For usability engineering purpose, one often needs to draw important conclusions on basis fairly unreliable data, and one shoul certainly do so since some data is better than no data.
- Jacob Nielson, 1993
즉, Jacob Nielson은 데이터가 전혀 없는 것보다 있는 것이 낫다고 주장한다. 심지어 그것이 부정확한 신뢰롭지 못한 데이터라도... 물론, 데이터가 없는 것보다 조금이라도 있는 것이 낫다. 하지만, 그 데이터가 부정확하고 신뢰롭지 못한 데이터라면 문제가 달라진다. 우리는 잘못된 데이터로 잘못된 결론에 도달할 가능성이 그만큼 커지게 된다.
실제 현장에서 일을 하다보면, 데이터 부재라는 상황에 많이 부딪힌다. 우리가 원하는 정도의 풍부한 데이터는 없다. 이곳 저곳에서 데이터를 끌어오고, 자체적으로 다양한 리서치를 수행한다고 하더라도 항상 데이터에 대한 갈증에 목 마르게 된다. 그렇다고 해서, 우리는 Insights를 뽑기 위해 멈출 수는 없는 것이다. Jacob Nielson의 말처럼 종종 부정확하고 신뢰롭지 못한 데이터에서 Insights를 뽑아내야 하는 상황에 부딪히게 된다. 이때 고민을 하게 된다. 과연 우리는 Insights를 어떻게 뽑아야 하고, 그 Insights가 맞다고 확신할 수 있을까? 쉽지 않은 일다.
하지만, 확실한 것은 있다. 그 어떤 상황이라도 데이터에 대해서 신중하게 접근하여 분석해야 하고, 조금이라도 더 많은 데이터를 확보하려고 노력해야 한다는 것이다. 그리고 가능한 많은 다양한 관점으로 데이터를 보려고 해야 한다는 것이다. 어떤 종합적인 시각으로 볼 것인지, 어떤 부분이 빠져 있고 그로 인해 발생할 수 있는 문제점은 무엇인지, 그 문제를 해결하기 위해서는 어떻게 해야 하는지에 대해서 고민, 고민, 또 고민을 해야 한다.
프로젝트에서 한 순간의 실수는 그 이후의 작업 및 결과에 대해서 심각한 문제를 초래할 수 있다. 데이터에 대한 접근 및 분석에 있어서도 마찬가지이다. 이 사실을 절대 잊지 말아야 한다.
제 생각에는, Jacob Nielson이 저와 같은 주장을 할 수 있는건, 그것이 Usability Engineering이기 때문에 가능한 것이 아닐까 생각합니다. 아무리 정량화 할 수 있다고 하여도, Usability와 관련된 데이터는 결국 사람과 관련된, 사람에 의한 데이터 아닐까요. data에서 outlier 라고 여겨지는 것들도 보는 관점에 따라선 outlier가 아닐수도 있을 것이고, 좀 극단적인 경우를 생각하자면 그 곳에서 또 다른 가능성이나 시장을 볼 수도 있지 않을까 생각해봅니다. :)
답글삭제@Pongdang - 2010/03/09 08:12
답글삭제Usability Engineering의 분야라고 해도 객관적이고 사람들에게 신뢰를 얻을 수 있는 데이터를 획득하는 것이 중요합니다. 물론 사용성 평가에서는 데이터 자체보다는 그것이 의미하느냐가 무엇인지, 그것이 더 중요하겠지만, 그래도 그 이전에 데이터를 추출하는 과정 자체도 유의미해야 할 것입니다. 그래야만 다른 사람에게도 논리적인 설득이 가능할테니까요.