Creative Dialogue

April 10, 2017 /디자인 /

팔레트의 힘: 데이터 시각화에서 색상이 중요한 이유와 색상 활용법

도표나 비율을 표시하거나 데이터에 시각적인 설명을 곁들이는 경우, 색상은 매우 효과적인 도구입니다. 색상을 적절하게 사용하면 독자의 시선을 끌 수 있을 뿐만 아니라 독자들의 데이터에 대한 이해를 높이는 데 기여할 수 있습니다.

그렇다면 데이터 시각화에서 색상을 어떻게 사용해야 효과를 거둘 수 있을까요? 디자이너가 수용해야 할 사항과 피해야 할 사항을 간략하게 살펴봅니다.

 

순차적 색상 단계

 

색상으로 숫자를 표시할 때에는 색상 단계를 구성해야 합니다. 이때 중요한 점은 범주형 데이터를 도식화하는 데에 색상 단계를 사용하면 안 된다는 것입니다.(이에 대한 이유는 잠시 후에 살펴봅니다.) 색상 단계를 한쪽 끝에 있는 큰 숫자와 다른 한쪽 끝에 있는 작은 숫자의 그레이디언트로 생각해 보십시오. 몇 가지 시각적 심리 효과를 활용할 수 있는데 즉, 우리는 진한 농도의 어두운 색상을 더 큰 숫자의 농도와 결부시키곤 합니다. 이러한 심리 효과 때문에 사람들은 밝은 색상보다 어두운 색상을 더 높은 수치로 인식합니다. 따라서 높은 숫자는 어두운 색상의 단계로, 낮은 숫자는 밝은 색상으로 도식화해야 합니다. 양극단에 있는 숫자의 차이가 크면 클수록 색상 활용의 효과도 극대화됩니다.

 

 

먼저 검은색과 흰색으로 된 간단한 단계부터 시작합니다. 검은색을 다른 어두운 색상으로 바꾸면 조금 더 수월하게 식별할 수 있습니다. 이제 다른 극단에 있는 흰색을 노란색으로 바꿉니다. 짙은 파란색에 가까울수록 단계는 서서히 변하고 중간 지점의 색상은 청록색이 됩니다. 이는 다중 색조 단계의 한 예이며 색조와 밝기의 변경 값을 코드화한 색상이기 때문에 실제로 판독하거나 분별하기가 훨씬 쉽습니다.

도표의 배경이 밝은 색이라면 파란색이나 보라색처럼 대비가 높고 차가운 색상으로 시작하여, 대비가 낮은 따뜻한 색상을 다른 한쪽 색상으로 사용하는 것이 가장 좋습니다. 그러면 어두운 색상에서 밝은 색상으로의 전환이 더욱 효과적입니다. 반대 방향으로 이동하면 자연스러운 흐름을 거스르는 것이므로 판독하는 것이 더 어려울 뿐만 아니라 시각적으로도 그다지 좋지 않습니다.

 

분기형 색상 단계

 

분기형 색상 단계 역시 숫자를 나타낼 때 사용하지만 이 단계의 중앙점에 중요한 의미가 담겨 있습니다. 미 선거 기간 동안 각 주마다 민주당과 공화당의 득표수를 보여주는 단계의 예를 많이 보셨을 것입니다. 이러한 유형의 단계를 효과적으로 사용하기 위해서는 이 단계를 낮은 값을 공유하는 2개의 순차적 단계로 생각해야 합니다. 이 곳이 바로 중앙점이 되는 지점입니다. 각 단계의 색조는 서로 인접하지 않아야 하며 중앙점으로부터의 거리를 생략하지 않고 드러내는 것이 중요합니다.

범주형 색상

 

텍스트 범주와 같이 수치적 의미가 없는 데이터를 도식화할 때 디자이너는 독자가 데이터 개체를 쉽게 구별할 수 있기를 기대합니다(원형, 꺾은선형, 막대형 그래프 등의 각 슬라이스).

또한 디자이너로서 우리는 이러한 색상이 인접한 다른 데이터 색상과도 잘 어울리기를 바랍니다. 경우에 따라서 인접한 색조를 선택하기도 합니다. 보기에는 좋을 수 있습니다. 젊고 최신 트렌드에 밝은 눈과 고가의 노트북을 보유한 필자의 경우에 이러한 색상은 쉽게 구분이 가능합니다. 그러나 이러한 색상을 프로젝터나 오래된 컴퓨터 화면으로 보는 경우 또는 시력이 손상된 경우라면 색상들이 매우 유사해 보일 것입니다. 색상을 사용하는 전적인 이유가 독자들에게 각 개체가 서로 다르다는 점을 이해시키는 데 있기 때문에 이런 상황은 크게 문제가 됩니다.

이 문제를 해결하기 위해 색상 휠의 반대편 끝단에 있는 색상 중에서 색상 차이가 최대한 많이 나는 색상을 선택할 수도 있을 겁니다. 이 접근 방식은 학계에서 많이 사용되고 있는 방법으로, 필자와 동료들은 이를 ‘코스비 스웨터’라고 부르는데 대단히 어색하고 (대부분의 사람들 눈에) 아름답게 보이지 않기 때문입니다.

그렇다면 어떤 접근 방식이 가장 좋을까요? 형태와 기능 중 어느 것을 우선시해야 할까요? 일부 전문가들은 첫 번째 접근 방식에서 약간 변경된 방법으로, 색상이 시각적으로 더 잘 구별되도록 색상의 밝기를 조정하라고 조언할 것입니다. 이렇게 하면 가독성은 약간 향상되지만 새로운 문제가 발생합니다. 앞서 언급한 바와 같이 사람들의 머릿속에는 어두운 색상을 높은 숫자와 연결짓는 심리 효과가 작용합니다. 독자는 무의식적으로 어두운 색상이 밝은 색상보다 수치가 더 높은 것으로 인식하는 것입니다.

이를 해결할 특효약은 없습니다. 필자가 할 수 있는 최선의 조언은 심미적 요소와 가독성의 요소를 조금씩 버리라는 것입니다. 인접한 색조를 선택하되 멀리 있는 색을 선택하고(최소 35°) 일관된 밝기를 유지하십시오. 그러면 색상 팔레트의 색이 5~6개의 색상으로 제한되겠지만 어차피 독자는 그 이상의 의미를 기억하기 어려울 것입니다.

 

약간의 조언

 

필자는 보통 색상을 고를 때 색을 유심히 보는 것에서 출발합니다. 보기에도 좋으며 설명하려는 데이터를 잘 반영할 수 있는 색상 값을 선택합니다. 일단 유용하게 사용할 수 있는 몇 가지 툴을 말씀드리겠습니다. 아래 툴들은 색상 선택을 최적화하는 과정에서 어려운 작업(및 수치 계산)의 수고를 덜어줍니다.

  • 컬러 스케일 헬퍼 – 그레고르 아이슈(Gregor Aisch)가 크로마 JS를 기반으로 개발한 이 툴은 분기형 색상 단계와 순차적 색상 단계를 생성합니다. 새로운 색조를 선택할 때 실수하기가 쉬운데, 이 툴을 사용하면 완벽한 색상 단계를 균일하게 생성할 수 있습니다.
  • 아이원트휴 – 매튜 제이코미(Mathieu Jacomy)가 개발한 이 툴은 최적의 색상 구분을 통해 도표를 만들고 세부적으로 조정할 때의 모범 사례를 제공하는 훌륭한 툴입니다.(색맹 전환 버튼을 사용할 때는 브라우저 충돌이 발생할 수 있으므로 주의가 필요합니다.)
  • 컬러브루어 – 원래는 신시아 브루어(Cynthia Brewer)와 마크 해로어(Mark Harrower)가 지도 제작자를 위해 개발한 툴로, 사용 가능한 색상이 사전 저장된 훌륭한 색상 라이브러리입니다.
  • 어도비 컬러 CC – 어도비에서 개발한 이 툴을 사용하면 범주형 데이터의 3~5개 색상 세트를 간편하게 선택할 수 있습니다.

우리는 색상이 데이터를 보다 매력적으로 만들 수 있다는 사실과 이러한 기술을 활용하면 데이터를 보다 유의미하고 유용하게 만들 수 있음을 알고 있습니다. 독자들은 해당 데이터가 마땅히 나타내야 할 의미를 제대로 표현해주는 디자이너에게 경의를 표할 것입니다. 또한 디자이너에게 흥미로운 작업이 아닐 수 없습니다. 도표 작업에서 희열을 만끽하시길 바랍니다.

 

 

 

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저자 : 앨런 윌슨

경험 디자인의 리더인 앨런 윌슨(Alan Wilson)은 어도비 마케팅 클라우드(Adobe Marketing Cloud)의 모습을 매력적으로 만들기 위해 노력하고 있습니다. UI 및 아이콘에서 구성 요소 비헤이비어 및 패턴에 이르는 모든 작업이 앨런의 업무입니다. 무엇보다도 큰 노력을 기울이는 것은 효과적인 데이터 시각화 및 머신 러닝의 사용을 통해 데이터를 보다 이해하기 쉽게 만드는 일입니다. 어도비에 합류하기 전 앨런은 4년 동안 엘리 커크(Eli KirK)(현 엘리커크라이저(Eli Kirk Riser))에서 크리에이티브 디렉터로 근무한 바 있습니다. 현재 유타에서 아내와 세 명의 자녀와 함께 살고 있습니다.

 

 

 

 

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