🎩 12월 4주 마부뉴스 | 빛의 시세는 얼마?

2020. 12. 24.

마부뉴스가 소개하는 12월 넷째 주 읽을거리! 권혜진 데이터저널코리아 대표 인터뷰, 빛의 시세, 총기 사고 시각화, 바이든 내각 여성 비율, 매드매스를 전해드려요. 각 이미지나 제목을 누르면 소개하려는 콘텐츠로, 밑줄 친 부분을 누르면 함께 보면 좋은 기사나 페이지로 연결됩니다.🎩

레퍼런스

1세대 데이터저널리스트가 말하는 데이터저널리즘이란

데이터저널리스트가 커뮤니티에 관심을 가지는 이유 / 사단법인 코드

앞뒤 맥락을 알 수 있는 저널리즘을 추구하고 싶다는 생각에 처음 데이터저널리즘에 관심을 가지게 됐다는 국내 1세대 데이터저널리스트 권혜진 사단법인 코드 이사. 코드는 "공유와 개방의 가치를 전파하고 열린 사회를 만들고자 하는 사람과 조직을 연결해 보다 나은 세상을 만들어내는 커뮤니티"를 지향하는 곳이라고 해요. 권 이사는 커뮤니티를 통해 데이터저널리즘이 지닌 공유와 개방의 가치가 퍼져 나가길 바라기에 큰 관심을 두고 있다고 합니다. '날것'을 다루는 재미가 데이터저널리즘의 매력이라고 말하는 그의 인터뷰를 영상으로 만나보세요.

탐정 민초🍧

레퍼런스

빛이 얼마지?

Whoa, it's dark in here! Better turn the light on / 푸딩

빛이 얼마인지 생각해 보신 적이 있나요? 푸딩에서 빛의 시세를 표현한 인터랙티브 페이지를 만들었어요. 스크롤 1픽셀이 미국 평균 노동 1초를 의미한대요. 스크롤을 내려서 확인해보니 2020년 기준 빛의 가격은 엄청 저렴했어요. 그렇다면 1800년대에는 1시간의 빛을 구하려면 얼마나 일해야 할까요? 스크롤을 쭉쭉 내려가며 확인해보세요. 그러면 화면 우측 하단에는 노동 시간이 쌓이고, 좌측에는 관련된 이야기가 올라와요. 재밌는 이야기 덕분에 스크롤 내리는 게 지루하지 않았어요. 1800년대는 할만하셨나요? 다음은 기원전 2000년입니다. 그땐 빛이 얼마나 비쌌을지, 즐겁게 스크롤을 내려보세요!

탐정 오디 📷

레퍼런스

총기 사고가 앗아간 시간들

US GUN KILLINGS IN 2018 / PERISCOPIC

미국의 수정헌법 2조 “잘 규율된 민병대는 자유로운 주(State)의 안보에 필수적이므로 무기를 소장하고 휴대하는 인민의 권리는 침해될 수 없다”. 천조국이라는 별명에 걸맞게 광활한 땅을 개척하던 시기에는 국가의 행정력이 모든 지역까지 미치지 못했어요. 그러다 보니 총기 소유가 자신뿐만 아니라 가족의 생명과 재산을 지키기 위해 반드시 필요한 권리로 간주돼 왔죠. 하지만 총기 사고로 인한 사고가 매년 이어지면서 수정헌법 2조 폐지 요구가 계속해서 들려오고 있어요. 위 페이지는 총기 사고로 사망한 피해자들과 기대수명을 시각화했습니다. 성별, 나이별, 지역별 등 세부 조건을 선택해 볼 수 있으니 참고하세요.

탐정 꼭꼬🐔

레퍼런스

깨지는 유리 천장! 바이든의 파워 우먼들!

A Record-Breaking Number Of Women Could Be In Biden’s Cabinet / FiveThirtyEight

바이든 새 정부에서 ‘사상 최초' 기록들이 쏟아져 나오고 있어요! 역대 가장 높은 여성 비율로 내각이 꾸려질 거 같거든요. 바이든 대통령은 최초 여성 재무장관으로 재닛 옐런을 지명하는 동시에 국가정보국장에는 애브럴 헤인스를 지명했어요. 상원 인준을 통과해야만 하지만 지명했다는 것만으로도 바이든 대통령이 약속한 ‘다양성' 의지를 엿볼 수 있어요. 이외 주택도시개발부 장관에 지명된 흑인 여성인 마르시아 퍼지, 에너지부 장관으로 지명된 제니퍼 그랜홀름도 주목할만하죠.

하지만 아쉬운 점도 지적하고 있어요. 바로 국방부장관 자리인데요. 남성이 맡아야만 한다는 고정관념을 벗어나지 못하고 있기 때문이라고 해요. 오바마 대통령 시절 국방부 차관을 맡았던 미셸 플러노이가 국방부장관 후보로 주목받긴 했지만 결국 바이든 대통령의 선택은 남성인 4성 장군 출신의 로이드 오스틴 전 중부사령부 사령관이었죠. FiveThirtyEight 기사에서 바이든 정부의 깨지는 유리 천장을 멋진 차트와 글로 보여주고 있어요.

탐정 모냥 🐱

꼭꼬의 매드매스

🤔MCAR가 뭐죠... 엠카운트다운?🎤
데이터 전처리③ 결측값의 성격

지난주에 이어서 결측치 2탄입니다. 결측치를 표현하는 NA와 Null의 차이는 이미 다뤄보았죠? 혹시 기억이 나지 않는다면 여기로! 오늘은 결측치의 통계학적 분류를 알아보려고 합니다. 분류에 따라 어떻게 결측치를 처리해야 하는지가 달라지거든요! 약간 복잡하고 생소할 수 있지만 매드매스 독자분들이라면 잘 따라와 줄 거라 믿어 의심치 않습니다😀 결측치는 크게 3가지로 분류할 수 있답니다. MCAR, MAR, 그리고 MNAR이죠. 이 세 분류에 대한 자세한 이야기는 아래 링크를 통해 확인해 주세요~!

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탐정 꼭꼬🐔

이번 주 마부뉴스는 어땠나요?

좋았어요!😍 아쉬워요!😅

'마부팀 미리메리크리스마스!'라는 피드백 보내주신 구독자님 감사합니다. 여러분도 메리 크리스마스~~ 집 안에서 고요하게 즐기는 크리스마스는 어떨지 너무 기대되네요 😍 이번 주 레터는 어떠셨는지 위의 피드백 버튼을 눌러서 구독자님의 목소리 전해주세요. 크리스마스 얘기도 좋고요🎄

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