데이터 시각화 연구 완벽 정리 : 양적 연구 접근법
어서와! 학술지는 처음이지?
논문이나 각종 연구물에서 빠질 수 없는 '데이터 시각화'에 대해 알아보자!
데이터 시각화란 말 그대로 데이터를 그림이나 그래프처럼 시각적으로 표현하는 것을 말하는데요. 연구물에서 이 데이터 시각화가 어떻게 활용되는지를 분석하는 방식은 크게 양적 접근과 질적 접근으로 나뉩니다.
오늘은 '양적 연구에서의 데이터 시각화'에 대해 알기 쉽게 정리해 보겠습니다! 💡
1. 양적 접근이란 무엇일까요?
양적 접근은 각종 연구물에서 데이터 시각화가 사용되는 수준(비율)을 수치화하여 양적으로 분석하는 방법이다.
즉, 논문 전체에서 그래프나 그림이 얼마나 많은 비중을 차지하고 있는지를 따져보는 것이다.
- 어떻게 측정할까? (구체적 방법) 양적 연구에서는 주로 FGA(Fractional Graph Area)라는 개념을 사용한다.
- FGA란 연구물의 전체 쪽수 중에서 데이터 시각화 결과물이 차지하는 쪽수의 비율을 산출하는 것을 뜻한다.
이를 통해 연도별로 FGA가 어떻게 변화했는지 분석하여, 데이터 시각화의 활용 추이를 파악할 수 있다.
2. 양적 데이터 시각화의 3가지 핵심 유형
연구에 활용되는 양적 데이터 시각화는 그 목적과 형태에 따라 크게 3가지 유형으로 나눌 수 있다.
📌 유형 1. 자료의 정리 (가장 기본적인 형태) 수집된 데이터를 한눈에 파악하기 쉽게 정리하는 형태이다.
우리가 일상에서도 자주 보는 친숙한 그래프들이 여기에 속한다.
- 종류: 선그림, 히스토그램, 막대그림, 원그림, 방사형 그림, 상자그림, 산점도, 혼합형 등
📌 유형 2. 통계분석 결과 제시 (심화된 분석 형태) 단순한 자료의 요약을 넘어, 복잡한 통계 분석의 결과를 시각적으로 보여
주는 형태이다. 분석 기법에 따라 매우 다양하게 나뉜다.
- 상관관계 및 회귀분석: 상관관계분석, 선형/비모수/로지스틱 회귀분석, 패널분석 등
- 다변량 분석: 요인분석, 군집분석(덴드로그램) 등
- 제3의 변수 영향분석: 매개/조절효과 분석, 경로분석, 구조방정식모형의 시각화 등
- 기타 고급 분석: 자료포락분석(DEA), 생존분석(콕스모형 등), 네트워크 및 신경망모형, 의사결정트리 등
📌 유형 3. 변종 (혼합형) 기존의 정형화된 틀을 깨고 표와 그림을 섞어서 보여주는 방식이다.
- 특징: 목차 하단에 표와 그림을 동시에 제시하거나, 표와 그림의 형태를 혼용하여 해석과 함께 제시하는 특징이 있다.
데이터 시각화의 양적 연구는 '얼마나 많은 시각화 자료가 쓰였는가(FGA)'를 측정하고, '어떤 통계적/시각적 유형(자료정리, 분석결과, 변종)이 사용되었는가'를 객관적인 수치로 분석하는 과정이라고 볼 수 있다.
* 출처 : 어서와 학술지는 처음이지_데이터를 활용한 연구(2025). 이채현, 허성일, 서재이, 피채희, 최정일. 청람
* 출처 : 현영섭(2023). 평생교육학연구 게재논문의 데이터 시각화 동향 분석. 2002년부터 2023년까지 게재논문을 대상으로. 평생교육학연구. 29(3). 65-104.