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제목: Design words with data


우리가 작성하는 것을 어떻게 데이터로 알 수 있을까?

쓰는것은 양식의 예술이다. 단어는 우리를 웃게 만들기도 하고, 울게 만들기도 하며, 멋진일을 하는데 영감을 주기도 한다.

그러나 나는 쓰기에도 과학이 있다는 것에 대해 오늘 이야기해보고 싶다. 우리는 데이터로부터 어떻 용어를 쓸지에 대한 정보를 제공받고 그 용어에대해 객관적으로 생각하게 해준다.

무엇이 옳고 무엇이 그른가?
나는 드롭박스의 UX 작성자로서, 우리의 목표는 모든 사람들이 우리가 사용하는 모든 단어를 이해할 수 있게 만드는 것이다. 잘못된 단어 하나라도 사용자 경험을 파괴할 수 있다. 모호한 버튼의 글자 하나나 익숙하지 않은 용어는 사용자를 쉽게 낙담시킨다.

우리가 옳바른 단어를 골랐음을 확신하려면, 쓰기에대해 정보에 근거한 선택을 하기위해서 조금 특별한 기술들을 사용하고 있다.

1. Google Trends
몇몇의 용어들 중에 적절한 것을 선택해야한다고 가정해보자. 예를들어 다음 중에 어느것을 여러분 제품에 사용할 수 있을까?

* Log in
* Log on
* Sign in
* Sign on

첫번째로 소개할 것은 Google Trends이다. 쉼표를 기준으로 비교하고 싶은 단어를 모두 입력해 넣으면 된다. Google Trends는 사람들이 Google에서 이 단어를 얼마나 자주 검색했는지 비교해준다. 그 검색은 자동으로 "페이스북은 log in" 혹은 "Sign in은 안된다" 같은 말도 포함된다.

그래서 Google Trends는 어떤 결과물을 보여줄까?

Google Trends를 사용한 용어비교Google Trends를 사용한 용어비교


짜잔! 여기선 깔끔하게 Sign in이 이겼다. 이 말은 사용자들이 이 동작을 부를때 "Sign in:을 더 많이 쓰는 것으로 보인다. 당신이 사용자 경험에 단어를 맞추려면, 다른 것보다는 "Sign in"을 고르는게 더 안전할 것이다.


드롭박스에서는 "Version history" 기능을 표현할때 각기 다른 용어를 쓴다는 것을 발견했다.


우리는 이런 부조화를 고치고 싶었으나 어떤 용어를 사용해야할지 확신이 서지 않았다. "version history"라 해야하나, 아니면 "file history"? 우리는 여러개 고려대상 중, Google Trends의 결과로 그 한가지를 뽑아냈다.

Google Trends에서는 "version history" 검색이 더 많아보이게 나왔고, 우리가 제품 전반에서 "version history"라 부르는 가장 큰 이유가 이것이다. 

2. Google Ngram Viewer
Ngram Viewer는 Google Trends와 비슷한데, 구글이 스캔한 출판된 책에서 검색한다는 점만 다르다. 여러분은 이 데이터를 이용하여 여러분의 언어에서 어떤 용어가 더 일반적으로 쓰이는지 볼 수 있다.

드롭박스는 최근에 iOS앱에 새로운 서명 툴을 출시했다. 여러분의 서명을 그리는 화면에서, 이것을 검토하기 전에는 "Sign Your Signature"이라 적어놓았었다.

우리도 "Sign Your Signature"가 이상하게 보인다는 점을 인지하고 있었으나, 이상하게 보인다는 이유로 이것을 바꿀 순 없었다. 어떻게 이 변경을 납득시켰을까?

Ngram Viewer를 보여주며 "Sign Your Signature"과 "Sign Your Name"을 비교했을 때이다. 이것은 "Sign Your Signature"이 좋지 않음을 보여주었다. 이 데이터를 팀에게 보여주니 그들은 빠르게 "Sign Your Name"으로 바꾸어주었다.

Ngram Viewer를 사용한 용어 비교Ngram Viewer를 사용한 용어 비교


3. 가독성 테스트
몇년동안 언어 전문가들은 여러분의 단어가 어떻게 쉽게 이해되는지 측정해주는 여러 가독성 테스트를 개발해왔다.

이 테스트의 많은 것이 여려분이 쓴 것의 등급을 매겨줄 것이다. 예를들어 8등급이라는 의미는 US에서 일반적으로 8등급이 여러분이 쓴 거을 이해할 수 있다는 뜻이다.

나는 이 테스트중 하나를 사용해 내 Medium 이야기(How to design words)를 하나 돌려보았다. 아래에 그 결과이다.

Readability-Score.com의 결과Readability-Score.com의 결과


여기서 아주 흥미로운 데이터를 얻을 수 있다. 예를들어
  • 나는 6등급으로 이야기를 썼다.
  • 내 어조가 중립적이지만 약간 긍정적이다.
  • 나는 문장당 평균 10.7 단어를 쓴다(드롭박스에서는 문장을 15단어 이하로 쓰려고 노력하고 있다).

이런 테스트 중 하나를 받아보고 싶다면 아래에 몇 시도해볼 수 있는 링크를 준비해놓았다. 이 중 몇개의 테스트는 더 좋은 가독성으로 작성하기 위한 수정도 제안해줄 것이다.

4. 리서치 조사
새 기능에 어떤 이름을 붙일지 알아보고 있는가? 아니면 어떤 가치관에 집중하는가(Or what value prop to focus on)? 이런 상황에서는 리서치 조사를 세팅하는게 도움이 될 수 있다.

많은 조사 툴이 여러분의 타겟 대중을 선택할 수 있게 해준다. 따라서 잠재적 사용자로부터 쉽게 피드백을 받을 수 있다.

아래에는 여러분이 연구 조사를 설정할 수 있는 몇가지이다.
드롭박스는 우리 제품을 사용하는데 가장 큰 이점이 무엇인지 물어보는 설문조사를 시행했다. 대부분의 사람들이 "접근"이라고 대답했다(어떠한 기기에서도 내 파일을 가져올 수 있는 능력). 결론적으로 우리는 대문 페이지를 '접근'에 맞춰 다시 디자인하게 되었다.


5. 사용자 연구
사용자 연구는 여러분이 작성한 것에 대한 피드백을 받을 수 있게 해준다. 일반적으로 사용자 연구에서는 여러 사람들 초대해 글을 읽게 하거나 제품을 사용하게 한 다음 그것에 대해 질문을 한다. 이런 것은 여러분이 작성한 것이 이해되었는지 아닌지 알아보기에 매우 좋다.

우리의 조사자 중 한명은 최근 새로운 흐름을 테스트했던 연구를 진행했다. 거기서 말한 한 단계이다.
Select "Remove local copy" to save space
사용자가 이 기능을 사용할때 질문해보았다. 대부분 이 기능을 이해나는데 힘들었고, 유용하다고 생각되지 않았다. 그래서 사용자에게 유리한 말을 앞쪽으로 놓음으로서 단어의 순서를 바꾸었다.
Save space by selecting "Remove local copy"
이번에는 참여자들이 이 기능을 사용할때 훨씬 쉬웠다고 말해주었다. 그리고 우리는 모든 단어의 순서를 바꾸었다.

자성자의 직감이 어떻게 경험으로 바뀔수 있는지 보여주고, 여러분은 다른 디자인 선택처럼 테스트할 수 있다.

마음으로 쓰고 머리로 고치자
특정 용어를 선택하려 할때는 데이터가 유용할 수 있다. 그러나 이 말뜻이 기계처럼 작성하라는 의미는 아니다.

내가 본 바로는, 먼저 마음으로 초안을 그린다. 당신의 결단력을 믿자. 그러고나서 당신의 생각을 써내고 이제 단어를 다듬기위해 조사나 데이터를 찾아보면 된다.

글쓰기는 예술이자 과학이다. 마음으로 쓰고 머리로 고침으로써 근거있고 유악한 것을 만들어낼 수 있다.

데이터는 작성자에게 편리함을 제공한다. 데이터는 여러분이 쓴 것이 "옳도록" 만든다.



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