오늘은 제가 1년 동안 수집한 데이터들을 어떻게 모았는지, 어떤 도구를 사용했는지, 그리고 이 과정에서 어떤 인사이트를 얻었는지를 솔직하게 공유하려 합니다.
우리는 하루에도 수십 번 스마트폰을 열고, 음악을 듣고, 이동하고, 소비하고, 잠들고, 깨는 과정을 반복합니다. 겉으로는 아무 특별한 일도 없어 보이지만, 사실 우리의 일상은 수많은 데이터로 구성되어 있습니다. 저는 지난 1년 동안 이 일상 데이터들을 직접 수집하고 시각화하는 ‘라이프 로깅(Life Logging)’ 취미를 시작했습니다.
이 취미는 처음에는 단순한 호기심에서 시작됐지만, 시간이 지나면서 제 삶의 패턴을 정확히 비춰주는 거울이 되었고, 때로는 행동을 바꾸게 만드는 강력한 동기가 되기도 했습니다.
1. 라이프 로깅을 취미로 시작한 이유
제 취미는 평소에도 ‘기록’에 가까운 편이었습니다. 하지만 아날로그 방식의 기록은 시간이 지날수록 누적 관리가 어렵고, 그동안 기록한 것들을 한눈에 파악하기도 쉽지 않았습니다.
그러다 어느 순간 깨달았습니다. “스마트폰이 이미 내 일상을 전부 기록하고 있는데, 왜 이걸 그대로 흘려보낼까?”
그렇게 시작된 것이 라이프 로깅입니다. 제가 사용하는 아이폰, 스마트워치, 위치 기록, 음악 플랫폼, 결제 내역 속에는 제가 느끼는 것보다 훨씬 더 많은 정보가 담겨 있었습니다.
2. 1년간 수집한 데이터 종류
데이터 수집의 핵심은 ‘자동화’입니다. 저는 기록을 위해 따로 시간을 쓰고 싶지 않았기 때문에, 가능한 한 모두 자동으로 모이도록 설계했습니다.
① 수면 데이터 – Apple Health
수면 시간, 깊은 잠 비율, 심박수 변화 등을 자동으로 기록했습니다. 특별히 노력하지 않아도 수면 패턴이 누적되어 인사이트 도출이 쉬웠습니다.
② 운동 데이터 – Apple Fitness
걸음 수, 운동 시간, 칼로리, 자주 가는 운동 시간대를 기록했습니다.
③ 소비 데이터 – 카드사 & 가계부 기록
카테고리별 소비(식비, 카페, 쇼핑 등)를 월별 평균으로 분석했습니다. 특히 ‘카페 지출’ 데이터는 예상보다 훨씬 흔들림 없이 높다는 사실을 깨닫게 해줬습니다.
④ 감정 로그 – 하루 한 줄 심리 체크
감정은 자동 기록이 어렵기 때문에 Notion에 하루 한 번 체크했습니다. ‘보통/좋음/아주 좋음/나쁨’ 4단계로만 기록해도 충분했습니다.
⑤ 이동 데이터 – Google Timeline
‘내가 어디에서 시간을 많이 보내는지’ 알 수 있는 중요한 데이터였습니다. 1년 동안 가장 자주 갔던 곳은 집, 직장, 특정 카페, 그리고 헬스장이었습니다.
⑥ 음악 데이터 – Spotify API
어떤 장르를 많이 들었는지, 특정 감정 상태에서 어떤 음악을 반복 재생하는지 등 예상치 못한 패턴이 나타났습니다.
3. 데이터를 모으는 도구: Notion 중심 시스템
데이터는 모으는 것보다 관리하는 것이 훨씬 어렵습니다. 그래서 저는 Notion을 ‘데이터 허브’처럼 만들어 모든 로그를 한 곳으로 통합했습니다.
Notion 자동화
- Apple Health → Health Auto Export → Notion
- Spotify → Notion API 링크
- Google Timeline → 월 단위 CSV 정리
- 카드 사용 → 자동 분류 후 수동 업로드
이 시스템을 구축해두면 데이터가 알아서 쌓입니다. 저는 월 1번만 데이터 정리를 했습니다.
4. 데이터 시각화 과정
저는 데이터를 단순히 기록하는 수준이 아니라, 차트로 시각화하며 의미를 찾는 데 중점을 두었습니다.
① 수면 패턴 시각화
지난 1년 동안의 평균 수면 시간은 6시간 47분. ‘수면이 부족한 달’과 ‘수면 효율이 높은 달’이 분명하게 나뉘었습니다. 특히 프로젝트가 많았던 시기에는 6시간 이하로 급감하는 경향이 나타났습니다.
② 소비 트렌드 시각화
카페 지출은 봄·가을에 급증했고, 운동 지출은 연말에 급격히 감소했습니다. 데이터로 보니 “기분 따라 소비한다”는 말이 정말 사실이었습니다.
③ 감정 그래프
가장 흥미로웠던 데이터는 감정 로그였습니다. 감정과 수면 시간은 꽤 연관이 있었지만, 음악 장르와도 강한 상관관계가 있었습니다. 예를 들어 우울 점수가 높았던 날은 반복 재생한 음악도 대부분 어쿠스틱 계열이었습니다.
④ 이동 지도 시각화
Google Timeline 데이터를 기반으로 히트맵을 만들었는데, ‘반복되는 동선’이 얼마나 많은지 시각적으로 확인할 수 있었습니다. 예상보다 특정 카페에서 많은 시간을 보냈다는 사실도 알게 됐습니다.
5. 1년의 라이프 로깅이 가져온 변화
단순한 취미라고 생각했던 라이프 로깅은 제 일상에 여러 변화를 가져왔습니다.
- 잠을 조금 더 일찍 자게 됨 – 수면 점수의 패턴을 보며 자연스럽게 습관 교정
- 감정 기복의 원인을 파악 – ‘운동 부족’과 ‘과도한 카페인’이 주요 원인
- 불필요한 이동 감소 – 동선 히트맵 덕분에 비효율적 이동을 줄임
- 취향 이해 – 어떤 음악을 언제 듣는지, 어떤 장소에서 편안함을 느끼는지 명확