본 연구는 디자인·조형활동에 있어서 스몰데이터 를 디자인 컨텐츠로 인식하고 활용하는 시각적 표현방안을 제시하고자 스몰데이터에 대한 기초연구 및 시각 화 사례분석을 통해 시각화 유형별 특징 및 효과를 연 구하였다. 스몰데이터는 개인의 취향이나 필요, 생활양식 등 사소한 행동에서 나오는 정보로서 데이터를 둘러싼 문 맥을 통해 인과관계를 파악할 수 있다. 스몰데이터의 유형은 개인데이터와 사물·현상데이터로 구분할 수 있다. 개인데이터는 개인의 사적인 주관적 데이터라 할 수 있으며, 사물·현상데이터는 사물과 현상에 대 한 사실을 근거로 한 객관적 데이터라 할 수 있다. 사 례선정 범위는 2000년대 이후 인쇄매체로 한정하였다. 스몰데이터를 위치, 시간, 카테고리 기반으로 분류하고 이를 각각 개인데이터와 사물·현상데이터로 구분하여 대표사례를 분석하였다. 사례분석은 알베르토 카이로 의 ‘데이터 시각화 측정모델’을 사용하여 질적분석을 시행하였다. 이 모델의 요소는 형태성(추상과 형상), 가독성(기능과 장식), 밀도성(조밀과 희박), 구조성(독 창과 친숙), 주제성(참신과 중복)이다. 사례분석 결과 스몰데이터의 위치 기반 시각화는 형상적 형태성, 기 능적 가독성이 높게 나왔다. 시간 기반 시각화는 기능 적 가독성, 친숙한 구조성이 높게 나왔다. 카테고리 기 반 시각화는 장식적 가독성, 독창적 구조성이 높게 나 왔다. 공통적으로 개인데이터는 참신적 주제성이 높게 나왔고 사물·현상데이터는 조밀한 밀도성이 높게 나 왔다. 시각화 분석을 통해 디자인에서 스몰데이터 유형 및 분류기준에 따른 시각화 표현 방법을 다음과 같이 제시할 수 있었다. 첫 번째, 디자이너는 시각화 목적에 맞는 스몰데이터 유형을 활용할 수 있다. 주제를 통해 의미 있는 메시지 전달을 중시하고 싶을 경우에는 개 인데이터를 활용하고, 객관적 정보전달을 중시하고 싶 을 경우에는 사물·현상데이터를 활용할 수 있을 것이 다. 두 번째, 디자이너는 데이터 분류기준에 따른 시각 표현을 할 수 있다. 위치 기반 데이터는 형상적 형태 를 통한 정보의 관계를 비교할 수 있는 시각화 표현을 할 수 있을 것이다. 시간 기반 데이터는 친숙한 구조 를 통한 정보의 변화를 비교할 수 있는 시각화 표현을 할 수 있을 것이다. 카테고리 기반 데이터는 독창적 구조를 통한 정보의 심미적 차별을 줄 수 있는 시각화 표현을 할 수 있을 것이다. 스몰데이터는 누구나 쉽게 데이터를 수집하고 활 용할 수 있다는 점과 데이터를 둘러싼 문맥을 통해 내 러티브를 만들어 낼 수 있다는 장점을 가지며 시각화 표현 방법을 통해 시각 디자인 컨텐츠로서 활용될 수 있을 것이다.
