최근 퍼스널 브랜딩이라는 단어에 익숙해지고 관심을 가지는 사람들이 많아지고 있습니다. 1997년 톰 피터스가 미국에서 처음으로 소개한 개념으로, 다양한 이유로 관심이 커지고 있습니다.

그렇다면 왜 퍼스널 브랜딩에 관심을 가지는 것일까요?

그 이유를 소개하기 앞서 다음 질문들을 1분 이내로 답해보세요.

아마 쉽게 답할 수 있는 분들은 많이 없을 것입니다. 답을 하기 위해 많은 생각을 하셨을 거라 생각이 듭니다. 그 생각들이 바로 퍼스널 브랜딩에 관심을 가지는 이유일 것입니다.

퍼스널브랜딩은 결국 사람들의 인식이

당신에게어떤 영향을 줄지 조정하는 것이다.

퍼스널브랜딩이란?

어떤 단어를 말하면 떠오르는 기업들이 있을 것입니다. 커피하면 생각나는 기업, 배달하면 생각나는 기업. 여러분이 이 글을 읽으며 떠오르는 기업이 있다면 그 기업은 브랜드로서의 가치를 가진 것이라 생각할 수 있습니다. 또한, 기업은 브랜딩을 잘 한 것이라 할 수 있습니다.

이처럼 각 개인을 브랜드화 시키는 과정을 퍼스널 브랜딩입니다.

이번, 데이터 리터러시(Data Literacy)를 통해 대학생활패턴을 알아보고 나는 무엇을 하는지, 무엇을 하고 싶은지, 무엇을 할 수 있는지에 대한 대답을 하고, 의미없는 활동을 최소화하여 효율적인 생활을 하기를 바라는 차원에서 콘텐츠를 제작하고자 합니다.

* 데이터 리터러시(Data Literacy) : 데이터를 활용하는 전 과정에서 데이터를 이용하고 해석해, 이를 목적에 맞게 활용하는 것

사람들은 검색엔진에 고백하며 다닙니다. 자신이 궁금하거나 원하는 내용이 있으면 포털사이트에 접속해 검색부터 합니다. 이러한 검색 데이터를 보면 사람들의 검색어에 대한 관심도를 알 수 있습니다.

Google Trend 서비스를 이용하여 전 세계 사람들의 “Personal Branding”의 2004년부터 현재(2018.11.22)까지의 검색빈도를 추출하고, 각 연도마다 평균을 내어 시각화하였습니다.

위 시각화를 보시면 주품한 적은 있지만 꾸준히 증가하고 있는 것을 볼 수 있습니다. 이것은 꾸준히 "Personal Branding"의 검색빈도가 증가하며, 전 세계 사람들이 퍼스널 브랜딩에 관심이 높아지고 있다는 것을 알 수 있습니다. 전 세계 사람들의 관심이 증가한다는 것은 그만큼 퍼스널 브랜딩이 중요하기 때문이라 생각 할 수 있습니다.

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내가 좋아하는 일을 하는 것이 맞을까? 내가 잘하는 일을 하는 것이 맞을까?

직업을 선택하거나 직무를 선택할 때 자주하는 질문일 것입니다. 이 질문에 대한 명확한 질문은 없을 것이고, 결국, 자신이 선택을 하였을 때 후회를 덜하는 방향으로 정해야 하는 것일 겁니다.

내가 좋아하는 일, 내가 잘하는 일을 객관적인 지표로 나를 확인하기 위해 워크넷의 직업심리검사를 시각화하였습니다. 직업선호검사는 개인의 현재 보유능력이나, 학력, 전공, 자격, 가치관 등은 반영하지 않고 오로지 흥미성향과 성격, 생활사 등에 관련한 정보만을 제공하고, 현실형(R, 실행/사물지향), 탐구형(I, 사고/아이디어 지향), 예술형(A, 창조/아이디어 지향), 사회형(S,자선/사람지향), 진취형(E, 관리/과제지향), 관습형(C, 동조/자료지향)으로 직업 흥미 유형이 구분됩니다.

직업적성검사는 적성분야와 적성수준을 파악하는 능력검사이고, 언어력, 수리력, 추리력, 공간지각력, 사물지각력, 상황판단력, 기계능력, 집중력, 색채지각력, 사고유창력, 협응능력 총 11가지 능력 수준을 나타내 줍니다.

직업선호검사는 2017년과 2018년 각 2회 데이터를, 직업적성 검사는 2018년 데이터를 사용였습니다.

 직업선호도 검사 결과 해석

2017년 가장 적은 점수의 유형은 예술형이고, 2018년 가장 적은 점수의 유형은 사회형이었습니다. 가장 최고 점수의 유형은 모두 탐구형이었습니다. 직업선호도검사는 최고 점수 유형 2가지의 조합으로 대표 흥미 코드가 정해집니다. 2017년, 2018년 모두 탐구형,  관습형 순으로 점수가 높았습니다. 따라서 저의 대표 흥미 코드는 IC이라는 것을 알 수 있고, 결과로 보는 저는 학구적 능력과 사무적 능력이 좋으며, 분석적이고 지적인 성격이며 현실적이고 성실한 성격입니다. 또한, 지식 개발과 습득과 금전적 성취와 사회, 사업, 정치 영역에서의 권력 획득에 가치를 둔 다는 것을 알 수 있었고, 회피활동은 설득 및 영업 활동과 명확하지 않은 모호한 과제라는 것을 알 수 있었습니다.

 직업 적성도 검사 결과 해석

직업 적성도 검사는 각 적성요인에서 일반 사람들과 비교할 때 어느 수준에 있는지를 알려줍니다. 굵은 직선으로 되어 있는 100점의 위치가 일반 사람들의 평균을 나타냅니다. 즉, 각 적성요인에서 점수가 100점보다 위에 있으면 다른 사람들보다 그 능력이 우수한 것이고, 100점보다 아래에 있으면 다른 사람들보다 색채 지각력, 그 능력이 낮은 것을 의미합니다.

적성점수별 수준은 다음과 같습니다.

수준이 중상 이상인 능력은 높은 순서대로 사고 유창력, 수리력, 집중력, 추리력, 기계능력, 협응능력, 공간지각력이며, 중하 이하인 능력은 낮은 순으로 색채 지각력, 상황판단력, 사물지각력, 언어력이었습니다.

사고유창성, 수리력, 집중력이 다른 능력에 비해 상대적으로 뛰어난 반면에, 색채지각력, 상황판단력, 사물지각력은 상대적으로 부족한 편이었습니다.

/ 애플리케이션은 나를 표현하고 있다 .

Google Drive는 Google에서 제공하는 클라우드 스토리지 서비스입니다. 대학생활하면서 모든 파일들을 Google Drive에 백업하여 사용하였습니다. 이것은 Google Drive 데이터만 보더라도 저의 대학생활을 추측할 수 있다는 것을 뜻합니다. 따라서 저장된 파일들의 저장경로와 파일형식 즉, 확장자 데이터를 분석해보면 대학 생활의 패턴과 성격을 유추할 수 있을 것이라 생각하였습니다.

예를 들어, 연도별로 저장하는 사람도 있고 주제별로 저장하는 사람들도 있습니다. 또한, 저장경로의 깊이가 어느정도인가에 따라 정리를 어떤 방식으로 하는지도 유추할 수 있습니다. 그리고 MP3와 같은 오디오 파일이 많다면 ‘오디오를 저장하여 듣는 구나’라고 생각할 수 있고, 더 나아가 스트리밍 서비스보다 로컬에 오디오를 저장해 듣는 것이 저의 경험인 것이고 니즈일 것이라고 추정할 수 있습니다.

우선, Google Drive 동기화 프로그램을 이용하여 모든 파일들을 동기화 시킨 후 동기화된 최상위 폴더에서 하위 폴더에 있는 파일명들을 텍스트로 추출한 후 csv 파일로 변환하였습니다. 변환된 파일을 통해 각 파일마다 최상위 폴더에서부터 파일이 위치하고 있는 경로까지 경로수를 ‘\’ 기준으로 구분하여 Depth(깊이) 데이터를 추출하였고, 마지막 경로는 폴더 또는 파일이기 때문에 Depth를 추출한 데이터을 이용하여 파일명마다 ‘.’ 문자 뒤에 있는 문자를 추출하여 확장자를 추출하고 확장자 빈도를 얻어냈습니다.

총 45,754개의 약 45GB 용량의 파일을 대상으로 Depth와 파일 형식을 시각화하였습니다.

 Depth

위 시각화를 보시면 최단 경로는 1이고, 최대 경로는 22라는 것을 알 수 있습니다. 또한, 경로 분포를 보면 8경로에 11,309개 파일로 가장 많이 있고, 1경로에 5개로 가장 적은 파일이 있다는 것을 알 수 있습니다. 보통, 8경로와 14경로에 약 43%의 파일이 있다는 것을 알 수 있는데 8경로와 14경로를 가장 선호한다고 추측할 수 있습니다.

8 ~ 14 경로에 파일이 약 70%가 있다는 것을 알 수 있었습니다. 이것은 디렉토리 정리 시 8경로는 거의 대부분 거친다는 것을 의미합니다. 이 것은 part 2에 직업선호도검사 결과에서도 볼 수 있습니다. 결과를 보면 관습형과 현실형 점수가 높다는 것을 알 수 있는데 정해진 원칙과 계획에 따라 자료를 기록, 정리, 조직하는 일을 좋아한다는 것과 동일한 결과라고 할 수 있습니다.

파일 경로 데이터로 보면 무엇인가를 숨기고자 하는 것이 있다라고 생각할 수 있습니다. 그 무엇인가는 파일 자체의 데이터일 수도 있지만 성격일 수도 있고 나 자신을 숨기고자 하는 것일 수도 있습니다. 이 숨기고자 하는 것이 무엇인지 알아가는 과정이 필요하다 생각됩니다.

 파일형식

파일 형식 데이터는 Google Drive에 저장된 파일들의 형식 중 상위 50개를 워드클라우드로 시각화하였습니다. 시각화하기 전에는 문서 파일이 많을 것으로 예상했던 것과는 달리 의외로 이미지 파일 형식인 png,svg 가 가장 많다는 것을 알 수 있습니다.

파일 형식으로 보는 지난 2년간의 대학생활을 알아보자면 stl 파일 형식으로 3D 프린팅을 하였다는 것을 나타낼 수 있습니다. 또한, class, java, jar, jsp 과 같이 자바 프로그래밍 언어와 관련된 파일과 py 과 같이 파이썬 프로그래밍 언어와 관련된 파일, html, css, js 과 같이 웹 프로그래밍과 관련된 파일이 상당수 포함되어 있었습니다. 이것은 대학생활 2년 동안 자바 프로그래밍, 웹 프로그래밍, JSP, 파이썬을 공부했다는 것을 나타냄과 동시에 다른 활동보다는 프로그래밍을 많이 했다는 것을 나타낼 수도 있을 거 같습니다.

이 데이터로 보면 얇고 넓게 다양한 경험을 하고자 했던 지난 2년이었지만 프로그래밍에 좀 더 많은 에너지를 사용했던 것 같습니다.

02. Calendar

2017.06.29 부터 Calendar 앱을 사용하여 일정 관리를 하였습니다. To - Do 데이터는 제외하고 주요 일정 데이터를 사용하였습니다. 요일별, 월별 일정 빈도를 시각화하고, 어떤 일정이 있는지 단어의 빈도수를 얻어내어 워드클라우드로 시각화하였습니다.

위 시각화를 보시면 가장 바쁜 요일은 금요일이었으며, 가장 바쁜 달은 17년도에는 9월이었고, 18년도는 5월이었습니다. 보통 평일에 일정이 많았으며 주말에는 적다는 것을 알 수 있습니다. 또한, 학기 중에 일정이 많았고, 방학 중에는 일정이 적었다는 것을 알 수 있습니다.

워드클라우드를 보시면 센터, 실습, 전자세라믹스, 프로그램 단어의 빈도가 많았는데 이것은 특강과 같은 비교과 프로그램에 많이 참여했다는 것을 알 수 있습니다. 제주, 부산, 비행이라는 단어의 빈도도 높은 편인데 이것은 제주 - 부산, 부산 - 제주 노선의 비행기를 자주 탔다는 것을 추측할 수 있습니다. 제주의 빈도가 19인 것은 출발지, 도착지가 합쳐진 값이므로 2로 나눈 약 10번정도 비행기를 탔다는 것을 알 수 있습니다. 그러므로 주요 일정에 저장하지 않은 비행 일정까지 생각한다면 한 달에 한 번 씩은 집에 갔었던 것으로 추측할 수 있습니다. Calendar 앱에서도 Google Drive처럼 프로그래밍 일정 빈도가 높은 편인 것으로 다시 한 번 프로그래밍에 에너지를 사용했다는 것을 보여줍니다.

지금까지 퍼스널 브랜딩에 대하여 작성하였습니다. part 1 에서는 퍼스널 브랜딩에 검색 빈도를 시각화하여 사람들의 관심도를 나타내었고, part 2 에서는 직업심리검사 결과를 이용하여 객관적인 데이터를 이용하여 나에 대해 알아보았고, part 3 에서는 대학생활 동안 사용했던 구글 드라이브 데이터를와 캘린더 데이터 통해 대학생활에 대해 알아보았습니다. 이번 콘텐츠를 통해 내가 어떤 방향으로 살아가고 있는지, 무엇을 하는게 좋을지 생각해 볼 수 있었던거 같습니다.

많은 사람들이 열심히 일하고 틈틈히 자기계발에도 많은 에너지를 소비합니다. 하지만 쉽게 성과가 나지 않을 때도 있고, 내가 하고 있는 맞는지 방향을 잃어버리기도 합니다.

이럴 때 일수록 자신만의 색깔을 나타낼 수 있는 퍼스널 브랜드를 만들어 보는 것은 어떨까요?

눈 앞에 보이는 단기적인 성과만을 쫓을 것이냐, 자신만의 청사진을 그려 장기적인 관점에서 제대로 내 브랜드를 만들어 갈 것인가는 여러분의 선택에 달려 있습니다.