• Part I. 2020 청소년 통계 보도자료 요약본
• Part II. 인구 분야 시각화
• Part III. 안전,행동 분야 시각화

• 2019년 청소년 생활행태 조사를 기반으로 만든 통계
• 아래 사진은 통계청의 보도자료 중 요약본
• 한페이지에 많은 정보를 담아야 하기에 직관적인 시각화가 중요
• 일부 분야의 문제점을 파악하고, 시각화자료를 개선

• What: 연도별 인구 데이터
• Why
  • 전체 인구중 청소년 비율 파악
  • 청소년 비율의 증감 추이
• How: 성별로 구분한 인구 bar 차트

• 시간이 지날수록 청소년 인구와 전체 인구 중 청소년 비율이 줄어든다는 것을 바로 알기 힘듦.
• 다른 연령의 분포가 필요한가?
• 성별로 분리해서 보여줄 필요가 있는가?

• stacked barchart를 이용하여 청소년 인구와 비청소년 인구를 표현
• 청소년 인구를 가장 밑에 두어 시간이 갈수록 청소년 인구 감소추이를 빠르게 파악 가능
• line 차트를 이용하여 구성비가 감소하는 추세를 알 수 있음

library(ggplot2)
p<-ggplot(data=df_pop, aes(x=year, y=value, fill=type, label = value)) +
    geom_bar(position = "stack", stat = "identity", width=0.5) +
    scale_fill_manual(values=c('lightgray', '#2596BE'))+
    geom_text(size = 5, position = position_stack(vjust = 0.9)) +
    geom_line(aes(x=year,y=ratio*180, group=1),size=2, color = '#2596BE')+ 
    geom_point(aes(x=year,y=ratio*180))+
    theme_minimal()
p + labs(title="청소년 인구 및 구성비", x="년도", y="인구수(만명)")

2019년 통계(left), 2020년 통계(right)

• What: 청소년의 흡연율과 음주율
• Why
  • 청소년의 흡연율 추이 확인
  • 청소년의 음주율 추이 확인
• How: line graph, bar graph

2019년 통계(left), 2020년 통계(right)

• 흡연율은 line 그래프, 음주율은 bar 그래프로 표현함 (2019년)
• 2020년 통계는 흡연율, 음주율 모두 line 그래프로 표현함
• 비율을 나타내는 그래프이지만, y축이 고정되어 있지 않아 의미가 왜곡될 수 있음
• 음주율은 흡연율의 2배 이상 이지만 그림 상으로는 알기 어려움
• 2019년 통계는 흡연율이 위에 나타나 있어 잘못된 해석이 가능함

• line graph를 활용하여 음주율과 흡연율을 표현
• 흡연율과 음주율 정보를 동일한 y축의 그래프에 표현
• y축 시작을 0으로 고정하여 왜곡을 방지
• 아이콘 크기 채널을 추가로 사용

p <- ggplot(df_safety, aes(x = year, y = ratio, group=type)) + 
  geom_line(size=3, aes(color = type)) + 
  scale_color_manual(values = c("#7CAE00", "steelblue")) +
  theme_minimal()

p + scale_y_continuous(expand = c(0, 0), limits = c(0, 25)) + 
  labs(title="청소년 음주율과 흡연율", y = "비율(%)", x="년도") + 
  theme(axis.text = element_text(size=12),
        axis.title = element_text(size=15))