뉴욕타임스의 ‘What’s Going On in This Graph?’ 교육 콘텐츠 알아보기
여러분은 주어진 차트를 얼마나 잘 이해하고 해석하고 계신가요? 데이터를 읽고 해석하는 능력을 데이터 리터러시라고 하는데요. 요즘은 글을 읽고 쓰는 것뿐만 아니라 데이터를 활용해 문제를 해석하고 결론을 도출할 줄 알아야 하는 시대입니다. 데이터 리터러시 역량이 필요한 시대라는 것이죠. 하지만 데이터적 사고에 기반한 판단 능력은 하루 아침에 터득하기 쉽지 않습니다. 이를 위해서는 꾸준히 데이터를 눈에 익히고 비판적으로 바라보는 습관을 들여야 하죠.
그렇다면 데이터 리터러시 역량을 향상시킬 수 있는 가장 쉬운 방법은 무엇일까요? 정답은 ‘데이터 시각화’에 있습니다! 데이터 시각화는 복잡한 데이터를 살펴보고 이해관계를 파악하는 데 용이하기 때문에, 많이 접할수록 데이터 리터러시 능력 향상으로 이어집니다. 즉, 데이터 시각화를 잘 이해하고 해석하면 데이터 그 자체를 잘 이해했다고 볼 수 있는데요!
어떻게 하면 데이터 시각화를 잘 이해하고 해석할 수 있을까요? 시작하는 방법은 해외 언론 뉴욕타임스에서 찾아볼 수 있습니다. 뉴욕타임스는 자체 교육 사이트인 “The Learning Network”를 운영 중인데요. 이 중 뉴욕타임스가 미국통계학회와 연계해 제작하는 ‘What’s Going On in This Graph?’라는 교육 콘텐츠는 교육자와 학생을 대상으로 데이터 시각화 자료를 제공하며 데이터 리터러시 역량을 기르도록 돕고 있습니다. 사용된 데이터 시각화는 모두 과거 뉴욕타임스 기사에 발행된 차트죠.
‘What’s Going On in This Graph?’에서 뉴욕타임스는 학생들의 데이터 시각화 이해를 증진하기 위해 세 가지 질문을 던집니다. ‘무엇이 보이나요?’, ‘무엇이 궁금한가요?’, ‘해당 차트가 나와 내 주변에 어떤 영향을 끼치고 있나요?’입니다. 학생들은 차트를 보고 이 세 가지 질문에 댓글로 답하며 스스로 인사이트를 도출합니다. 이어서 다음 주 수요일 뉴욕타임스는 해당 차트에 대한 질문별 답과 추가 정보를 공개하며 학생들의 데이터 이해를 돕는데요! 흥미롭지 않나요? 우리도 뉴욕타임스에서 제시하는 세 가지 질문에 답하는 과정을 실행해본다면 데이터 리터러시 역량을 키울 수 있지 않을까요? 오늘은 뉴욕타임스의 ‘What’s Going On in This Graph?’의 세 가지 사례를 예로, 세 가지 질문에 답하며 데이터 인사이트를 도출하는 연습을 해보고자 합니다!
1. 첫 번째 사례 : 변화하는 인구 구조, 무엇이 달라졌나?
시대에 따라 인구 수도 바뀌고 연령대 비중도 변하기 마련입니다. 인구 구조 변화를 꾸준히 주시해야 새로운 환경 변화에 맞는 정책적 방안들을 모색할 수 있는데요. 이 흐름을 한 눈에 볼 순 없을까요?
첫 번째로 소개해 드릴 사례는 2023년 7월 뉴욕타임스에 ‘How a Vast Demographic Shift Will Reshape the World’ 기사로 발행되고 같은 해 9월 ‘What’s Going On in This Graph?’로 소개된 지도 시각화입니다.
이 지도 시각화는 연도에 따른 인구 구조 변화를 버블 차트로 표현한 도형 표현도인데요! 도형 표현도는 지도 위에 도형으로 데이터의 크기를 표현하는 지도 시각화 유형 중 하나입니다. 그림을 보면 전 세계 국가별 위치에 원을 그리고 인구 수만큼 원의 크기를 다르게 표현했습니다. 원의 색은 다수 연령대에 따라서 표현되었는데요! 젊은 연령대일수록 짙은 초록색, 높은 연령대일수록 짙은 노란색으로 되어있죠. 종합하면 원의 크기로 각 국가에 사람이 얼마나 많은지 알 수 있고, 원의 색상으로 어느 연령대 인구가 다수를 차지하는지 파악할 수 있습니다.
자, 여기까지가 뉴욕타임스가 제공하는 정보입니다. 이제 우리는 뉴욕타임스가 제안하는 접근법, 즉 세 가지 질문의 답을 해보며 차트를 읽고 해석해보도록 하겠습니다.
a. 무엇이 보이나요?
첫 번째 질문은 차트에서 ‘무엇이 보이나요?’ 입니다. 앞서 본 차트에서 여러분은 어떤 점을 발견하셨나요? 이 질문을 대답할 수 있다면 아주 좋은 시작입니다.
차트를 같이 살펴보겠습니다! 2023년 도형 표현도를 보면 고령 인구를 뜻하는 노란색은 일본이 유일한데요. 그럼 2050년에는 어떨까요? 2050년 도형 표현도를 보면 일본뿐만 아니라 동아시아 국가인 중국과 한국이 고령 국가로 기록되었습니다. 더 나아가 2023년에 연한 초록이었던 유럽 국가들도 2050년에는 노란색으로 바뀌며 미래에 초고령사회를 맞이할 것으로 보이네요. 가장 왼쪽에 위치한 미국과 브라질도 연한 초록으로 분류되었습니다. 이 나라들 간에 공통점은 무엇이 있을까요? 대부분 경제적으로 매우 발달한 국가들이라는 점입니다. 해를 거듭할수록 선진국의 고령화가 본격화하고 있다는 것을 알 수 있습니다.
b. 무엇이 궁금한가요?
위 지도 시각화를 해석 해보았을때 여러분은 어떤 궁금증이 생겼나요? 앞서 살펴본 바 선진국의 인구 구조가 점점 고령화 되어가는 것을 발견했는데요. 고령화가 가속화되고 있는 나라들과 달리, 반대로 젊은 인구를 유지하고 있는 나라가 있을까요? 있다면 어디일까요?
이 질문의 답은 연령대를 나타내는 원의 색상을 기준으로 도형표현도를 살펴보면 알 수 있는데요. 1990년부터 2050년까지 원의 색상이 전체적으로 옅어지는 나라들이 있는 반면, 아프리카 국가들은 젊은 인구를 뜻하는 짙은 초록색을 유지하고 있습니다! 연도별로 원의 크기를 비교해 보면 아프리카 국가들의 원 크기가 증가하고 있어 인구 수가 꾸준히 증가하는 것을 알 수 있습니다. 지금까지 찾은 인사이트를 종합해보면 선진국의 인구는 고령화가 되어가지만, 아프리카 국가들의 인구 수는 젊은 사람들로 꾸준히 채워질 것으로 보이네요!
c. 해당 차트가 나와 내 주변에 어떤 영향을 끼치고 있나요?
마지막으로 세 번째 질문은 ‘해당 차트가 나와 내 주변에 어떤 영향을 끼치고 있나요?’인데요! 저는 전 세계 인구의 고령화 인구 흐름을 보고나니 우리나라 고령화 현황에 대해 궁금증이 생겼습니다.
최근 우리나라의 고령자 비중이 20%를 넘는 ‘초고령 사회’에 들어섰다고 합니다. 저출산과 더불어 우리 노동시장의 큰 축을 담당해 온 2차 베이비부머(1964~1974년생)의 은퇴가 경제 성장에 있어 상당히 큰 타격을 줄 것으로 보이는데요. 실제로 2차 베이비부머의 은퇴로 인해 2023년에서 2034년의 기간 중 경제성장률이 0.38%p 하락할 것이라는 전망도 나왔습니다!
위 차트는 우리나라 연령대별 인구 구성비를 양방향 가로 막대 차트로 나타낸 것입니다. Y축의 기준은 연령이고, 양방향 X축은 인구 수를 의미합니다. 양방향 가로 막대의 길이가 긴 연령대가 어디인지를 보면 연도별로 어느 연령대에 인구가 집중되었는지 확인할 수 있는데요. 예를 들어, 베이비부머 세대가 태어난 1960년대에는 0에서 14세인 유소년 인구가 약 42%를 차지했으며, 2025년에는 이들이 15에서 64세인 생산연령인구에 포함되며 해당 연령계층의 구성비율이 무려 약 69%로 증가했음을 보여줍니다.
그렇다면 미래의 연령대 구성은 어떨까요? 이미지상 가장 오른쪽 차트는 2072년 인구 상황을 보여주는데, 65세 이상인 고령인구의 구성비율은 약 47%를 넘을 것이라는 전망이 나왔습니다! 지속되는 저출산 현상으로 인해 연령계층별 구성비율은 고령인구로 치우칠 것으로 보입니다.
지금까지의 과정을 돌아보면, 뉴욕타임스의 지도 시각화를 통해 전 세계 인구 구조 변화를 살펴본 이후, 내 주변인 우리나라의 인구구조까지 알아보면서 추가적인 데이터 인사이트를 얻을 수 있었습니다. 데이터 시각화가 전하는 이야기를 ‘나와 내 주변의 이야기’로 재해석해 탐색하고 데이터 리터러시 역량을 키우는 과정이 흥미로웠습니다! 저의 경우 제 주변을 거시적으로 접근해 우리나라 현황으로 알아봤는데요, 이를 미시적으로 접근한다면 내 주변 동네나 지역을 탐색해 볼 수도 있습니다. 여러분은 위 사례가 나와 내 주변에 어떤 영향을 미치고 있다고 생각하시나요?
2. 두 번째 사례: 전 세계 에너지 이야기, 무탄소 에너지를 향해!
에너지 중 화석연료는 지구온난화를 촉진하는 주요 원인 중 하나로 꼽힙니다. 이를 친환경 에너지로 대체하기 위한 국제적 노력은 계속되고 있는데요. 현재는 어떤 단계에 있을까요?
다음 사례는 전 세계 에너지 발전량에 관한 내용입니다. 2023년 11월에 ‘How Electricity Is Changing, Country by Country’라는 기사로 발행되었으며, 2024년 3월에 ‘What’s Going On in This Graph?’에서 다시 소개된 누적 영역 차트인데요. 누적 영역 차트란 라인과 축 사이의 공간을 색상으로 채운 라인 차트로, 시간에 따른 변화와 추세를 파악하기 유용하다는 특징이 있습니다.
차트에서 색상은 크게 노란색과 회색으로 나뉘며, 각각 청정에너지와 화석연료를 의미하는데요. 두 색상 모두 옅은 색상, 중간 색상, 짙은 색상으로 세 단계로 구성되어 있습니다. 단계별로 노란색 중 옅은 색상은 원자력, 중간 색상은 수력, 그리고 짙은 색상은 풍력과 태양광을 나타내며, 회색은 동일한 단계별 순서로 석유, 가스, 그리고 석탄을 나타냅니다. 차트의 라인의 높낮이 변화로 전 세계 에너지 생산 흐름을 살펴볼 수 있습니다. 이제 아래 질문들에 대한 답변을 하나씩 해볼까요?
a. 무엇이 보이나요?
차트를 보면 노란색으로 표시된 청정에너지의 꾸준한 발전량 증가를 확인할 수 있는데요. 청정에너지 중 옅은 노란색과 중간 노란색으로 분류된 원자력과 수력의 발전 비중 변화가 단연 눈에 띕니다! 원자력과 수력은 온실가스 배출의 가장 큰 주범인 화석연료를 대체할 수 있는 친환경 에너지로 떠오르고 있기 때문입니다. 친환경 에너지가 화석연료를 대체할 것이라는 기대가 현실이 되었다면, 그 추세가 서로 반비례해야 할텐데요! 차트의 회색 영역을 보면, 오히려 화석연료의 비중이 같이 증가하는 추세를 보인다는 것을 확인할 수 있습니다. 청정에너지가 화석연료의 대체제 역할을 못하고 있다는 의미로 해석할 수 있습니다.
또 차트의 중간 부분을 보면 가장 짙은 노란색이 서서히 등장한 것을 발견할 수 있는데요! 짙은 노란색이 의미하는 풍력과 태양광 발전량이 약 2008년부터 생산되었다는 사실을 알 수 있습니다. 청정에너지 중 가장 작은 비중을 차지하지만, 동시에 가장 큰 상승세를 보인 에너지인데요. 2015년 이후 발전 비중이 급격히 성장하며 옅은 회색의 석유 발전량을 훌쩍 뛰어넘기도 했습니다.
b. 무엇이 궁금한가요?
차트를 살펴보며 화석연료 발전량의 증가 추세를 확인할 수 있었는데요. 기사 원문에 따르면, 무탄소 에너지, 즉 온실가스를 배출하지 않은 에너지원은 지난 세기 동안 빠르게 자리 잡았지만, 화석연료 사용량을 대체하기에는 여전히 부족하다고 합니다. 그 이유는 세계 전력 수요가 폭발적으로 증가해, 수요와 공급의 격차를 화석연료가 메우고 있기 때문이죠. 여기서 저는 궁금증이 하나 생겼는데요! 세계 전력 수요의 폭발적 증가는 대부분 어느 나라로부터 오는 걸까요?
바로 중국과 인도입니다! 이 국가들은 신속한 경제 성장을 위해 풍력과 태양광을 포함한 청정에너지를 생성하고 있지만, 여전히 석탄에 대한 의존도가 높다고 합니다. 위 차트는 뉴욕타임스가 국가별로 에너지 발전량을 시각화한 누적 영역 차트인데요. 중국과 인도 모두 노란색으로 분류된 청정에너지 발전량이 증가했지만, 회색으로 분류된 화석연료도 꾸준히 증가해 아직까지 상당히 많은 비중을 차지하고 있음을 알 수 있습니다.
c. 해당 차트가 나와 내 주변에 어떤 영향을 끼치고 있나요?
첫 번째 사례의 접근법과 동일하게 세 번째 질문의 답변을 고민해보았는데요. 전 세계 에너지 발전량에 화석연료가 여전히 큰 비중을 차지했다면, 우리나라의 에너지 발전 비중은 어떨까요?
위 시각화는 우리나라의 에너지원별 발전 비중을 보여주는데요. 검정색으로 표시된 석탄 생산량은 2000년 초반부터 꾸준히 증가하다 2020년에 상대적으로 급격한 하락세를 맞았습니다. 그러면서도 다른 에너지원 중 여전히 가장 큰 비중을 차지하고 있는데요. 에너지 싱크탱크 엠버(Ember)에 따르면 2023년 우리나라는 전체 에너지 중 62%를 화석연료에 의존했다고 합니다. 가장 많이 의존한 저탄소 에너지는 짙은 파란색으로 칠해진 원자력이며, 쨍한 초록색과 짙은 초록색이 각각 나타낸 태양광과 풍력 발전량은 5%로 국제 평균인 13%를 미치지 못하고 있습니다. 현재 우리나라는 2030년까지 에너지의 20%를 청정에너지로 충당하는 목표를 세웠는데요. 목표 달성을 위한 지속적인 노력이 필요해 보입니다.
두 번째 사례로도 데이터 리터러시를 경험한 과정을 되돌아볼까요? 전 세계 에너지 발전량 시각화부터 우리나라의 에너지 발전 현황까지, 시각화로 데이터를 탐색하고 이해하며 데이터의 의미를 해석하는 과정, 이제 눈에 보이실까요? 아직 부족하다면, 이어서 마지막 사례를 통해 한 번 더 그 과정을 경험해보도록 하겠습니다.
3. 세 번째 사례: 간식 양이 줄어드는 이유는? 슈링크플레이션!
여러분은 혹시 아이스크림을 먹으면서 양이 줄어든다고 느낀 적 있으신가요? 저는 특히 돼지바를 좋아하는데, 포장을 뜯을 때마다 크기가 줄어드는 것 같아 속상했습니다. 이런 느낌에도 사실 이유가 있는데요! 실제 기업들은 제품의 가격은 그대로 두고 수량을 낮춰 판매하는데, 이를 슈링크플레이션(shrinkflation)이라고 합니다. 슈링크플레이션은 물가 상승을 소비자가 느끼지 못하게 하고, 실질적인 구매력 감소를 완화하려는 판매 전략이기도 하죠.
2024년 3월에 ‘Shrinkflation 101: The Economics of Smaller Groceries’ 기사로 발행되고 같은 해 4월에 소개된 슈링크플레이션 관련 덤벨 차트를 다뤄보겠습니다! 덤벨 차트는 항목별 두 개의 수치 데이터를 원으로 표시하고 그 사이를 선으로 연결합니다. X축은 2019년 1월부터 2023년 10월까지의 가격 상승률을, Y축은 장 볼 때 구매하는 주요 항목을 의미합니다.
차트의 원은 파란색과 주황색으로 나뉩니다. 파란색 원은 각 제품의 달라진 용량을 고려하지 않은 가격 상승률을, 주황색 원은 각 제품의 달라진 용량을 고려한 가격 상승률을 나타냅니다. 보통의 경우 제품의 줄어든 용량까지 고려해 가격 상승률을 인지하기는 쉽지 않기 때문에, 차트에서 두 가지 색상의 원 간 회색 막대가 길수록 우리가 생각한 것보다 제품의 가격 상승률이 훨씬 크다고 해석할 수 있습니다. 그럼 이제 아래 질문들에 차례대로 답해볼까요?
a. 무엇이 보이나요?
먼저 차트의 세로 축 항목은 우리가 일상적으로 소비하는 커피부터 시작해 가정용 종이 제품과 같은 필수용품으로 구성되어 있습니다. 각 항목별 덤벨 모양의 시각화로 데이터를 읽어볼 수 있는데요. 파란색 원과 주황색 원 간의 간격으로 실제 달라진 용량을 고려한 가격 상승률이 더 많이 증가했음을 알 수 있습니다. 이는 우리가 체감하는 물가보다 훨씬 더 비싸게 제품을 구매하고 있는 것을 뜻하는데요.
여러 항목 중 원 사이의 간격이 가장 큰 항목은 가정용 종이 제품입니다. 용량의 변동을 고려하지 않았다면 2019년부터 2023년까지의 가격 상승률을 물가 상승으로 인해 30% 초반으로 생각하겠지만, 달라진 용량까지 고려한다면 실제로 35%까지 증가했습니다.
b. 무엇이 궁금한가요?
위 차트를 통해 슈링크플레이션의 피해는 우리가 일상생활에서 필수용품으로 구매하는 물건들로부터 온다는 것을 확인했는데요. 여기서 한 가지 궁금증이 떠올랐습니다! 혹시 가격이 유지된 제품은 물가상승률이 반영되지 않은 것일까요?
그렇지 않습니다! 기사 원문에 따르면 미국 정부는 기업의 슈링크플레이션 현상을 인지하고 이를 물가 상승률에 반영한다고 합니다. 따라서 이를 고려해 기업들은 가격을 유지하면서 품질을 더 낮추는 ‘스킴플레이션(skimpflation)’ 전략도 사용하는데요. 슈링크플레이션과 달리 스킴플레이션은 물가 상승률에 반영하기 어렵다고 합니다! 정부는 용량과 무게를 측정할 수 있지만 품질까지 확인하기에는 한계가 있기 때문입니다.
그렇다면 스킴플레이션에 대한 소비자들의 반응은 어떨까요? 다국적 시장 조사 및 컨설팅 기업인 입소스가 2023년 33개국을 대상으로 진행한 설문조사에 따르면 약 22%의 소비자가 지난 6개월 동안 쇼핑한 제품들의 질이 달라졌다고 느꼈습니다. 기업의 교묘한 수법인 슈링크플레이션과 스킴플레이션 모두 소비자들의 신뢰를 떨어뜨리는 행동으로 보입니다.
c. 해당 차트가 나와 내 주변에 어떤 영향을 끼치고 있나요?
어찌보면 생소할 수 있는 슈링크플레이션이라는 개념을 차트를 통해 알아봤는데요. 해당 차트는 나와 내 주변에 어떤 영향을 끼치고 있을까요? 아이스크림 사례처럼 고물가 시대인 우리나라도 슈링크플레이션을 일상생활에서 체감할 수 있습니다. 이번에도 우리나라의 경우 어떤 제품들이 슈링크플레이션의 가장 큰 피해를 보았을지 찾아보았습니다.
위 가로 막대 차트는 시장조사 전문기업 엠브레인 트렌드모니터가 2024년 2월 중순부터 약 10일간 1000명을 대상으로 진행한 설문조사 결과를 표현한 것입니다. 중복 응답으로 슈링크플레이션을 체감케 하는 가공식품 유형에 대한 소비자들의 의견을 살펴볼 수 있습니다. 가공식품 유형 중 무려 74.9%의 응답을 받은 것은 과자류인데요! 질소로만 채워져 있다고 하는, 이른바 ‘질소 과자’라는 단어가 괜히 나온 게 아닌가 봅니다. 제가 예시로 든 돼지바 아이스크림도 찾아볼까요? 살펴보니 약 38.7%가 아이스크림 슈링크플레이션에 공감한다고 합니다.
과자, 빵, 아이스크림, 모두 우리의 필수 간식으로 자리 잡은 만큼 용량의 변화가 우리를 속상하게 하는데요. 여러분도 슈링크플레이션 관련 에피소드가 있으신가요? 앞서 살펴본 차트를 보며 슈링크플레이션이 나와 내 주변에 어떤 영향을 미쳤는지 생각해보는 기회를 가져보시면 좋을 것 같습니다.
에디터의 한마디
지금까지 뉴욕타임스의 ‘What’s Going On in This Graph?’의 세 가지 질문과 시각화 사례로 데이터 리터러시 역량을 키우는 방법을 알아보았는데요! 여러분은 세 가지 질문–‘무엇이 보이나요?’, ‘무엇이 궁금한가요?’, ‘해당 차트가 나와 내 주변에 어떤 영향을 끼치고 있나요?’–을 통해 데이터를 이해하고, 관심을 확장하며, 다른 데이터를 탐색하는 과정 가운데 어떤 생각들을 하셨는지 궁금하네요!
뉴욕타임스는 ‘What’s Going On in This Graph?’를 통해 차트에 대한 추가 정보를 공개할 때마다 계속 관찰하고, 궁금해하며, 생각해 보라고 강조합니다! 여러분도 이번 글의 차트 해석에서 끝나는 것이 아니라 뉴욕타임스가 제안하는 세 가지 질문들을 스스로 답변해 보는 습관을 만들면 어떨까요? 데이터 시각화를 바라볼 때 궁금증을 기록하고 탐색하며 데이터 리터러시 역량을 키워보시길 바랍니다. 🙂
<참고 자료>
- 곽지우, “가장 깨끗한 에너지 사용한 해”…지난해 청정에너지 비율39%에 달해 역대 최고치 기록”, 데일리뉴스, 2023-04-14
- 김세운, “RE100 기업 수요 못 따라가는 재생에너지”, 경향신문, 2024-10-09
- 김윤구&신선미, “핫도그 5개가 4개로 줄었다…소비자 모르게 ‘슈링크플레이션”, 연합뉴스, 2023-11-08
- 이상서, “65세 이상 인구 20% 넘었다…대한민국 ‘초고령 사회’ 진입”, 연합뉴스, 2024-12-24
- 안영재, “Data Literacy(데이터 리터러시) 역량의 필요성”, 한국방송통신전파진흥원, 2023-05
- 이재호, 강영관, 조윤해, “[제2024-17호] 2차 베이비부머의 은퇴연령 진입에 따른 경제적 영향 평가”, 한국은행, 2024-07-01
- 이호기, “단 7년 만에…’초고령사회’ 진입한 한국”, 한국경제, 2025-01-02
- 한국무역협회, “제품 용량 몰래 줄이는 ‘숨은 가격인상’…”소비자에게 알려야”, 2023-11-13
- Charmaine Jacob, “China and India still rely heavily on coal, climate targets remain ‘very difficult’ to achieve”, CNBC, 2024-05-13
- Declan Walsh, “The World Is Becoming More African”, The New York Times, 2023-10-28
- Ember, “South Korea”, 2024-10-09
Editor. 기획팀 진젤리
