Peter Morville & Louis Rosenfeld의 Information Architecture for the World Wide Web 세미나를 위해 정리한 것입니다.

 

 

IA란?

정보의 체계화, 라벨링, 검색, 내비게이션 시스템 등으로 사용성과 발견의 용이성을 위해 정보 공유 환경의 구조를 설계하는 것.

무엇이 IA가 아닌가? 경계는 분명하지 않지만 구분을 시도해 보자면:

  • 그래픽 디자인: 전통적으로는 디자이너가 모든 시각적 의사 소통을 담당했지만, 웹 환경의 복잡성으로 말미암아 이에 대한 전문화가 필요해졌다.
  • 상호작용 설계(Interaction design): 상호작용 설계자들은 보통 인터페이스 수준에서 사용자가 부딪히는 문제를 해결하는 데에 관여한다.
  • 사용성 공학: 사용성 공학자들은 사용자에 대한 연구, 실험, 분석에 과학적 방법을 적용하는 사람들이다. 이들은 IA는 물론 그래픽 디자인까지 포괄하는, 사용자 경험의 모든 측면을 검증하는 데에 관여한다.
  • 소프트웨어 개발: IA의 구현은 소프트웨어 개발에 의존한다. 개발자들은 무엇이 가능하고 무엇이 그렇지 않은지의 경계를 그어준다.
  • 콘텐트 관리(Content Management): 콘텐트 관리와 IA는 동전의 양면과 같다. IA는 정보 체계의 공간적인 모습을 “포착”하지만, CM는 시간에 걸쳐 정보가 어떻게 흘러들어오고 나오는지를 보여준다. CM은 콘텐트의 소유권 문제, 통합적인 정책, 동적인 출판 환경을 지원하기 위한 기술과 절차에 대한 문제를 다룬다.
  • 지식 관리(Knowledge management): 이들은 사람들이 자기가 아는 것을 공유하도록 장려하고 동기부여를 하는 정책과 도구를 개발한다.

IA의 사고틀

IA의 사고틀에는 세가지 요소가 있다: 사용자, 콘텐트, 맥락.

IA는 웹사이트가 달성하고자 하는 목표를 이해해야 하고, 이를 설계하고 구현하기 위한 자원이 얼마나 있는지를 알아야 한다. 현재 어떤 성격의 콘텐트를 얼마나 많은 양을 갖추고 있는지 알아야 하며, 앞으로는 어떻게 될 것인지도 예측해야 한다. 그리고 주요 청중의 수요와 정보 탐색 습성을 이해해야 한다.

사용자의 수요와 행동 패턴

사용자가 정보 탐색을 다음과 같이 단순화해선 안된다:

물음 -> 흑마법 -> 해답

사용자의 정보 탐색 수요는 크게 네가지로 구분할 수 있다.

  1. 아는 것 찾기: 사용자는 자기가 무엇을 찾는지, 그것을 뭐라고 부르는지, 어디서 찾아낼 지 안다. e.g. 가나다 순으로 정렬된 직원 명단에서 동료의 전화번호를 찾는다.
  2. 탐사: 사용자는 자신이 무엇을 찾는지 잘 모른다. 찾는 과정에서 배우기를 바란다. 탐사의 결말은 열려있다. 왜냐면 무엇이 “정확한” 해답인지 규정하기가 애매하기 때문이다. 결말이 좋으면 사용자는 이를 발판 삼아서 다음 탐색을 할 수 있다. e.g. 해운대에 있는 괜찮은 숙박 시설은?
  3. 색출: 하나도 빠짐 없이 정보를 수집하고 싶어 한다. 이럴 때 사용자는 참을성 있게 자신이 찾으려 하는 바를 여러가지 방법으로 표현한다. e.g. AIDS, HIV, 후천성면역결핍증 등.
  4. 재방문: 북마크 같은 곳에다가 저장을 해뒀다가 나중에 다시 찾아오는 경우.

사용자들이 정보를 탐색하는 방식은 크게 세가지로 나뉜다.

  1. 검색: 키워드를 이용한 컴색
  2. 일람: 훑어보기
  3. 질의: 사람에게 물어보기

사용자들이 정보를 탐색하는 과정은 반복적이고 순환적이다. 정보 수요 유형에 따라서 목표가 바뀌기도 하고 방식이 바뀌기도 한다:

  1. 목표: 해외 출장 가이드라인이 뭐지?
  2. 인트라넷 시스템을 일람 → “인력부” 항목을 찾아냄
  3. 인력부 페이지를 일람 → “정책과 절차” 항목을 찾아냄
  4. 정책과 절차 페이지에서 “해외 출장”으로 검색 → “해외 출장” 항목을 찾아냄
  5. 목표 변경: 중국에 출장을 나가면 권장 비용이 얼마나 되지?
  6. 해외 출장 페이지를 검색 → 결과 없음
  7. 정책 담당자에게 문의

이런 순환 과정을 매끄럽게 하려면 검색 방식을 수월하게 변경할 수 있게 해야 한다. 가령 야후에서 검색을 하면 검색어와 일치하는 카테고리도 보여준다(검색 → 일람). 카테고리 페이지에서는 해당 카테고리 안에서만 검색을 할 수 있게 해준다(일람 → 검색). 특정 논문을 인용한 다른 논문들을 모두 찾는 기능도 그런 사례다.

정보 구조의 유형

구성 방향에 따른 분류:

  • 하향식(top-down): 사용자의 정보 수요를 짐작하고 만든 정보 구조. e.g. 내비게이션, A-Z 디렉토리, 검색 기능, 라벨링
  • 상향식(bottom-up): 콘텐트에 내재된 정보 구조. e.g. 인터뷰 기사는 따로 적지 않아도 질문과 답변으로 된 구조를 파악할 수 있다. 사용자들은 하향식 정보 구조를 익히지 않고 상향식 구조를 통해 그와 관련된 다른 페이지로 이동할 수도 있다는 것을 염두에 둬야 한다.

정보구조의 가시성

  • 가시적인 구조. e.g. 내비게이션, 바로가기 링크
  • 비가시적인 구조. e.g. 검색 엔진. 검색 엔진의 작동 방식은 전체 웹사이트이 정보 구조에서 중요한 부분이지만, 겉으로는 드러나지 않는다.

특히 검색 엔진의 작동은 자동적인 과정에만 의존하지는 않는다. e.g. BBC에서 검색을 하면 보통 그들이 보도한 뉴스가 나오지만, “체첸”이라고 검색하면 기사가 아니라 체첸과 관린 사실 관계와 역사를 정리한 글이 검색 결과 최상단에 “Best Link”로 나온다. 이것은 BBC 측에서 그 단어를 특별히 신경을 써야 한다고 결정을 내리고 편집 능력을 발휘해서 그 단어로 검색을 하면 그 링크들이 나오게끔 한 것이다.

정보 구조의 구성 요소들:

  • 정보 조직 체계(Organization System): 정보를 어떻게 분류하는가? e.g. 주제별, 연대기별
  • 라벨링 체계: 그 구조를 어떻게 명명하는가?
  • 내비게이션 체계: 정보를 일람하고 다른 페이지로 움직이는 방법
  • 검색 체계

정보 조직 체계

온라인 상 정보를 분류하기가 어려운 이유:

  • 모호성: 분류법은 언어를 기반으로 하지만 언어가 모호하다. e.g. 공식적으로는 15가지 상이한 뜻이 있는 단어 “pitch”. 심지어 가리키는 바가 분명해도 모호성이 발생할 수 있다. e.g. 토마토는 야채? 과일? 딸기?(식물학적으로는 딸기라고 함).
  • 이질성: 책은 구조가 정해져 있어서 카탈로그를 만들기 쉽다. 저자, 제목, 주제와 같은 필드를 공유한다. 그러나 온라인 상의 콘텐트는 포맷도 다양하고 입도(granularity)도 다양하다.
  • 관점의 차이: 분류에는 분류자의 관점이 반영되기 마련. 역지사지로 생각할 수도 있어야 한다. 사용자의 관점에서 봐야 한다.
  • 조직 내 알력

정보 조직 체계는 조직 규칙(organization scheme)과 조직 구조(organization structure)로 구성된다.

  • 조직 규칙: 무엇을 기준으로 콘텐트를 묶을 것인가?
  • 조직 구조: 어떤 구조로 콘텐트를 묶을 것인가? e.g. 위계 구조, 병렬적 구조

정보 조직 규칙

조직 규칙은 명료한 규칙과 모호한 규칙이 있다.

명료한 규칙은 말 그대로 분류 기준이 매우 명확하다. e.g. 가나다 순 분류. 이런 분류는 사용자가 무엇을 찾는지 잘 아는 상황에서 유용하다. e.g. 전화번호부에서 홍길동 번호 찾기. 무엇을 찾고자 하는지 잘 모를 때에는 그렇지 않다. e.g. 전화번호부에서 이 동네에 있는 맛있는 피자집 번호 찾아내기.

명료한 규칙

다음과 같은 사례가 있다:

  1. 가나다 순
  2. 연대기 순
  3. 위치별

이런 규칙은 보통 다른 규칙을 보완하는 용도로 사용된다. e.g. 위치별 분류는 특정 지역의 뉴스를 다루거나 할 때는 유용한데, 그러면 위치별 분류 하에서 주제별로도 구분해서 볼 수 있어야 한다. 명료한 규칙은 다른 구조가 실패할 것을 대비한 최종 방어선으로 두곤 한다.

모호한 규칙

설계와 유지, 사용 모두 어렵다.

그러나 명료한 규칙보다 더 중요하다. 대부분은 사용자가 자기가 무엇을 찾는지 모른다. 잘 설계된 시스템에서는 탐색 과정에서 새롭게 정보를 연결하며 배우는 것이 생긴다.

모호한 규칙의 성공 여부는 규칙의 질과 개별 항목을 얼마나 끈기 있기 하나하나 잘 분류하냐와 엄격한 사용자 테스트에 달려있다. 업계의 변화에 따라 정보 조직 체계를 개편하거나 새로운 항목을 분류해야 할 일은 언제나 생긴다. 이런 규칙을 유지하고 보수하는 일을 전담하는 사람이 따로 있어야 한다.

모호한 규칙에는 다음과 같은 것들이 있다:

  • 주제별 분류(가장 유용하면서도 가장 어려운 것)
  • 작업별 분류
  • 청중별 분류(이용자 층이 명확할 때 유용함. 다른 유형의 청중을 위한 사이트나 페이지로 이동할 수 있냐의 여부에 따라 닫힌 유형과 열린 유형이 있다)
  • 은유에 따른 분류(익숙한 것과 연결 시키기. 문맹이나 독해 능력이 없는 어린아이를 상대로 하는 웹사이트에서나 가능하다)

혼합형

단순한 정보 조직 규칙은 사용자가 빠르고 쉽게 이해할 수 있다.

그러나 여러 규칙을 한 군데에서 섞어쓰기 시작하면 혼란이 생기고, 유지보수도 어려워진다. 나쁜 사례:

  • 성인 → 청중 지향
  • 인문학 → 주제
  • 공동체 → 은유
  • 도서관증 수령 → 작업
  • 우리 도서관 살펴보기 → 기능적
  • 과학 → 주제
  • 사회과학 → 주제
  • 청소년 → 청중 지향

여러 규칙을 섞어 쓰지 말라는 제언이 적용되지 않는 사례는 내비게이션이다. 사실 많은 웹사이트들이 내비게이션에서는 주제 지향적인 분류와 작업 지향적인 분류를 성공적으로 섞어서 쓴다. 그런 내비게이션의 정보 구조가 깊지 않다는 점, 우선순위를 기준으로 꼽은 항목이고 실제로 사용자들의 수요도 거기에 부합하기 때문에 문제가 없는 것이다. 정보 구조의 깊이가 깊어질 수록 혼합 규칙의 문제점은 더 깊어진다.

정보 조직 구조

크게 세가지가 있다.

  1. 위계적 구조
  2. 데이터베이스형 구조
  3. 하이퍼텍스트

위계적 구조

가장 단순하고 익숙한 구조라서 출발점으로 삼기에 좋은 구조다.

위계적 구조는 되도록 상호배타적이어야 한다. 되도록 한 항목은 한가지 분류에 넣어라. 그렇지 않은 항목이 너무 많으면 위계 구조가 무의미해진다. (이것은 한가지 규칙에 대해서 적용되는 말이다. 예를 들어 제품 규격에 따른 분류에서 본 항목을 제품의 용도에 따른 분류에서도 볼 수 있는 것은 이상한 일이 아니다.)

위계적 구조를 설계할 때에는 너비와 깊이의 균형을 잘 맞춰야 한다. 특히 깊이에 관해선 보수적이어야 한다. 깊고 좁은 구조보다 넓고 얕은 구조가 낫다. 구조를 대폭 고칠 때에도 너비가 넓은 편이 낫다. 너비는 한 눈에 볼 수 있을 정도면 된다. 여기서 7의 법칙에 얽매일 필요는 없다. 단기 기억이 아니라 한 화면에 다 들어올 수 있는지가 더 중요하다.

방문자가 가장 많은 정부 웹사이트인 전국 암세터 웹사이트에는 첫 화면에 링크가 75개나 있지만, 대여섯가지의 핵심 그룹으로 나뉘어 있어서 쉽게 원하는 링크를 찾을 수 있다.

데이터베이스형 구조

데이터베이스는 웹의 무정형성에 대응하는 무기다. 적절하게 매긴 메타데이터와 통제된 어휘(controlled vocabulary), 데이터베이스 구조가 있으면

  • 가나다순 인덱스를 자동으로 생성할 수 있다.
  • 관련 항목 링크를 동적으로 생성할 수 있다.
  • 특정 필드에 대한 검색, 검색 결과에 대한 고급 필터링, 정렬이 가능해진다.

데이터베이스형 구조는 사이트 전반에 걸친 얇은 구조라고 볼 수 있다.

하이퍼텍스트

유연성이 막대하지만 그만큼 복잡성과 주관성이 크다. 사용자에게 사이트 전반의 구조를 이해시키기도 어렵다.

따라서 하이퍼텍스트를 사이트의 주요한 구조로 삼기는 힘들다. 다만 위계 구조 속에서 창의적으로 콘텐트를 연관시키는 데에 활용할 수 있다.

라벨링 체계

… To be continued