데이터를 분석할 때 유념해야 할 것들 원문 링크 : https://uxdesign.cc/designing-with-data-ed721ffa008e 번역 : 김성경 @pxd ✍️ 큐레이터의 코멘트 오늘날 많은 프로덕트 디자이너의 관심사 중 하나인 데이터, 데이터를 다루는 디자이너가 명심해야 할 것들을 소개한 글 입니다. 그 중 고개를 끄덕이게 만든 3가지 현상을 공유합니다. 1️⃣ 신규성 영향 (Novelty effect) 제품이 새롭게 선을 보이면 자연스레 주목을 받게 됩니다. 소위 말하는 오픈빨이죠. 그렇기 때문에 초기 데이터가 긍정적일 수 있습니다. 인간은 새롭고 낯선 대상에 더 집중하기 때문인데요. 믿기 어려울 만큼 좋은 결과를 보이고 있다면 의심할 필요가 있다고 합니다. 2️⃣ 호손 현상 관찰 대상자는 자신이 관찰되고 있다는 것을 인식했을 때 자신의 행동을 조정, 순화한다고 합니다. 이런 행동을 줄이기 위해 누가 참가자이고 실험자인지 불분명하게 연출하는 방법이 있네요. 비슷하게 사용자가 제품이 가짜(프로토타입)라는 걸 눈치채는 순간 왜곡된 답변을 한다고 합니다. 프로토타입을 애써 만든 실험자를 의식하여 긍정적인 답변을 하는거죠. (그러니 프로토타입을 실제감 있게 만들면 좋겠죠?) 3️⃣ 확증 편향 아마 가장 경계해야 모습이라고 생각합니다. 사용자 수많은 피드백 중 한 마디, 빼곡한 데이터 중 특정 숫자에 꽂혀서 모든 논리를 끼워 맞추는 상황에 처할 수 있습니다. 팀이 하나의 굵은 편견을 공유하고 있거나, 리서치를 빨리 마감해야 하는 상황에서 더 그런 경향을 보이게 됩니다. 혹시 이미 답을 정해놓고 이를 뒷받침할 근거를 찾는 답정너는 아닌지 스스로 의심해봐야겠습니다.