기만적 데이터 시각화 사례 연구

기만적 데이터 시각화 사례 연구

Case Studies on Deceptive Data Visualization

이 논문은 데이터 시각화가 효과적인 의사소통 도구로 자리 잡았지만, 동시에 기만적인 정보 전달 수단으로도 악용될 수 있다는 점을 분석한다. 기만적 데이터 시각화는 의도적으로 왜곡된 시각적 표현을 통해 잘못된 메시지를 전달하는 사례를 다룬다. 연구에서는 인간의 인지 프로세싱 취약점을 기반으로 기만적 시각화 유형을 분류하고, 정치적 및 상업적 목적의 데이터 왜곡 사례를 분석한다. 이를 통해 데이터 시각화의 윤리적 사용과 정보 왜곡 방지 시스템의 필요성을 강조하며, 향후 연구 방향을 제시한다​​.

 

디지털콘텐츠학회논문지 / 김시현, 박진완, 2018

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(요) 데이터 시각화는 정보 전달의 유용한 도구로 자리 잡아, 전문가뿐만 아니라 일반적인 수준에서도 널리 쓰이고 있다. 하지만 효율적인 만큼 그릇된 정보를 전달하기도 쉽다는 위험을 안고 있다. 모든 데이터 시각화에는 편집자의 의도가 숨어있으며, 때로는 강력한 메시지가 담겨 있다. 이러한 의도를 파악하는 시스템을 구축하는 것은 집단이나 개인의 사상을 이해하는 데에 도움이 되고, 오용된 데이터에 대처할 수 있는 방안이 된다. 기존의 연구 방향은 효과적인 데이터 시각화 방법에 대한 고찰이나 표현 방식에 초점을 둔 연구가 대부분이다. 시각화 방식이 다양해질수록 데이터가 왜곡될 가능성이 커질 것이므로 충분한 대응책이 필요하다. 본 논문에서는 목적 지향적 환경에서 벌어지는 기만적 데이터 시각화에 대한 분석을 제시한다. 인간의 인지 프로세싱이 갖는 취약점을 바탕으로 공격 유형을 분류하여, 데이터 시각화의 맥락에서 어떠한 속임수가 발생하는지 확인한다. 이 연구는 공격적 시각화 사례를 연구하는 첫 번째 단계를 제시하여 추가 연구의 길을 열 것으로 기대한다. (Multilingual Abstract) Data visualization has become a useful tool to effectively communicate information and is widely used not only by experts but also at a general level. However, it is dangerous that it is as efficient as it is to transmit false information. All data visualizations have hidden intent with powerful messages by editor. Building a system that grasps these intentions helps to understand the thoughts of groups and individuals. Most of the existing research focuses on effective data visualization methods and methods of expression. The more various visualization methods, the more likely the data will be distorted. In this paper, we present an analysis of deceptive data visualization in a goal-oriented environment. Based on the vulnerability of human cognitive processing, we classify the attack types and identify what tricks occur in the context of data visualization. This study suggests the first step in studying the case of aggressive visualization and opens the way for further research.

 

서론

1. 연구 배경

데이터 시각화는 전문가뿐만 아니라 일반인에게도 유용한 도구로 자리 매김

그러나 데이터 시각화는 정보 왜곡과 오용의 가능성을 내포하고 있음

2. 연구 목적

데이터 시각화에서 발생할 수 있는 기만적 표현 방식을 분석하고 유형화한다.

기만적 시각화의 의도를 파악하여 오용된 데이터를 인식하고 대응하는 방법을 제시한다​​.

 

 

주요 특징과 장점

1. 기만적 시각화 유형 분류

시각적 노이즈, 부정 스케일링, 정보 은폐 등 다양한 기만적 시각화 유형을 체계적으로 분류함

각 유형에 대한 구체적인 사례를 통해 이해를 도움

 

2. 구체적인 사례 분석

정치적 목적이나 상업적 이익을 위해 의도적으로 왜곡된 데이터 시각화 사례를 분석하여 문제점 제시

사례를 통해 데이터 시각화의 윤리적 사용 필요성 강조

존 베이너(John Boehner) 공화당 위원이 제시한 오바마 케어 플로차트

지도 기준으로 만든 20대 총선 결과 / 의석수 단위로 재편한 20대 총선 결과

 

현업에 적용할 수 있는 활용방안

1. 교육 및 훈련

예시: 데이터 분석 및 시각화 과정에서 기만적 시각화를 식별하고 방지하는 교육 프로그램 개발

예시: 데이터 시각화 전문가를 위한 윤리 교육을 통해 올바른 데이터 시각화 방법론을 확립​​

 

2. 데이터 검증 시스템 구축

예시: 공공기관이나 기업에서 데이터 시각화 결과를 검증하는 내부 시스템 도입

예시: 데이터 시각화 결과의 투명성을 높이기 위한 검증 프로세스 마련​​

 

 

결론과 시사점

1. 기만적 시각화 방지의 중요성

데이터 시각화의 오용은 잘못된 정보 전달로 이어질 수 있으며, 사회적 혼란을 야기할 수 있음

기만적 시각화를 방지하기 위해 데이터 시각화의 윤리적 기준을 확립하고, 검증 시스템을 도입해야 함

 

2. 향후 연구 방향

다양한 기만적 시각화 사례를 지속적으로 분석하고, 이를 통해 새로운 기만적 시각화 유형을 발견하는 연구가 필요

데이터 시각화의 올바른 사용을 촉진하기 위한 정책 및 교육 프로그램 개발이 필요