세부 특징 이론(Feature Integration Theory)과 태그 클라우드의 표시

(태그클라우드 by Allblog Tags)

위와 같은 태그의 표시는 웹 2.0의 대표적인 특징 중 하나인 태그클라우드의 전형적인 표시방법이다. 이러한 표시 방법은 기존에 주로 사용되었던 계층적인 표시방법이라던지, 비슷한 내용을 그룹화하여 표시하는 방법과는 매우 다른 방법이다. 과연 위와 같은 표시 방법은 어떠한 장점이 있을까?

태그를 표시하는데 있어서 가장 중요한 것은 결국 자신이 원하는 태그를 빨리 찾을 수 있도록 하는 것이다. 따라서 태그 클라우드 표시 문제는 결국 Visual Search 문제로 귀결된다. Visual Search란 눈이 특정 영역 내에서 원하는 특징 또는 내용을 찾아내는 과정이다. 예를들어 아래의 두 개의 그림에서 B를 찾아보자.

아마 당연하게도 위의 그림에서 B를 찾는 것이 아래의 그림에서 B를 찾는 것보다 훨씬 어려움을 알 수 있을 것이다. 이유는 당연하지만 검색해야할 대상이 많기 때문이다. 실제로 걸리는 시간을 검색해보면 B를 찾는데 걸리는 시간은 P의 갯수가 얼마나 많은지에 따라 선형적으로 증가한다. 이는 눈이 순차적인 검색을 수행하면서 B를 찾아낸다는 명백한 증거이다. 그러나 눈은 순차적인 검색만 수행할까? 아래의 그림에서 O를 찾아보자.

아마 대부분의 사람들은 O를 단번에 찾아 낼 수 있었을 것이다. 이것은 과연 위의 그림과는 무엇이 다르길래 한번에 찾아 낼 수 있었을까? 실제로도 O를 찾는데 걸리는 시간을 측정해보면 한눈에 보일 수 있는 범위 내에서는 X의 양에 무관하게 일정한 시간내에 O를 찾아낼 수 있는 것을 볼 수가 있다. 이는 시각이 병렬적 검색을 수행된다는 명백한 증거이다.

왜 어떤 경우에는 병렬적인 검색을, 어떤 경우에는 순차적인 검색을 수행할까? 인지과학에서는 이를 세부특징이론(Feature Integration Theory)을 이용해 설명한다. 이 이론에 따르면 인간의 눈은 시각을 처리할때 단순히 모든 픽셀의 색깔을 입력받아 처리하여 물체를 구분하는 것이 아니라 색깔, 방향, 곡률, 크기 등 세부적인 특징을 받는 세포가 있으며 이를 통합하여 물체을 인식한다는 이론이다. 여기서 중요한 것은 통합과정으로 인간의 시각 처리 능력에는 한계가 있기 때문에 사람이 주의(Attention)를 기울인 경우에만 이 통합이 이루어진다.

그러면 왜 어떤 것이 순차적인 검색이 되고, 어떤 것이 병렬적인 검색이 되는지는 명확해진다. 즉, 주의가 필요한 통합을 수행하고 나서야 구분할 수 있는 P와 B는 순차적인 검색이 이루어지는 반면 그렇지 않은 X와 O는 병렬적인 검색이 이루어진다. 이는 주의를 기울이지 않아도 따로 인식되는 특징인 곡률이나 방향에 의해서 구분이 가능하기 때문이다. 마찬가지로 태그클라우드에서 흔히 사용되는 기법인 크기가 다른 글자나 색깔이 다른 글자를 찾는 과제를 수행하여도 병렬적인 검색을 수행하는 것을 볼 수가 있다.

태그 클라우드는 바로 이러한 점을 아주 잘 이용하고 있는 것으로 보인다. 색깔이나 크기와 같이 병렬적인 검색이 가능한 특징을 이용하여 중요 태그 또는 관심도가 높은 태그를 쉽게 찾아낼 수 있도록 하고 있다. 다만 고민되는 것은 거북거북님의 알파벳 순서로 정렬된 Tag의 힘에서 지적한 바와 같이 이와 같이 특정 태그에만 집중하게 될 경우 좋은 내용을 담고 있지만 관심도는 낮은 태그의 노출빈도는 점점 줄어들 수 밖에 없다는 점이다. 부익부 빈익빈이랄까? 한번 노출되기 시작한 태그는 계속 눈에 띄게 되고 그렇지 않은 태그는 점점더 관심권 밖이 된다. 그래서 거북거북님이 말씀하신대로 ABC 순으로 정렬된 태그를 이용해 강조되지 않은 태그도 검색이 가능하도록 할 필요가 있는 것이다. 물론 어떤 방법이 옳을지는 아직은 잘 모르겠다. ABC순으로 정렬하는 방법, 계층적으로 정렬하는 방법이나 관련 내용을 지리적으로 가까이 표시하는 방법 등이 혼합되어 사용될 수 있을 것이다.

http://en.wikipedia.org/wiki/Visual_search
http://en.wikipedia.org/wiki/Feature_integration_theory
http://an.kaist.ac.kr/~haewoon/tt/15