웹 페이지 내 분석 도구의 추세 데이터 분석을 위한 UX 디자인 연구 ­-뷰저블 솔루션 연구를 중심으로­- = A UX Design on the Trend Data Analysis of In-page Visual Analytics Tools -Focused on Beusable Solution Research-

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Background: Throughout the data industry markets grow in size globally, in-page analytics Tool to help gain insights and make storytelling using data is widely used. However, the functions of the in-page analytics Tools are focused on the public analysis based on the heatmap and the UI and functions for the analysis of the overall flow of the insight for the service are not considered. Therefore, in this study was conducted with the aim of UI development that helps users to get service improvement factors from UX side, focusing on trend data analysis.
Methods: This study investigated data visualization method through literature survey and case study and investigating service for UI development of analysis tool in web page. The research subjects were selected as a visualization tool, which is a visualization tool for easy access and data viewing for future prototype development and progress. Analysis of basic components and improvement factors of data visualization tool through analysis of Beusable and derived service idea from trend data perspective. Based on the functional elements of the service idea, the prototype was produced and the research hypothesis was verified through expert evaluation.
Result: As a result of the evaluation of the experts through the prototype, we focused on the trend of the data and made a positive response to the research direction of the category by comparing the comparison. Key improvements include the need to define long-term trend data and the lack of a link between the heatmap and the analysis.
Conclusion: In this study, UX designer made a research hypothesis and prototype to understand the overall pattern of how user data flow changes over time and to improve problems. The research hypothesis was verified by not only the suggestion of the interaction but also the expert evaluation, and confirmed the usability verification and improvement points. As a result of the analysis, it is meaningful to have received a positive answer from the point of view that the data analysis function of the new perspective is focused on the essential functions from the viewpoint of the practitioner.

국문 초록 (Abstract)

연구배경: 최근 세계적으로 데이터산업 시장이 증가함에 따라 데이터를 활용하여 인사이트를 발굴하고 스토리텔링을 할 수 있도록 도와주는 웹 페이지 내 분석 도구(in-page analytics tool)가 전 분야에 걸쳐 널리 활용되고 있다. 그러나 현재 웹 페이지 내 분석 도구들의 기능은 히트맵을 기반으로 한 공시적 분석 위주이며 서비스의 전체적인 흐름을 파악하고 인사이트를 얻을 수 있는 통시적 분석을 위한 UI와 기능이 고려되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 추세 데이터 분석을 중심으로 UX 측면에서 서비스 개선 요소를 얻을 수 있도록 도와주는 UI 개발을 목적으로 연구를 진행했다.
연구방법: 본 연구는 문헌 조사와 사례 조사를 통해 데이터 시각화 방법에 관해 연구하고, 국내외 데이터 시각화 도구의 시각화 방식을 분석하여 웹 페이지 내 분석 도구의 UI 개발을 위한 서비스를 조사했다. 주요 연구 대상은 추후 프로토타입 개발 및 진행을 위하여 초보자도 쉽게 접근하여 데이터를 살펴볼 수 있는 시각화 도구인 뷰저블로 선정하였다. 뷰저블 서비스의 분석을 통해 데이터 시각화 도구의 기본 구성 요소 및 개선 요소를 분석하고, 추세 데이터 관점의 서비스 아이디어를 도출하였다. 서비스 아이디어의 기능 요소를 바탕으로 프로토타입을 제작하고 전문가 평가를 통해 연구 가설을 검증했다.
연구결과: 프로토타입을 통해 전문가 평가를 진행한 결과, 데이터의 추세에 집중하여 비교를 세분화하여 카테고리화 한 것에 관한 연구 방향성에 대해 긍정적인 반응이 나타났다. 주요 개선점으로는 장기간 추세 데이터의 필요성에 대한 정의와 히트맵과 분석 내용의 연계성이 부족하다는 점이 있었다.
결론: 본 연구는 UX 디자이너가 시간에 따라 사용자 데이터 흐름이 어떻게 변화하는지 전체적인 패턴을 파악하고 문제점을 개선하기 위해서 연구 가설을 세우고 프로토타입을 제작하였다. 전문가 평가를 진행해 연구 가설을 검증하고 사용성 검증 및 개선점을 확인했다. 분석 결과, 실무자 관점에서 필수적인 기능에 집중하여 새로운 시각의 데이터 분석 기능을 제안하였다는 것에 대해 긍정적인 답변을 얻은 것에 그 의의가 있다.

참고문헌 (Reference)

• 1 신희숙, "정보 시각화 기술과 시각장애인을 위한 정보 표현기술" 28 (28): 2013
• 2 곽민구, "인터랙티브 데이터 시각화 디자인 사례 연구: 디지털 뉴스 미디어블룸버그, 뉴욕 타임즈를 중심으로" 성균관대학교 2018
• 3 Kim, G, "인간 중심 UX 디자인: 미래를 만드는 인터랙션 디자인 프로세스" 에이콘출판사 2013
• 4 한국데이터진흥원, "송한나의 The Art of Data (2회): 이럴 땐 이런 그래프:데이터에 맞는 시각화 방법"
• 5 이지선, "빅데이터를 위한 정보디자인의 시각화 방법 및 표현 연구" 한국기초조형학회 14 (14): 259-269, 2013
• 6 Bartosz, M, "Visual Analytics: Uncovering the Why in Your Data" 15 (15): 2015
• 7 John, B, "The 10 Google Analytics Metrics Everyone Else is Tracking"
• 8 Optipedia, "OPTIPEDIA Optimization Glossary: Heatmap"
• 9 William, F, "How to Use In-page Analytics And How It Can Help Boost Conversions"
• 10 Simonsen, J, "Collective Analysis of Qualitative Data. Situated Design Methods" 99 : 2014
• 11 Edge, D, "Bringing AI to BI: Enabling Visual Analytics of Unstructured Data in a Modern Business Intelligence Platform" 2018
• 12 한국데이터진흥원, "2017 데이터산업 백서" 20-, 2017