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[마을활동가x공익데이터 #3] 데이터 찾기, 정제하기, 시각화하기 2023-11-09 19:56:34

2023년 9월 진행된 경기도마을공동체지원센터와 사회적협동조합 빠띠의 '마을문제발굴 데이터 프로젝트' 활동 기록입니다. 

※ 경기도마을활동가들과 함께한 마을문제발굴 데이터교육 콘텐츠는 총 3회에 걸쳐 업로드됩니다.

 

 

 

[마을활동가X공익데이터#1] 데이터 찾고 읽기, 나도 할 수 있다! 

[마을활동가X공익데이터#2] 데이터 활동을 위한 몇 가지 준비 작업

[마을활동가X공익데이터#3] 데이터 찾기, 정제하기, 시각화하기

 

 

 

 

 

[마을X공익데이터#3] 데이터 찾기, 정제하기, 시각화하기 

 

 

사회적협동조합 빠띠 나기

 











본격적으로 데이터를 수집하고, 결과물로 정리해보는 단계입니다. 처음 설정한 내 문제의식을 보여주기 위해 어떤 데이터를 모을 수 있을까요? 그렇게 모은 데이터를 어떻게 정리하고, 결과물로 만들어내야 할까요?

 



데이터 모의 수집 : 데이터를 불러와보기

다시 모인 마을활동가들은 지난 시간 각자 작성한 ‘데이터 액션 캔버스'를 다시 한번 들여다보고 다듬는 시간을 가졌습니다. 왜, 어떻게 하고 싶은지를 담아서 목적에 맞는 체크리스트를 하고 있는지를 확인하고, 문제 해결에 도움이 될지 생각해보아야 합니다. 각 단계에서 무엇을 할지를 적어보면서 체크리스트도 확인해보세요. 시작 단계에서 문장이 잘 써지지 않으면, 관련 기사가 데이터포털 등을 먼저 찾아보아요. 도움이 될 만한 자료가 있다면 링크를 첨부해도 좋겠지요.

 
(사진) 활동사례 - 지역아동센터 관련 주제로 모아보고 싶은 데이터




한 참여자는 자신의 활동 분야인 아동돌봄과 지역아동센터 관련 데이터를 찾아보았습니다. 다루고 싶은 사회문제를 설정하고, 수집하고 싶은 데이터를 리스트업해보면, “어떤 문제를 다루고 싶은가"가 조금 더 명확해질 수 있습니다. 주제가 너무 광범위하지는 않은지부터 시작해, 이 데이터가 보고 싶은 이유가 문제의식을 더 잘 보여주고 싶어서인지, 대안을 제시하고 싶어서인지까지 말이죠.

어떻게 수집할지에 대한 계획도 중요합니다. 이미 존재하는 현황데이터를 가져와 목적에 맞게 정제해볼 것인지, 혹은 관련 데이터가 존재하지 않기 때문에 직접 발견하고 수집해야 하는지도 고려해봐야 합니다.



 
(사진) 활동사례 - 배리어프리 식당 관련 데이터 수집계획



거주 지역이자 활동 거점 동네의 배리어프리 식당 데이터를 모아보고 싶은 참여자도 있습니다. 휠체어 이용자의 보호자인 지인의 어려움을 해결해주고 싶었기 때문입니다. 식당이나 대중교통의 이동접근성 문제는 더 많은 양질의 데이터가 필요함을 말해주고 있는데요. 문제의식, 데이터, 대상(사용자), 사용자가 처한 문제와 문제해결을 통해 주고 싶은 경험을 잘 정리해봅니다. ‘휠체어가 자유롭게 출입할 수 있는 식당'을 알기 위해서 어떤 데이터를 모아야 할까요?




나만의 데이터셋 만들어보기 

남양주 지역 내에서 휠체어가 접근가능한 맛집 데이터를 찾아보기 위해, 우선 기존에 찾아둔 맛집 리스트를 스프레드시트로 정리해봅니다. 결국 맛집 정보를 더 잘 알리기 위한 매핑 데이터로 만들어볼 목적이기 때문에, 접근성 관련 데이터 외에도 맛집 정보를 알려줄 수 있는 다양한 정보를 데이터화해볼 수 있겠죠.


 
(사진) 데이터셋 초안 만들어보기



이름, 주소, 연락처, 메뉴와 더불어 출입가능 여부와 접근성을 확인할 수 있는 ‘좌석의 입식여부', ‘주차장 유무', ‘엘리베이터 유무', ‘휠체어 출입가능 유무' 등의 항목을 포함한 데이터셋 초안을 만들었습니다. 제공하고 있지 않은 데이터의 경우 직접 돌아다니며 찾아야 하는 데이터들도 있습니다. 수집가능 여부와 더불어 지도로 표기하기에 충분한 표본들인지를 감안해야 합니다.


데이터셋 초안을 완성했다면, 이를 바탕으로 수집활동을 진행합니다. 이번 교육에서는 모의실습 형태로 약간의 데이터를 수집하고, 불러와보는 정도의 활동을 진행했는데요. 개인 혹은 팀 간 프로젝트 활동으로 데이터셋을 채워나가보면, 데이터셋의 구성과 결과물 형태 또한 조금 더 발전된 형태로 채워나갈 수 있을 것입니다.





데이터 시각화는 어떻게 해야 할까?

수집과 정제 이후엔 “이 데이터들을 어떻게 잘 보여줄 것인가?”를 고민해야 합니다. 데이터 시각화의 개념과 프로세스를 간단히 이해하기 위해, ‘뉴스타파 데이터 저널리즘 스쿨'의 강의자료를 짧게 시청했습니다.  



핵심은 전문 데이터 분석가가 아니라도 어렵지 않게 데이터를 보여줄 수 있다는 점입니다. 데이터셋만 목적에 맞게 정제하면, 그래프와 차트, 지도로 데이터를 표현할 수 있습니다. 빠띠의 공익데이터 활동사례를 참고해, 참여자들은 저마다의 주제에 적합한 간단한 시각화 목표를 세워보았습니다. 



  
(사진) 폐지수집리어카의 이동동선을 지도로 매핑한 빠띠 활동사례 소개  

마지막으로 표현하고 싶은 한 가지 결과물을 계획하고, 간단히 작업해보는 시간을 가졌습니다. 무엇을 어떻게 보여주는 게 효과적인지 아이데이션해보고, 아이디어 콘티(스토리보드)를 그려보았습니다.


  1. 정제한 데이터를 그래프/차트로 표현해보기
  2. 구글마이맵을 활용해 지도로 매핑하기

 
(사진) 구글마이맵을 활용해 위치 관련 데이터를 지도로 간단히 표현하기






일상 속 문제를 찾아 데이터로 실험해보는 공익데이터 활동가(data activist)의 역할은 중요합니다. 직접 원하는 공익데이터를 찾을 수 있고, 데이터를 분석하고 시각화해 사회문제를 발견하고 해결하는 데 활용할 수 있는 것은, 마을문제를 탐색하고 해결하는 활동가들에게도 활동의 폭을 넓혀주지 않을까요?



활동을 마무리하며, 첫 시간에 가졌던 “우리마을 데이터, 어떻게 찾고 정리할 수 있을까"라는 질문을 다시 생각해봅니다. 이번 활동이 데이터적 관점과 방법론을 익히는 첫 시작이 된다면 좋겠습니다. 스스로 관심 분야 데이터를 모아보고, 더 잘 보여주기 위해 이리저리 다듬어보면서 말이죠. 마을공동체와 마을활동가들을 위한 양질의 데이터들이 더 많이 만들어지고, 활용되길 바라봅니다.




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