데이터 시각화 유형에 따른 수용자 공감 수준 분석

Analysis of User Empathy Levels Based on Types of Data Visualization

본 연구는 데이터 시각화에서 수용자의 감정적 공감을 유도하는 방법을 탐구하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 선행연구를 통해 공감 수준을 측정할 수 있는 도구를 추출하고, 데이터 시각화 유형별로 공감 수준과 기부행위를 분석하여 휴머니즘 기반의 데이터 디자인 전략을 개발한다. 연구 방법은 문헌 연구와 실증연구로 이루어지며, 11개의 선행연구를 검토하여 데이터 시각화의 유형과 공감 측정 도구를 파악하였다. 실증 분석을 위해 4가지 유형의 시각화 자료를 제작하여 2023년 4월 10일부터 15일까지 한국 성인 95명을 대상으로 온라인 설문조사를 시행하였다. 분석 결과, 데이터 시각화 유형이 수용자의 감정 반응과 자선 행동에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 사실적 일러스트레이션은 가장 높은 공감을 끌어내고, 은유적 인포그래픽은 중간 수준의 공감과 기부를 유도했다. 이 연구는 휴머니즘을 기반으로 한 데이터 시각화 전략 수립에 유용한 인사이트를 제공한다.

This study aims to explore techniques for eliciting emotional empathy in data visualization. To achieve this, it utilizes preceding research to derive tools for measuring levels of empathy, and analyzes the impact of different types of data visualization on empathy and charitable behaviors to develop a humanism-based data design strategy. The methodology encompasses both literature review and empirical research, reviewing 11 previous studies to identify the types of data visualization and tools for empathy measurement. For empirical analysis, four types of visualizations were created and subjected to an online survey with 95 Korean adults between April 10 to 15, 2023. The analysis revealed that the type of data visualization significantly influences the viewer's emotional response and charitable actions. Notably, realistic illustration elicited the highest level of empathy, while metaphorical infographics induced moderate levels of empathy and donations. This research provides valuable insights for establishing data visualization strategies grounded in humanism.