코로나19 데이터를 보여주는 여러 가지 방법

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끝나지 않는 코로나19 사태. 확진자 현황은 물론이고 백신 접종이 본격화되며 접종률도 중요한 데이터가 되었어요. 데이터가 많은 만큼 시각화를 활용하면 그 의미를 효과적으로 전달할 수 있겠죠! 오늘은 코로나19 시대의 데이터 시각화에 관한 이야기를 해보겠습니다.

여러분은 코로나19 현황을 자주 확인하시나요? 지방자치단체(이하 각 지자체) 홈페이지에서 어떤 유형의 시각화를 보셨나요? 저는 지도 시각화 유형이 가장 많을 거라고 생각했어요. 지역별 데이터를 다루니까요. 지자체 홈페이지를 살펴보니 역시나 지도 시각화 유형이 가장 많았습니다.

서울특별시, 대전광역시, 경기도, 충청북도, 경상북도, 경상남도 등에서 지도 차트를 볼 수 있었는데요, 지도 차트에 관한 이야기는 앞서 다룬 적이 있었죠!(지도 시각의 자세한 이야기가 궁금하시다면, 코로나19 지도 시각화, 어떻게 해야 효과적일까? 에서 확인해보세요.) 과연, 지도 차트가 전부일까요?

코로나19 관련 데이터를 시각화려면 지도 차트 이외에 또 어떤 유형을 사용하는 것이 효과적일까요? 각 지자체에서 방대한 코로나19 관련 데이터를 어떻게 시각화하고 있는지 함께 살펴보겠습니다.

다양한 시각화 유형을 보여주는 서울시 

서울시 홈페이지에서는 다양한 유형의 시각화를 볼 수 있습니다. 지도 차트로 자치구별 확진자 현황을 보여주는데 아쉽게도 25개 구를 같은 색상으로 나타내어 눈에 잘 띄지는 않습니다. 일별 전체와 자치구별 확진자 추이는 막대차트, 누적/자치구별 확진자 추이는 라인차트로 안내하고 있습니다. 

일별 확진자 추이를 보여주는 막대차트입니다. 최근 7일의 데이터가 나타나고 검색을 통해 다른 기간을 설정할 수 있습니다. 

자치구 일별 확진자 추이는 당일 데이터만 볼 수 있어요. 막대를 비교하면 그날 어느 자치구에서 가장 많은 확진자가 발생했는지 알 수 있지만, 확진자 수가 가장 많은 자치구의 색상을 다르게 설정했다면 더욱 눈에 잘 띄었을 텐데 하는 아쉬움이 있었어요. 

다음은 누적 확진자 추이를 보여주는 라인차트입니다. 역시 최근 7일의 데이터를 보여주고 검색을 통해 기간을 설정할 수 있도록 하였습니다. 자치구별 누적 확진자 추이는 최근 7일 데이터가 나타나며 필터를 통해 원하는 자치구를 선택할 수 있습니다. 

누적 확진자 추이를 보여주는 시각화에서도 아쉬운 점이 있었는데요, 누적값이기 때문에 최근 7일 추세만을 보면 완만한 상승세를 보일 수밖에 없겠죠. 기본값을 전체 기간으로 했다면 가파른 각도의 라인이 나타날 것이고, 그러면 증가세를 더 잘 나타낼 수 있지 않을까 하는 생각이 들었어요.

또한, y축이 0부터 시작하고 있는데요, 검색 기간에 따라 시작점이 달라졌다면 더 좋은 시각화가 아니었을까요? (y축은 대부분 0부터 시작하지만 그렇지 않은 경우도 있어요. 서울특별시의 사례처럼 0부터 시작하면 데이터의 변화가 잘 보이지 않을 때는 축의 시작점을 조정할 필요가 있습니다.)

서울특별시는 다른 지자체에서 볼 수 없는 데이터를 제공하는데요, 바로 코로나19 선별진료소 혼잡 현황입니다. 지도 유형으로 시각화하여 오픈 시간은 언제인지, 현재 대기 인원은 얼마나 되는지 등을 한눈에 볼 수 있습니다. 

이 지도 차트는 사용자 편의성에 맞춰 버퍼, 밀집도, 분포도, 단계 구분도 등 여러 가지 설정이 가능합니다. 클러스터를 누르면 각 구별로 몇 곳의 선별진료소를 운영하고 있는지도 나타나고요.  

위쪽은 지도 시각화 버튼을 클릭했을 때의 모습을, 아래쪽은 클러스터를 선택했을 때의 모습을 나타냅니다. 클러스터를 활성화하면 각 구별로 몇 곳의 선별진료소를 운영하고 있는지를 알 수 있습니다.

밀집도로 설정하고 지도를 확대해보았습니다. 범례를 살펴보면 밀집도가 높을수록 붉은 컬러로 나타난다는 사실을 알 수 있는데요, 왕십리역과 구로역, 금천구청역 근처에서 노란색이 나타나는 것으로 보아 해당 지역에서 검사받는 인원이 많다는 사실을 알 수 있습니다. 초록색을 띠는 다른 지역은 상대적으로 검사 받는 인원이 적다는 의미입니다. 

지도 스타일도 다양하게 선택할 수 있습니다. 일반 버전과 항공 버전으로도 볼 수 있고 법정동, 행정동, 자치구 등 경계를 표시할 수도 있고, 지적 편집이나 용도지구 설정도 가능해요. 

대부분의 지자체에서 코로나19 관련 데이터를 테이블 유형으로 간단하게 안내하고 있었는데, 이렇게 상세한 설정이 가능한 시각화 유형을 사용하다니 흥미로웠습니다. 코로나19 검사를 받으러 가기 전 미리 혼잡 현황을 확인하고 간다면 유용할 것 같아요!

너무 많은 데이터를 한 차트에 담고 싶었던 충청남도

충청남도는 주간 확진자 발생 추세와 일일 예방접종 현황을 각각 콤보차트로 안내하고 있어요. 하지만 차트 하나에 너무 많은 내용을 담고 있어 보기가 어려워요. 데이터가 많은 탓인지 레이블이 겹쳐 있기도 하고요. 

주간 확진자 발생 추세를 나타낸 이 시각화는 신규 확진자 수, 누적확진자 수, 격리(치료) 중인 확진자 수까지 세 가지 데이터를 하나의 차트에 담고 있습니다. 코로나19 확진자가 발생하기 시작한 2020년 2월부터 현재까지 모든 데이터를 보여주는데요, 주 마다 레이블이 표시되어 있어 더욱 정신이 없습니다. 

일일 예방접종 현황 역시 접종 대상자 수, 1차 접종 인원과 비율, 접종 완료 인원과 비율을 하나의 차트로 나타내고 있어 매우 복잡합니다. 여기에 1차 접종률과 접종 완료율까지 같이 표시하고 있어 데이터를 보기가 어렵습니다. 

또한, 전체 기간의 추세를 보여주고 싶었던 것인지 3월부터 8월까지 각 월말의 수치와 최근 10일의 데이터를 모두 담았습니다. 사용자가 보고 싶은 기간이나 지표만을 따로 선택할 수 있는 필터 기능을 제공했다면 개별 데이터가 더욱 잘 보이지 않았을까요?

데이터를 시각화할 때는 시각화 유형 못지않게 컬러 선택도 중요한 부분인데요, 충청남도의 사례는 어두운 컬러 바탕에 네온 컬러로 차트를 나타내어 데이터가 눈에 잘 들어오지 않습니다. 막대가 면이 아닌 선으로 이루어졌기에 가독성은 더더욱 좋지 않고요. 

데이터 시각화의 목적이 원활한 커뮤니케이션인 만큼 데이터의 의미를 보다 효과적으로 전달할 수 있는, 가독성 높은 컬러를 선택해야 합니다.  

인터랙티브 차트를 사용한 경기도 이천시⋅파주시

경기도 이천시와 파주시는 인터랙티브 방식의 데이터 시각화를 사용하였습니다. 인터랙티브 차트는 사용자의 움직임에 따라 다른 인사이트를 도출하는 시각화 차트예요. 슬라이드를 조절하여 차트에 표현할 데이터의 범위를 넓히거나 좁힐 수 있고 마우스 오버 등으로 쉽게 데이터를 탐색할 수 있다는 것이 장점입니다. 

경기도 이천시는 라인차트와 막대차트를 활용하여 일일 확진자 발생 현황을 나타냅니다. 약 한 달의 데이터를 기본으로 보여주고 슬라이드를 조절하여 기간을 설정할 수 있습니다. 전체 확진자 추세가 한눈에 들어오는 데이터 시각화입니다. 

라인에 마우스를 올리면 그날의 확진자 수가 나타납니다. 각 레이블의 값을 모두 표시한다면, 차트에 텍스트가 너무 많아 겹쳐 보여서 오히려 정확한 정보를 제공하지 못했을 텐데요! 인터랙티브 방식을 활용해 마우스 오버를 한 지점의 데이터를 정확하고 쉽게 찾을 수 있다는 것이 장점입니다. 

경기도 파주시는 일자별 발생 현황 추이를 영역차트로 보여줍니다. 최대 2주의 데이터를 제공하고 그 안에서 상단 슬라이드를 움직여 날짜를 조정할 수 있어요. 

라인차트와 비슷한 영역차트는 0부터 지표 값까지 범위에 색을 넣어 해당 영역을 강조합니다. 연결된 선의 높낮이 변화로 데이터의 경향을 파악할 수 있어요.

데이터 시각화의 필요성

지금까지 지자체에서 제공하는 코로나19 현황 데이터를 살펴보았는데요, 많은 지자체에서 지도 차트를 활용하여 코로나19 현황을 나타낼 줄 알았는데 대부분 단순히 숫자를 나열한 현황판 형태로 안내하고 있어 아쉬웠습니다. 앞서 본 사례처럼 적절한 유형의 데이터 시각화를 활용하면 더욱 효과적으로 의미를 전달할 수 있었을 텐데 말이에요. 

그래도 구역을 나누거나 컬러를 구분하여 숫자를 보기 좋게 정리해 두었지만 막대, 라인 등 다른 유형의 시각화를 한 지자체보다 추세를 확인하기는 어려웠습니다. 

또한, 최근 백신 접종 인구가 늘어나며 백신 예방접종 현황 데이터를 함께 제공하기 시작했는데요, 이 데이터 역시 현황판 형태로만 안내한다는 점이 아쉬웠습니다. 시각화 유형으로 접종률을 나타냈다면 한눈에 들어왔을 텐데 말이죠. 

수원시 코로나19 백신 예방접종 현황 데이터를 도넛차트로 만들어보았습니다. 도넛차트는 도넛 조각의 길이(혹은 면적)를 통해 데이터의 의미를 직관적으로 알 수 있는데요, 어떠세요? 도넛차트를 활용하니 데이터의 의미가 더 잘 보이지 않나요?

여러분이 사는 지역은 어떤 방식으로 코로나 19 데이터를 제공하고 있을까요? 시각화를 적절히 사용하고 있을지 확인해보면 어떨까요? 더 많은 지자체에서 적절한 시각화 유형을 활용하여 방대한 데이터를 효과적으로 전달하였으면 하는 바람을 가져봅니다.

Editor. 브랜드 마케팅팀 귤젤리