GN⁺: 박스 플롯 사용 중단 (2021)

불공정한 비교: 시각화된 사회적 불평등이 상황을 악화시킬 수 있는 방법

연구 개요

• 새로운 연구에서 인기 있는 차트 선택이 무의식적인 사회적 편견을 유발하고 체계적인 인종차별을 강화할 수 있음을 보여줌.
• 차트가 처음에는 무해해 보일 수 있지만, 실제로는 사회적 불평등을 시각화하는 방식이 문제를 악화시킬 수 있음.

차트의 문제점

• 특정 차트 유형이 사회적 불평등을 시각화할 때 부정적인 영향을 미칠 수 있음.
• 예를 들어, 막대 차트나 파이 차트는 특정 그룹을 부정적으로 묘사할 수 있음.
• 이러한 차트는 무의식적으로 특정 인종이나 사회적 그룹에 대한 편견을 강화할 수 있음.

연구 결과

• 연구는 다양한 차트 유형이 사람들의 인식을 어떻게 변화시키는지 분석함.
• 특정 차트는 사회적 불평등을 더 명확하게 보여주지만, 동시에 부정적인 편견을 강화할 가능성이 있음.
• 연구는 차트 선택이 단순한 데이터 시각화 이상의 영향을 미칠 수 있음을 강조함.

해결 방안

• 데이터 시각화에서 공정성을 유지하기 위해 차트 선택에 신중을 기해야 함.
• 사회적 불평등을 시각화할 때는 다양한 관점을 고려하고, 편견을 최소화하는 방법을 찾아야 함.
• 교육과 훈련을 통해 데이터 시각화의 잠재적 영향을 이해하고 개선할 필요가 있음.

GN⁺의 의견

• 데이터 시각화의 중요성: 데이터 시각화는 정보를 전달하는 강력한 도구이지만, 잘못 사용하면 부정적인 영향을 미칠 수 있음.
• 교육의 필요성: 데이터 시각화와 관련된 교육을 통해 무의식적인 편견을 줄이는 방법을 배울 필요가 있음.
• 다양한 시각화 도구 사용: 다양한 시각화 도구와 방법을 사용하여 공정하고 균형 잡힌 데이터를 제공하는 것이 중요함.
• 사회적 책임: 데이터 시각화 전문가들은 사회적 책임을 가지고 작업해야 하며, 그들의 작업이 사회에 미치는 영향을 고려해야 함.
• 기술 발전: 새로운 기술과 방법을 통해 데이터 시각화의 공정성을 높이는 연구와 개발이 필요함.

[neo]

Hacker News 의견

• Box 플롯은 데이터의 분포를 종 모양으로 보이게 하지 않음. 단지 데이터가 종 모양을 따른다고 가정함.
• Box 플롯의 유일한 장점은 손으로 그릴 수 있다는 점이었으나, 컴퓨터가 보편화된 지금은 더 이상 유효하지 않음.
• Violin 플롯과 bee swarm 플롯이 더 나음. Jittered strip 플롯도 주의해서 사용하면 괜찮음.
• 사람들은 많은 숫자를 요약 통계로 압축하고 싶어하지만, 그 요약이 오해를 불러일으킬 때 후회함. 이는 인간의 일반적인 문제임.
• Box 플롯은 단일 샘플의 분포를 나타내며, 그 불확실성은 violin 플롯 등에서는 표현되지 않음.
• 많은 사람들이 Box 플롯을 옹호하지만, 특정 상황에서 가장 유용하다는 주장은 없음.
• Box 플롯은 위치와 분포를 보여줄 때 적절함. 모양을 보여주는 데는 적합하지 않음.
• 특정 상황에서는 다른 분포 차트 유형이 유용할 수 있음. Box 플롯은 단일 모드를 가지지 않는 분포에서는 사용하지 않는 것이 좋음.
• Box 플롯은 과거에 좋은 차트를 인쇄할 수 없던 시절의 유물임. 이제는 밀도 플롯 등을 사용하는 것이 더 나음.
• Jittered strip 플롯은 밀도를 구별하기 어려움. 대신 swarm 플롯이나 bee swarm 플롯을 사용하는 것이 좋음.
• 디자인에서 가장 중요한 질문은 "어떻게 하면 가장 명확하게 전달할 수 있을까?"임. 적절한 도구를 사용해야 함.
• Box 플롯은 분포를 과도하게 단순화하여 이해하기 쉽게 만듦. 평균도 오해를 불러일으킬 수 있지만 사용을 금지하지 않음.