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디자인/디자인학

[정보 디자인] 인쇄 기술에 의한 정보 기록 3

by appple 2023. 8. 4.

 

샤를 미나르의 다이어그램 - 통합적 내러티브의 표현

 

샤를 미나르의 나폴레옹의 모스크바 침공 다이어그램

 

지금까지 디자인된 정보 그래픽 중 역사적으로 가장 의미 있는 것은 프랑스의 공학자 샤를 미나르의 나폴레옹의 모스크바 침공에 관한 정보 다이어그램이라고 할 수 있다. 이것은 나폴레옹이 러시아를 침공했던 1812년 당시 모스크바의 진격과 후퇴 과정에서 입은 피해 상황을 시각적으로 명료하게 표현한 것으로 모든 정보가 한눈에 이해될 수 있게 했다.

 

다이어그램에서 맨 왼쪽은 출발 지점이고 오른쪽 끝이 목표 지점인 모스크바이다. 진격하는 병사의 숫자 규모는 베이지색으로 표현된 불규칙한 그래프인데, 처음 출발할 때는 422,000명이었으나 모스크바에 도달했을 때는 100,000명으로 줄었음을 나타낸다. 오른쪽에서 왼쪽으로 향하는 검은색 선은 후퇴 경로를 의미하며, 하단에는 퇴각 시 기온을 함께 표시하여 영하 30도 이하의 극심한 추위 때문에 병사의 수가 점점 더 줄어들었음을 확인할 수 있다. 다이어그램은 영하 20도에서 베레지나 강을 지날 때 나폴레옹이 무려 22,000명의 군사를 잃었고 최종 생존 병력은 불과 10,000명밖에 남지 않았다는 것을 보여 준다. 미나르의 그래프는 여러 데이터를 복합적으로 잘 연계하여 전쟁 당시의 병사 수와 기온, 진격 방향과 거리, 지역 등을 한눈에 알아볼 수 있게 했다. 

 

 

존 스노우의 콜레라 지도 - 발병 원인의 발견

 

존 스노우의 콜레라 지도와 사망자 수 그래프

 

 

1854년 8월, 영국 런던에서는 수차례 콜레라 전염병이 퍼져 인구 밀집 지역인 브로드 가의 골든 스퀘어를 중심으로 피폐화되기 시작했다. 당시 의사였던 존 스노우 박사는 초기의 콜레라 발생에 대한 조사를 맡게 되었다. 그는 브로드와 캠브리지 가의 펌프용 샘물이 오염되었을 것으로 추정하고 그 지역의 샘물을 조사해보았으나 단서를 찾아내지 못했다. 또한 정부 담당 기관으로부터 얻은 콜레라로 사망한 83명의 이름과 주소 등 희생자들의 정보에서도 특별한 단서를 발견하지 못했다. 그는 런던 지도 위에 사망자가 살았던 주소를 표시해 보았다. 당시 사망자들의 위치를 지도에 점으로 찍어 본 결과 특히 한 지역에 점들이 많이 분포함을 발견했다. 그 지역은 브로드 가로 그곳을 조사해 보니 오래된 물 펌프가 있었고 그 주위로 유달리 희생자가 많이 발생했다는 사실을 알 수 있었다. 그는 지역 수도 관리관에게 이 사실을 알리고 즉시 물 펌프의 손잡이를 교체하라고 조언했는데 이후에는 곧 전염병 사망자가 현저히 줄어들기 시작했다. 스노우 박사의 이 같은 발견으로 콜레라 전염병이 공기나 다른 물질에 의해 전염된다는 기존의 통설에서 벗어나 오염된 물로부터도 전염될 수 있다는 것이 증명되었고 그 이듬해에 비브리오박테리아가 발견되어 스노우의 이론이 맞다는 것을 확인시켰다. 오늘날 그곳에는 스노우를 기리는 뜻에서 공공건물에 그의 이름이 붙어 있으며 지금도 안전하게 마실 수 있는 물 펌프가 있다고 한다. 스노우 박사는 이 전염병의 근원을 풀고자 명확한 논리의 데이터 표현과 분석을 통해 다음과 같이 과학적인 접근을 시도했다.

 

스노우는 단편적인 데이터를 다각도로 해석하여 콜레라로 죽은 사람들의 주거 위치와 13개의 펌프용 샘물의 위치를 표시해 희생자들이 밀집된 곳을 확인했다. 그 지도는 콜레라 전염이 없었던 주변 지역이나 지역 급수원과 비교해 볼 때 콜레라와 브로드 가 사이에 강한 연관성이 있음을 보여 준다. 즉, 데이터를 가지고 원인과 결과의 관계를 파악하고자 적절한 상황으로 배치해 본 것이다.

 

전염병의 원인을 완전히 이해하려면 전염병을 피한 사람들의 분석도 필요했다. 근처에 있었던 양조장 직원들은 그들이 생산하는 맥주를 마셨기 때문에 전염병이 돌던 때에도 콜레라로 고생한 사람이 없었던 것이다. 이러한 비교 근거를 찾음으로써 콜레라의 직접적 원인을 추정하고 증명할 수 있었다. 그림의 그래프는 스노우가 원인을 밝혀내고 브로드 가의 펌프 손잡이를 제거한 시점을 전후로 사망자 숫자를 표현한 것이다. 그래프 표현을 어떻게 하느냐에 따라 발견 효과가 얼마나 극적으로 표현할 수 있는가를 보여 준다.

 

 

 

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