데이터 시각화 전문가 뉴스젤리가 엄선한 데이터 시각화 사례! 이번 달의 주제는 '2024 파리 올림픽'입니다 뉴스젤리가 매월 1회 국내·외 최신 시각화 소식을 전해 드립니다. :) |
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2024 파리 올림픽, 데이터 시각화로 본다면?
1. 올림픽 정신 앞에 '나이의 벽'은 없다! 🏅
2. 도쿄 올림픽과 비교했을 때 가장 성장한 나라는? 📈
3. 올림픽에도 '홈 어드밴티지'가 존재할까? 🏠
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위 그림은 역대 하계 올림픽 참가 선수들의 나이를 시각화한 스트립 플롯(Stirp plot)입니다. 스트립 플롯은 항목별 수치형 데이터를 일렬로 정렬해 분포를 파악할 수 있는 시각화 유형입니다. 위 사례에서는 1896년부터 2016년까지 하계 올림픽 참가 선수들의 나이와 2020년 도쿄 올림픽 참가 선수들의 나이를 종목별 스트립 플롯으로 표현했어요. 종목별 참가 선수들의 나이를 의미하는 점들이 뭉치고 흩어진 모양새를 통해 나이의 분포를 살펴볼 수 있는데요! 점이 밀집한 부분은 진한 검은색으로, 흩어진 부분은 연한 회색으로 다르게 표현되어서 더 쉽게 해석할 수 있습니다. 점이 정렬된 길이를 비교했을 때 전반적인 종목에서 과거의 올림픽보다 선수들의 연령대 범위가 작아진 것을 알 수 있죠!
한편 종목별 차트에서 가장 왼쪽의 초록색 점은 해당 종목의 최연소 선수 나이를, 가장 오른쪽의 빨간색 점은 최고령 선수 나이를 나타내는데요. 사례를 보면 점들의 분포가 종목마다 차이를 보이고 있습니다. 체조(Gymnastics), 다이빙(Diving), 스케이트보드(Skateboarding) 종목의 점들은 과거 올림픽과 도쿄 올림픽 모두 10대에서 4~50대 사이에 분포한 반면, 사격(Shooting)과 양궁(Archery) 종목의 점들은 10대부터 무려 70대까지 다른 종목에 비해 분포 범위가 훨씬 넓은 것을 확인할 수 있어요. 도쿄 올림픽 기준으로 각각 최고령 선수가 58세, 53세로 다른 종목에 비해 연령대가 높죠!
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종목별로 선수들의 나이 분포가 다르게 나타나는 이유는 무엇일까요? 이는 종목마다 선수에게 요구되는 역량이 다르기 때문이라고 하는데요! 체조와 다이빙처럼, 빠른 속도나 반사 신경 등의 신체적 조건이 중요한 종목에서는 나이가 어릴수록 유리할 수 있습니다. 하지만 신체적 조건의 영향을 상대적으로 적게 받는 사격이나 양궁의 경우, 나이는 큰 걸림돌이 되지 않죠! 오히려 오랜 경험을 통한 판단력과 숙련도가 강점이 되는 종목이라고 합니다.
실제로 이번 파리 올림픽에 출전한 우리 선수단의 최연소 선수는 반효진 선수(왼쪽 이미지, 17세), 최고령 선수는 이보나 선수(오른쪽 이미지, 43세)였는데요. 두 선수가 같은 '사격' 종목에 출전했다는 사실을 통해, 사격이 스포츠 중에서도 ‘나이의 벽’이 없다는 점을 다시금 확인할 수 있었습니다.
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📈 도쿄 올림픽과 비교했을 때 가장 성장한 나라는?
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위 차트는 2021년 도쿄 올림픽과 2024년 파리 올림픽에서 획득한 금메달 개수의 차이를 국가별로 시각화한 히트맵입니다. 국가별로 금메달 개수의 증감량을 색의 진하기로 표현했는데요! 메달 개수가 증가한 국가들은 왼쪽에, 메달 개수가 감소한 국가들은 오른쪽에 내림차순으로 정렬하고, 증감량이 클수록 짙은 초록색으로, 감소량이 클수록 짙은 빨간색(감소)으로 나타냈습니다.
단순히 획득한 메달의 개수만으로 국가별 성적을 비교하는 것이 아니라 이전 올림픽 대비 메달 개수의 차이를 비교한다는 점이 이번 사례의 특징인데요! 미국의 경우 파리 올림픽에서 무려 40개의 금메달을 획득하며 메달 순위 1위를 차지했지만, 지난 도쿄 올림픽에 비해 증가한 금메달 개수가 1개뿐이므로 위 차트에서는 낮은 등수에 위치해 있는 것을 확인할 수 있습니다. 반면 우리나라는 파리 올림픽에서 금메달이 총 13개로 전체 국가 중 8위였지만, 도쿄 올림픽에 비해 무려 7개나 증가한 성적으로 위 차트에서는 1위를 기록했습니다.
오늘 시각화는 단순히 메달을 얼마나 많이 땄는지가 아니라, 얼마나 ‘성장’했는지에 주목한 사례였어요. 지난 올림픽보다 성장하기 위해 더욱 노력한 선수들에게 박수를 보내고 싶습니다!
(출처 사이트에 접속하시면 국가별, 종목별 올림픽 성적에 관련된 더 다양한 시각화 사례를 탐색하실 수 있습니다. 한번 구경해 보시기를 추천 드려요!) |
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마지막으로 Financial Times의 'France uses Olympics home advantage to boost medals tally' 콘텐츠에 수록된 시각화 차트를 소개해 드리려고 합니다. 이번 사례의 주제는 스포츠에서 자주 거론되는 '홈 어드밴티지(Home Advantage)'입니다. 홈 어드밴티지란 스포츠 경기에서 홈팀이 원정팀보다 음식, 경기장, 응원, 심판 판정 등에서 가지는 이점을 뜻합니다. 익숙한 환경에서 자국 관중의 응원을 받으며 경기한다면 평소보다 선수가 좋은 기량을 발휘할 수 있을 것 같은데요. 과연 올림픽에도 ‘홈 어드밴티지’가 작용해 왔을지, 이번 파리 올림픽에서는 어땠을지! 데이터 시각화로 확인해 보겠습니다. |
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위 그림은 1956년 멜버른 올림픽부터 2024년 파리 올림픽까지 역대 하계 올림픽 개최국의 메달 성적을 시각화한 스몰 멀티플즈입니다. 스몰 멀티플즈란 동일한 데이터 값을 기준으로 한 같은 유형의 시각화 차트를 나열한 세트를 의미하는데요! 사례에서는 개최국별 메달 성적을 시각화한 총 18개의 라인 차트를 시간순으로 나열했습니다. 각각의 라인 차트에서는 해당 국가가 올림픽을 개최한 연도를 X축의 중앙값으로 놓고, 이전과 이후 8년간의 올림픽 성적을 점으로 이어 추이를 나타내고 있습니다. 차트의 Y축은 해당 올림픽에서 개최국이 차지한 메달의 비율을 의미해요.
여러 차트의 시각적 패턴을 한눈에 파악할 수 있다는 스몰 멀티플즈의 특징을 활용해, 국가별로 메달 비율의 변화 추이를 보면서 홈 어드밴티지가 작용했는지 알아볼 수 있는데요! 사례를 보면 올림픽 개최 당시의 메달 성적을 나타내는 중앙의 노란색 점이 대부분 가장 높이 위치해 있는 것을 확인할 수 있어요. 이를 통해, 대부분의 국가가 자국에서 올림픽을 개최했을 때 전후의 올림픽에 비해 두드러지게 좋은 성과를 냈다는 인사이트를 얻을 수 있습니다.
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이번 파리 올림픽 역시 홈 어드밴티지가 작용했다고 볼 수 있는데요! 오른쪽 하단 프랑스의 라인 차트를 보면 과거에 비해 메달 비율이 급상승하며 좋은 결과를 기록한 것을 알 수 있습니다.
물론 예외도 있었는데요. 1976년 몬트리올 올림픽을 개최한 캐나다의 경우, 개최 연도보다 이후에 참여한 올림픽에서 훨씬 좋은 성과를 내면서 차트가 우상향 했습니다. 이를 종합해 봤을 때, 홈 어드밴티지는 분명 존재하지만 절대적이지는 않다고 해석할 수 있었어요. 님은 어떤 인사이트를 발견하셨나요?
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