도시는 이동의 결사체다. 동선의 효율을 높이기 위해, 혹은 편의를 유지하기 위해 매순간 어마어마한 사회적 비용을 지불하는 집합체다. 도시 교통이 생물체의 혈류에 비유되곤 하는 것은 시각적 유사성을 넘어 실제 그 멈춤이나 정체가 곧바로 도시 기능의 마비를 가져오기 때문이다. 그런 도시에서 살아온 현대인에게 이동의 제약은 기능적 마비와 더불어 기본권의 제약, 심리적 구속이라는 견디기 힘든 느낌을 가져온다. covid-19에 대응한 사회적 거리두기 조치의 핵심은 외부 일상활동의 제한, 동선의 제약인데, 이는 도시의 구조와 정신에 정면으로 반한다. 그러므로 선량한 시민들과 방역당국의 바람에도 불구하고 이동을 제한하는 조치가 완벽하게 이행되리라고 기대하는 것은 불가능하거나 적어도 자연스럽지 않다. 그럼에도 불구하..
"군중은 이미지로만 사고 가능한 바 이미지에만 감응한다. 그들을 겁주거나 매혹하여 행동의 동기를 부여하는 것은 오직 이미지밖에 없다. " Crowds being only capable of thinking in images are only to be impressed by images. It is only images that terrify or attract them and become motives of action. - Le Bon (1895), The Crowd: A Study of the Popular Mind 바다에 들어가 파도를 몸으로 경험해보면 파도의 성질이 눈짐작과 얼마나 다른지 깨닫게 된다. 코로나바이러스가 말그대로 인류를 휩쓸고 다니는 시국을 지켜보며, 처음 바다에서 파도를 경험한 그..
지난 글에서 지적했던 데이터 오류에 대해 data.seoul에 직접 문의했다. 아마도 서울시설공단 측에서 건너왔을 답변은 아래와 같다. 현장 자전거에 부착된 단말기는 주행거리를 계산하는 기능이 있는데, 현장 단말기는 한정된 배터리로 동작되기 위해서 저전력 설계가 되어 있습니다. 1분마다 한번씩 wake up해서 주행거리를 덧셈하게 되는데, CPU 데이터의 오버플로우가 발생하게 되면, 주행거리가 실제보다 짧게 나오는 경우가 생깁니다. 외부환경(비, 햇빛)에 의해서 운용될 때 노후화로 인하여 주행거리 계산 기능이 100%이 정확도를 갖지 못하는 현실적인 어려움이 있습니다. 한마디로, 자전거에 장착된 회로 성능과 내구도가 좋지 못해 어떤 주행거리 데이터는 엉터리일 수 있다는 것이다. 그리고 행간에는 이것이 뭔..
지난번 O-D 지도를 만든 업보로, 2017년 전체 데이터도 마찬가지 방식으로 지도에 펴보지 않을 수 없게 되었다. 사실 ‘마찬가지 방식’은 될 수 없다. 선의 개수가 31.2만 개에서 415.6만 개로 13배 이상 늘어났기 때문이다. 아래에서 보겠지만, 30만 개까지는 봐줄 만하다 쳐도 400만 개의 선을 종이 한 장 위에 그리면 어떻게 그리든 복잡해 보인다. 즉 이해 가능한 그림을 그리려면 우선 데이터를 어떤 식으로든 쪼개어야 한다. 나누어 그려야 하다는 것은 그만큼 해야 하는 설명의 양도 늘어난다는 뜻이 된다. 그런데 막상 적다 보니 할 이야기가 한도 끝도 없이 많다. 실은 그동안 내 글 자체가 그랬다.. 보이려던 건 그림 몇 장인데 결과적으로는 글 쓰는 데 너무 많은 에너지를 소모하게 된다. 당초..
며칠 전, data.seoul이 데이터를 한꺼번에 올리지 않고 굳이 끊어먹고 있다는 핀잔 섞인 글을 올렸는데, 불과 몇 시간 후 나머지 데이터가 올라왔다. 약오르게.아무튼 댓글 제보에 감사하며. 업데이트된 데이터를 반영, 앞의 글에서와 동일한 방법으로 서비스 시작 시점부터 2018년 1분기까지의 대여기록 764.5만 건을 scatterplotting 해보았다. 2015년 9월 19일 - 2018년 1분기 대여내역의 이동거리에 따른 scatterplot. 전체적으로는, 사실 몇 달 전 대여소 기준 데이터를 가지고 7편의 글을 작성하면서 탐색했던 바를 재확인해주는 그림이다. 다만 이 그림은 색의 농담 차이를 어떻게 이해할 것인가에 따라 여러 해석이 가능하기 때문에 자기완결적이지 않다. 가령, 2017년 연간..
지난 글에서는 데이터를 열자마자 곧장 지도로 들고 달려가버렸다. O-D 데이터는 아니어도 이전 글들에서 따릉이 이용패턴에 대한 윤곽은 이미 잡았다고 생각하기도 했고, 일단 내 마음이 급했다.대부분의 경우 기술통계량(descriptive statistics) 등 기본적인 데이터 이해 없이 시각화에 나서는 건 바람직하지 않거니와 실상 가능하지도 않다. 비유하자면 신체 측정도 하지 않고 눈대중으로 맞춤정장을 만들려는 꼴이다. 무엇을 디자인할지 정하지 않고 디자인하려는 것. 그런데 사실 시각화라는 단어를 어떻게 규정하느냐에 따라 위의 비판은 틀린 것일 수 있다. 시각화란 무엇인가? 반드시 현란하고 고도로 정제된 것만이 시각화인가. 스케치북에 크레용으로 그린 일과표, 수학문제를 풀려고 그린 함수곡선도 시각화가 아..
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