2강. 스토리의 소재 생성 (디지털식 스토리텔링기법)

스토리디자인 창작법에서는 이야기를 구성하는 인물과 사건, 배경에 대한 소재를 데이터화합니다.

 

소재를 생성하고 변형하고, 조합하고, 재조합하는 과정을 반복합니다.

 

인물과 사건, 배경

 

이것들을 섞으면 이야기는 만들어집니다.

 

따라서 각각의 소재들을 생성하고 정리하기 위해 우리는 스스로에게 끊임없이 질문해야 합니다.

매사 상상하고, 문제를 깊이 관찰하고, 새롭게 생각하고, 깊이 생각하고, 변형하고 적용하는 등의 다양한 방법으로 사고를 자극해야 합니다.

 

이를 위해 우선 소재를 분류하는 방법을 아래와 같이 제안합니다.

 

 

스토리디자인 데이터 분류

 

 

1) 공감을 위한 정보 생성(인물 데이터)

 

공감이란 상대의 마음, 감정을 이해하는 것에서 시작됩니다.

 

공감을 바탕으로 정보를 형성한다는 것은 어떤 인물이 어떤 감정을 느끼고 있는가에 대한 것입니다.

 

상황에 따라 인물들은 감정을 느낍니다. 스토리디자이너는 그 감정을 정확히 인지하기 위해 스스로 질문하며 데이터를 만들어야 합니다.

 

- 만일 내가 그(인물)라면?

- 그는 어떤 감정을 느끼고 있을까?

- 어떤 기분일까?

-그런 기분이 들면 어떤 해동을 할까? 등

 

 

 

 

2) 정서를 위한 정보 생성 (인물 데이터 +문제해결력 추가)

 

우리가 말하는 정서는 공감을 포괄하는 더 큰 정보입니다. 공감 + 문제해결력이라고 해석하면 될 것 같습니다.

 

공감한다면 우리는 함께 울어줄 수 있고, 함께 웃어줄 수 있고 인물의 감정을 이해할 것입니다.

하지만 정서적 정보는 울고만 있지 않습니다. 그만 울고 이 문제를 어떻게 해결할지 고민합니다.

 

- 내가 만일 그(인물)라면 그는 감정으로 어떻게 조절하는 것이 좋을까?

-상대와의 관계를 원하는대로 조절하기 위해서 어떤 방법을 쓰면 좋을까?

 

정서지능은 개인이해, 개인조절, 타인이해, 타인조절의 능력을 체크합니다.

 

즉 완벽한 인간이 아닌 이상 우리는 인물, 캐릭터를 만들고 난 뒤 그와 관련된 네 가지 부분을 설정합니다.

 

그 인간이 어떤 기질과 성격을 가지고 있으며, 그로 인해 개인이해, 개인조절, 타인이해, 타인조절의 영역에서 어떤 문제를 겪고 있는지 정리하는 것입니다.

 

이때 인물의 주요 감정이 어떠한지 설정할 수 있으며 이런 인물에 대한 정보가 단단하다면 인물이 어떠한 사건에 봉착하게 될 경우 어떤 감정을 느끼고, 어떻게 생각하며 행동할 것인지 예측할 수 있을 것입니다.

 

 

 

 

 

3) 구성적 정보 생성 (사건과 배경 데이터)

 

그것이 사실 기반이던 상상이든 간에 인간에 대한 정보 외의 것들은 소재로써 독립된 정보가 됩니다.

 

이를테면 어떠한 사건의 원인과 결과를 정리하여 사건 데이터에 추가시키거나, 임의의 배경을 만들어 그곳의 문화에 대한 상상의 설정을 만들어 낼 경우에도 그것들은 모두 독립된 정보가 되어 배경 데이터에 추가되거나 또 다른 사건 데이터가 되기도 합니다.

 

-이것은 무엇인가? 이것의 속성과 역할은 무엇인가? 장점과 단점은 무엇인가? 이것의 문제는 무엇인가? 등등

 

 

 

 

4) 통찰적 정보 생성(사건과 배경 데이터 +문제해결력 추가)

 

구성적 정보에 문제 해결력을 포함한 통찰적 정보를 말합니다.

 

인물과 관련된 데이터가 공감과 정서적 해법이 만들어진 것과 같이 대물적 문제, 정보를 만들어 내기 위해서는 감각이나 기억, 학습 등으로 수용한 데이터를 정리하여 구성하고, 문제의 본질을 찾아 문제해결력을 더하여 통찰적 정보로 정리할 필요가 있습니다.

 

- 이것의 본질적 문제는 무엇인가? 어떤 방법으로 해결할 수 있는가? 어떤 예외사항이 있는가? 등등

 

 

 

 

 

위의 네 가지 정보를 분류하고 세부적 사항들을 고민하여 생성하고 완성하여 스토리의 소재 데이터를 만들고 이것들을 결합하여 이야기를 만드는 것이 스토리디자인의 핵심 기법이라 볼 수 있습니다.

 

다음 강의에는 각각의 정보를 쉽고 간단하게 정리하는 방법과 예시를 설명하도록 하겠습니다.

 

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