 생각했습니다. 그렇지 않았습니다. 선택은 전부 묶는 방식에 있었으니까요.
수입 가격을 "원유"와 "프리미엄"으로 나눌 수도 있었지만, 문서에는 원가와 운임이 한 줄로 합쳐 적혀 있습니다. 어떤 식으로 나누든 제 추정치를 사실처럼 내놓는 셈이 되니, 한 줄 그대로 두었습니다. 문서에 없는 항목은 0.00이 아니라 빈칸으로 표시했습니다. 0은 출처가 한 번도 말한 적 없는 내용을 독자에게 알려 주니까요. 또 항목 이름을 "국가"에서 "정부"로 바꿨습니다. 수치는 그대로인데도, 사람들은 "국가"를 추상적인 무언가로, "정부"를 한몫 떼어 가는 누군가로 읽습니다.
데이터도 출처도 같은데, 이런 판단 하나하나가 독자가 무엇을 믿고 돌아가느냐를 바꿉니다.
기저 데이터를 전부 쓸 수 있다면 중립적인 시각화가 가능할까요?
아니요. 손실 데이터 압축은 전부 편향되어 있으니까요.
이 댓글이 왜 비추천을 받았는지 모르겠네요. 주제에 대한 개인 경험을 전해 주고 있고, 저는 재미있게 읽었는데요. 제가 뭔가 놓치고 있는 걸까요?
AI가 생성한 글은 HN 가이드라인에 어긋나니까요.
AI가 쓴 글인지 어떻게 아세요? 저는 읽으면서 그런 생각은 전혀 못 했는데요.
마지막 문장이 아주 AI스럽게 읽힙니다. AI가 아주 흔히 쓰는 문장 구조예요. Pangram도 100% 생성된 글이라고 높은 확신도로 판정하는데, Pangram은 오탐률이 낮게 조정되어 있습니다.
윗글 작성자가 영어로 옮기려고 AI를 썼을 가능성은 충분합니다. 제 경험상 LLM은 번역할 때 문장을 자기가 선호하는 말투에 맞춰 바꿔 버리기를 좋아합니다.