[재미있는 수학] '장미 그림'으로 시각화…통계로 세상 구한 나이팅게일

자료의 요약과 표현 ⑤

나이팅게일은 자료에 대한 이해와 창의적인 사고를 바탕으로 원그래프를 응용하여 장미 그림을 나타내었습니다. 이 사고의 과정을 관찰하면서 데이터 시각화에 대한 안목을 길러보시기를 바랍니다.

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데이터 시각화를 할 때 나타날 수 있는 통계 그래프는 막대그래프, 꺾은선그래프, 원그래프, 띠그래프 등의 기본적인 통계 그래프 이외에도 자료에 대한 이해와 창의적 사고를 바탕으로 다양하게 응용해서 나타낼 수 있습니다. 이번에는 역사적으로 의미가 있는 창의적인 그래프를 알아보도록 하겠습니다.

설득력을 높이기 위해 창의적인 방법으로 그래프를 사용하여 그린 통계 그래프로 백의의 천사로 알려진 플로렌스 나이팅게일(Florence Nightingale, 1820~1910)의 장미 그림이 유명합니다. 나이팅게일은 1854년 4월부터 1855년 3월까지 크림전쟁(1853년 10월~1856년 3월, 크림반도에서 벌어진 전쟁)에 간호사로 참전했습니다. 그런데 그녀가 근무한 야전병원의 상태는 매우 열악했습니다. 좁은 장소에서 많은 환자가 뒤섞여 방치되었고, 불결했으며, 약품 또한 턱없이 부족했습니다. 그녀는 수많은 부상병과 사망자를 보며 병원에 들어올 당시 부상 원인과 죽었을 때 사망 원인이 다르다는 사실을 발견했습니다. 나이팅게일은 우선 환자들의 부상 정도와 상태를 매일 기록했고, 사망자에 대해서도 원인과 내역을 기록하며 분석했습니다.

매일 기록된 데이터를 참고해 사망 원인을 분석해보니 대부분이 병원균 감염이었습니다. 나이팅게일은 전염병을 예방하려면 환경 개선이 우선이라고 생각했습니다. 그런데 환경을 개선하려면 이를 결정하고 실행하는 행정관을 설득해야 했습니다. 나이팅게일은 관료적인 그들을 설득하기 위해 자료를 살폈습니다. 환자와 사망자에 대해 기록한 기존 문서는 단순한 표 형태로 사망자와 부상자의 수치만 보여주었습니다. 나이팅게일은 사망 원인에 대한 강렬한 인상을 심어주기 위해 이를 통계 그래프로 나타냈습니다. 사망자가 죽은 원인을 비율로 확인할 수 있도록 전체에서 각 부분이 차지하는 비율을 나타내기에 적절한 원그래프를 응용했습니다. 여기에 환자의 증가 규모도 볼 수 있게 다음과 같은 방식으로 표시했습니다.

원그래프의 원을 12개 부채꼴로 나눴고, 각 부채꼴이 한 달을 표현하게 했습니다. 그런 다음 그 부채꼴을 세 부분으로 나누어 사망 원인을 색으로 나타냈습니다. 파란색은 콜레라와 세균성 이질 등 전염병으로 인한 사망을, 빨간색은 상처로 인한 사망을, 그리고 검은색은 원인이 파악되지 않은 사망을 의미하는 식이죠.

여기에 오른쪽에는 1854년 4월~1855년 3월, 왼쪽에는 1855년 4월~1856년 3월에 발생한 사망자를 원그래프로 표현해 비교할 수 있게 했습니다. 또한 사망자의 규모가 다름을 표현하기 위해 원그래프의 크기를 다르게 표시했습니다.

이렇게 그린 통계 그래프를 ‘장미 그림’이라고 합니다. 이 통계 그래프는 군인들이 적에 의해서 죽는 경우보다 질병으로 죽는 경우가 더 많다는 사실을 보여줍니다. 숫자만으로는 이 문제의 심각성을 느끼지 못했을 행정관들이 이 통계 그래프를 토대로 야전병원 위생의 중요성을 느끼게 되었고, 결국 야전병원의 환경이 개선되었습니다. 나이팅게일이 야전병원의 환경 개선과 더불어 환자들을 밤낮 가리지 않고 돌봄으로써 크림전쟁에서 영국군 사망률은 42%에서 2%라는 획기적인 비율로 줄어들었습니다. 나이팅게일은 이러한 노력을 인정받아 1858년에 여성 최초로 영국 왕립통계학회의 회원이 되었습니다. 또한 1972년 국제간호협의회(International Council of Nurses, ICN)에서는 나이팅게일의 생일인 5월 12일을 국제 간호사의 날로 지정했습니다.

홍창섭 경희여고 수학교사

상황에 맞는 데이터의 표현, 즉 데이터 시각화는 관련된 사람들을 설득하고 동의를 이끌어내는 데 좋은 도구입니다. 나이팅게일이 행정관을 설득하기 위해 원그래프를 응용하여 장미 그림으로 나타낸 사고의 과정을 따라가며 여러분도 데이터 시각화란 무엇인지 생각해보시기 바랍니다. 다음번에도 역사적으로 의미 있는 다양한 창의적 그래프에 대해 더 알아보도록 하겠습니다.