저자의 말
추천의 글
들어가는 말

1장 기자 데이터와 만나다
1.1. 데이터를 인터뷰하기
1.2. GIS로 탄생한 유독물 공장 지도
1.3. 사회 연결망으로 들여다 본 북한 권력

2장 데이터 저널리즘의 탄생과 현주소
2.1. 데이터 시각화 ‘오래된 미래’
2.2. 컴퓨터 활용보도의 탄생
2.3. 세계 탐사 보도 역사의 이정표가 된 지도
2.4. 빅데이터 시대와 저널리즘의 조우
2.5. 분석 도구의 ‘대중화’ 그리고 네티즌 참여
2.6. 속 빈 강정: 한국의 데이터 환경
2.7. 황무지에서도 꽃은 핀다
2.8. 스스로 만드는 DIY 정신으로

3장 데이터 수집 정제에서 분석까지
3.1. 데이터 마인드란 무엇인가?
3.2. 데이터 파일 형식의 기본: 구분자(delimiter) 이해하기
3.3. 데이터 및 자료 수집하기
3.4. 데이터 수집의 6가지 방법
3.5. 나만의 정보 파이프라인: 야후파이프 활용하기
3.6. 화석이 되어 버린 데이터 PDF 이미지 파일
3.7. ‘데이터 오류’ 바로잡기
3.8. 빈 셀(blank) 골라내기
3.9. 일관성 없는 표기 바로잡기
3.10. GREL과 정규표현식 활용하기
3.11. 데이터 저널리즘 생존 도구: 스프레드 시트
3.12. 엑셀 분석의 꽃 피벗 테이블
3.13. 꼭 알아야 할 엑셀 기능
3.14. 그 밖의 엑셀 고급함수 모음
3.15. 스프레드 시트에서 SQL 쿼리 사용하기
3.16. 통계에 관한 몇 가지 기본 상식
3.17. 데이터에 대한 과신을 버려야 데이터 저널리즘이 산다

4장 구글 퓨전테이블: 생애 첫 데이터 지도 만들기
4.1. 주소록으로 매핑하기: 5분에 끝내는 지오코딩
4.2. 경위도 좌표로 매핑하기
4.3. 지도 영역 색칠하기: 구역별 색상주제도
4.4. 퓨전테이블 지도 동해·독도 표기 바로잡기
4.5. 구글 퓨전테이블 쿼리로 고급 필터링하기

5장 데이터 시각화의 스위스칼 태블로(Tableau) 활용하기
5.1. 태블로형 데이터 만들기
5.2. 태블로 퍼블릭으로 그래프 작성하기
5.3. 태블로의 데이터 분류 방식
5.4. 그래프 정렬·필터링하기
5.5. 버블 차트 만들기
5.6. Box Plot으로 데이터 분포 파악하기
5.7. 피벗 테이블에 날개 달기: 하이라이트 테이블
5.8. 관심 데이터 표시하기: 피벗 테이블 Spotlighting 기법
5.9. 셀 색상+크기로 데이터 파악하기: 히트맵 작성
5.10. 데이터 쪼개고 묶어 새롭게 배열하기
5.11. 특정 집단과 다른 집단 비교하기
5.12. 태블로에서 지도 시각화하기
5.13. 2개 이상의 데이터 ‘가로’ 결합하기
5.14. 2개 이상의 그래프 합치기
5.15. 지진 데이터 분석하기
5.16. 역대 지진 TOP 10 추출하기
5.17. 10년 단위로 지진 규모 순위 추출해 정렬하기
5.18. 지진 규모별 비율 살펴보기: 측정값을 단계별로 나누기(Binning)
5.19. 지진 경위도 값으로 매핑하기
5.20. 인터랙티브 대시보드 만들기
5.21. 그래프와 지도를 Action 기능으로 연동시키기
5.22. 지도나 그래프상에서 직접 필터링하기
5.23. 태블로 ‘스토리 포인트’ 기능 활용하기

6장 공간 패턴을 읽으면 세상이 보인다
6.1. GIS의 기본 개념
6.2. GIS의 기본 요소
6.3. QGIS 설치 및 인터페이스 살펴보기
6.4. 지도 제작의 열쇠: 좌표체계의 이해
6.5. 지진 분포도 만들기
6.6. ‘실시간 좌표계 변환(On the Fly)’ 이용하기
6.7. 지도 좌표계 변환하기
6.8. 색상주제도 그리기
6.9. 진앙지 간 평균거리 계산하기
6.10. 지도 데이터 속성으로 검색하기
6.11. 지진 진앙지와 원자력 발전소 위치 반경 분석하기
6.12. GIS의 묘수 핫스폿 구하기
6.13. 격자형 밀도 지도 만들기
6.14. 행정경계 색상주제도 만들기
6.15. 주소에 공간좌표 부여하기: 지오코딩의 요령
6.16. 포털 지도와 대조해 보기
6.17. GIS만의 특별한 기능: 데이터 ‘공간결합’하기
6.18. 두 레이어 요소 간 거리 계산하기
6.19. 다음 API 활용해 도로명 주소를 X Y 좌표로 변환하기
6.20. 데이터 지도 출력하기

7장 네트워크로 세상을 읽다: 사회 관계망 분석 입문하기
7.1. 사회 관계망 분석 자료의 구성
7.2. 컴퓨터 프로그래밍으로 사회 관계망 분석 자료 준비하기
7.3. 행렬 데이터 변환하기
7.4. 노드엑셀(NodeXL)로 북한 권력 분석하기
7.5. 트위터와 유튜브 네트워크 시각화하기
7.6. 네트워크 시각화로 인수위원회 들여다보기
7.7. 텍스트 이면의 숨은 속내 알아내기: 의미망 분석

나오는 말
참고문헌

국내 최초의 데이터 저널리즘 실용서

입문에서 실전 응용까지
빅데이터 저널리즘 활용을 위한 길잡이!

최근 들어 인터넷과 연결된 정보 기술의 발전에 따라 보다 정교한 데이터 분석의 필요성이 더욱 증대되고 있다. 또한 실시간 데이터뿐만 아니라 아날로그 정보를 디지털로 전환해 많은 사람들과 정보를 공유하는 오픈 데이터(open data)의 방향으로 발전해 나가고 있다. 그러한 정보들은 사회의 모습을 정확하고 객관적으로 보여주는 것으로써 매우 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 개인들의 정보 활용 역량의 문제가 해결되지 않는 상황에서 더 많은 정보의 등장은 심각한 정보 불평등을 초래할 수 있다. 정보를 활용하고 해석할 줄 아는 사람들만이 정보를 통해 사회적경제적 힘을 가지게 되면서 정보를 이용하지 못하는 사람들과의 사회적 격차는 더욱 심화될 것이다.

이러한 정보 불평등을 해결할 수 있는 방안으로 ‘데이터 저널리즘’이 주목을 받고 있다. 정량화된 데이터를 분석하고 그 속에 감춰진 이야기를 발굴해가는 데이터 저널리즘의 특성은 데이터를 해석하지 못하고 활용하지 못하는 사람들에게 데이터에 대한 이해의 폭을 넓혀 줄 수 있다. 또한 데이터 공개와 데이터 분석이라는 데이터 저널리즘의 특징은 참여자들에게 데이터 관리와 처리 해석에 관한 기회를 제공해 줌으로써 데이터를 활용할 수 있는 능력을 키우는 교육의 장으로도 이용될 수 있다. 하지만 이렇게 유용한 ‘데이터 저널리즘’을 제대로 실천하는 언론사가 거의 없는 것이 현재 우리의 상황일 뿐만 아니라 이를 배울 수 있는 국내 참고문헌조차도 찾기 힘든 것이 현실이다.

이 책의 저자인 함형건 기자는 20년 경력의 방송기자이며 뉴스 앵커로도 친숙한 중견 언론인이다. 함형건 기자는 GIS와 인터랙티브 지도를 활용한 ‘우리 동네 유독물 공장 지도’를 제작하였으며 국내 취재 기자로는 드물게 GIS와 사회관계망 분석 등의 데이터 처리와 분석을 수차례 직접 수행했다. 또한 언론진흥재단과 방송기자연합회에서 현역 기자들을 대상으로 강의를 하고 있다. 이 책에는 강의를 하면서 쌓인 노하우도 함께 담고 있다.

해외에서 출간된 데이터 저널리즘 원서로는 [데이터 저널리즘 핸드북(The Data Journalism Handbook)]이라는 책이 잘 알려져 있다. 이 책은 ‘데이터 저널리즘’에 대한 개괄적인 소개와 더불어 ‘데이터 저널리즘’이 잘 실현된 사례와 작업 과정을 설명하고 있다.

하지만 국내에는 아직까지 ‘데이터 저널리즘’에 대해 알기 쉽게 설명해 주는 책이 거의 없다. 원서인 [데이터 저널리즘 핸드북]이 ‘데이터 저널리즘’의 개념과 사례에 대해 설명하는 책이라면 [데이터 분석과 저널리즘]은 기본적인 이론과 함께 국내 현장에서 경험한 구체적인 노하우를 그대로 담고 있을 뿐만 아니라 실제 적용 가능한 툴 사용법 등을 상세히 설명해 주는 실용적인 학습서의 성격을 띠고 있다.

이렇게 단 한 권의 책으로 ‘데이터 저널리즘’의 이론적인 부분과 실용적인 부분을 함께 담은 책은 [데이터 분석과 저널리즘]이 유일할 것이다. 더욱이 값비싼 상용 소프트웨어 대신 무료 공개 프로그램의 활용법을 소개하는 데 초점을 맞추고 있는 점도 특징이다.
오픈소스 지리정보시스템 QGIS와 사회관계망 분석 프로그램 노드엑셀(NodeXL) 데이터시각화 프로그램 태블로 퍼블릭(Tableau Public) 데이터 매핑 도구 구글 퓨전테이블 데이터 정제 프로그램 오픈 리파인 (Open Refine)등 10여 개의 툴로 20여 개의 실습 데이터를 활용해 시각화 와 분석 처리 방법을 상세히 설명한다. 특히 현업에 있는 기자가 국외를 비롯하여 국내의 ‘데이터 저널리즘’ 교육과정을 포함하는 포괄적인 내용을 다루었다는 점이 눈길을 끈다.

미국의 경우 전미탐사보도 언론인협회 (IRE)와 미국 컴퓨터활용보도기자회 (NICAR)가 매년 단기 집중 교육 프로그램 (BOOT CAMP)를 주최한다. BOOT CAMP는 하루에 8~9시간씩 수 일 동안 ‘데이터 저널리즘’ 기법에 대해 고강도 훈련을 받는 프로그램이다. 이 BOOT CAMP에는 미국 전역에서 컴퓨터 활용보도와 탐사보도에 관심 있는 많은 기자들이 참석하여 교육을 받는다. 또한 국내에서는 방송기자연합회와 한국언론진흥재단 등이 단기 교육과정을 개설하고 있다. 하지만 ‘데이터 저널리즘’의 필요성을 느끼고 관심이 있다고 하더라도 직접 참석하기 힘든 것이 현실이다. 참석한다고 하더라도 짧은 강의 시간에 깊이있고 다양한 실용적 기술을 익히기에는 역부족이다.

이러한 현실 속에서 [데이터 분석과 저널리즘] 한 권의 책을 통해 실전 교육 프로그램보다 더욱 상세하고 종합적인 기술을 익히고 ‘데이터 저널리즘’에 한 발자국 가까이 다가갈 수 있을 것이다. 또한 이 책에서 소개하는 분석 방법과 툴들은 저널리즘 외에도 인문학 전공자들의 학문연구나 기업에서의 다양한 분석기법으로도 폭넓게 응용될 수 있다. 최근에는 글로벌 기업에서도 인문계의 힘에 주목하고 있으며 인문계에서도 데이터를 다룰 수 있게 대학에서 ‘융합학문’을 가르쳐야 한다는 목소리가 높아지고 있다.

[데이터 분석과 저널리즘]의 주요 독자는 기자와 언론인 지망생 신문방송학과 학생들이다. 하지만 기자가 아니더라도 누구나 손쉽게 블로그와 소셜미디어를 통해 자신의 생각을 표현하고 정보를 널리 전달할 수 있는 세상이다. 데이터를 기반으로 한 예리한 분석을 필요로 하는 일반 블로거나 학생들 시민사회운동가 직장인 또한 이 책을 통해 많은 도움을 받을 수 있을 것이다.

이 책은 기자들이 ‘데이터 저널리즘’ 탐사보도를 외부 전문가 용역에 의존했던 관행에서 벗어나 현장 취재기자의 손으로 직접 수행하는 DIY 방식의 데이터 저널리즘시대를 만들어 가고자 하는 현직 기자 취재기자를 꿈꾸는 학생들 그리고 데이터 분석에 입문하고자 하는 일반인들에게도 일독을 권하기에 충분하다.