Over the last few years, various multimedia devices and services have changed user’s role from consumer to producer. They allow users to share their own content and access data through various social network services. However, accumulated data from various SNS services have made it difficult for users to find the patterns and the issues that they are interested in. In this regard, casual infovis can give users the insight they need from the data that they produce.
This research defines socially contextualized information visualization as the personal information visualization that views the pattern of personal interests and the relationship with other users. Also, the model design criteria were derived by analyzing previous research, grouping generated user data and the visual communication model. Through this process, socially contextualized information visualization model design is proposed to help users find insight, and further expand their relationship against other users. The applicability of the model is validated by Implementing a visualization method on the SNS data (Last.fm data).
The result of visualization was tested through the user interview, and the possibility of developing a new visualization method in personal infovis area was suggested. The results and findings from this research may serve as a guideline for the future related research.
최근 개인이 사용하는 스마트 기기와 다양한 SNS서비스 사용이 급격히 증가하면서, 개인이 만들어내는 User-generated contents가 폭발적으로 증가하고 있다. 그러나 기존의 시각화 방법은 특정 전문영역에서 전문가의 정확한 데이터 분석 시각화 방법에 초점이 맞춰져 있으며, 최근에 들어서야 일반 사용자를 위한 정보시각화의 중요성을 언급한 Casual infovis분야가 제시되었다. 그러나Casual infovis분야는 아직 본격적인 사례 연구가 미흡하며, 그 개념정리만 되어 있는 상태이다. 따라서 사용자가 생성하는 데이터의 ‘사용자’라는 개인의 특성을 충분히 반영한 Personal information visualization에 대한 모델 디자인과 방법에 대한 사례연구가 필요하다.
본 연구는 개인의 관심사 패턴과 동시에 다른 사용자와의 관계를 조망할 수 있는 Personal information visualization을 Socially contextualized information visualization 으로 정의 내리고, 기존 사례연구 분석, 사용자 데이터 분류, 커뮤니케이션 모형, 데이터 재구성 및 시각화 과정 정리를 통해 모델 디자인을 위한 고려 요소를 도출했다. 이러한 과정을 통해 Socially contextualized information visualization 모델 디자인 프레임워크를 제시하였으며, 이를 활용해 실제 SNS데이터를 사용한 시각화를 구현 함으로써, 모델 프레임워크의 효과성을 검증하였다.
제안된 Socially contextualized information visualization 모델 디자인과 Last.fm데이터를 이용해 구현된 시각화 방법은 심층 인터뷰를 통해 사용자에게 긍정적인 평가를 얻었으며, 이를 통해 Personal infovis 분야에 시각화 가이드 제공의 가능성을 일부 살펴 볼 수 있었다. 나아가 본 연구의 Socially contextualized information visualization 모델 디자인 및 시각화 방법 제안은 음악관심사 SNS 데이터 외에 영화, 독서, 뉴스그룹 등 다양한 사용자 데이터 특성을 살린 효과적인 정보 시각화 연구의 계기가 될 것이다.
