해외여행 가기 전에 꼭 체크하는 것, 바로 현지 날씨죠? 1년 내내 따뜻한 두바이나, 1년 내내 추운 아이슬란드처럼 도시마다 날씨의 특징이 너무 다릅니다. 전 세계 도시의 1년 365일 온도를 아주 특별하고 재미있는 방식으로 시각화한 사례가 있습니다. 단순히 데이터를 정확하게 전달하는 것을 넘어, 데이터를 가지고 신나는 시각화 실험을 해본 결과물이라고 하는데요! 함께 자세히 볼까요?

이번 사례는 도시별 온도를 나타내는 히트맵을 3차원 공간에서 도넛 형태로 시각화한 차트입니다. 차트에서 색상은 각 도시의 기온을 나타내는데요! 파란색은 18도 이하, 노란색은 18~24도, 빨간색은 24도 이상을 뜻합니다. 하나의 도넛은 시계방향으로 1월부터 12월까지를 나타내 도시의 연간 온도 변화의 특징을 보여주는데요. 이미지를 보면, 위쪽의 Dubai와 Rio는 도넛 대부분이 빨간색으로 더운 도시임을, 하단의 Reyk javik와 San Francisco는 대부분 파란색 계열로 1년 내내 추운 도시임을 알 수 있습니다.

위 사례의 제작자 Karim Douieb는 기온 변화를 나타내는 차트에서 X축과 Y축이 고정되어 있어 시간의 연속성이 보이지 않는 문제를 해결하기 위해 새로운 차트를 기획하게 되었다고 합니다. 차트를 3차원으로 표현하며 시간에 따른 변화 패턴을 명확히 보여주거나, 시간이 왜곡되는 문제를 완전히 해결하지는 못했지만, 데이터를 새로운 형태로 보여준 재미있는 시도였습니다.

무엇보다 제작자가 실험을 마무리하며 ‘시각화를 실용적으로만 만들려 하지 말고, 때로는 즐기자!’라고 말한 점이 매우 인상 깊었는데요. 같은 데이터라도 만드는 사람의 의도와 시도에 따라 이렇게 다른 재미를 줄 수 있는 점이 바로 데이터 시각화의 매력 아닐까요?

오늘의 마지막 시각화는 미국의 과학 전문 잡지 'Scientific American'에서 발간한 '최근 노벨상 수상 과학자 중 30%의 삶과 경력은 이민 경험이 형성했다(Immigration Has Shaped the Lives and Careers of 30 Percent of Recent Nobel Prize Scientists)'에 수록된 사례인데요!  2000년 이후 의학, 물리학, 화학 노벨상 수상자 중 국적을 변경한 수상자의 국적 이동을 보여주는 생키 다이어그램(Sankey Diagram)입니다. 차트의 왼쪽 축은 태어난 나라를, 오른쪽 축은 노벨상 수상 당시 소속된 나라를 보여줍니다. 선으로 연결된 경로를 통해 인재들의 이동을 알 수 있는데요! 왼쪽 출생국을 기준으로 보면 United Kingdom(영국) Germany(독일), Japan(일본), France(프랑스)가 굵은 선으로 표현되어, 많은 인재 이동이 있음을 알 수 있습니다.

그렇다면 이들은 어디로 이동했을까요? 왼쪽의 선들이 가장 많이 모인 곳은 바로 ‘United States(미국)’이었습니다! 63명의 국적 이동 수상자 중 무려 41명이 미국으로 향했습니다. 미국으로 모여든 선을 되짚어보면 일본, 헝가리, 인도 등 다양한 국가의 인재들이 미국을 최종 정착지로 택했음을 알 수 있죠. 세계적인 물리학자 아인슈타인이 독일에서 미국으로, 화학자 마리 퀴리가 폴란드에서 프랑스로 국적을 바꾸어 연구를 이어 나간 것처럼 ‘재능은 어디서나 태어날 수 있지만, 기회는 그렇지 않다’라는 말을 데이터로 확인할 수 있었습니다!