통계학은 사주나 타로보다 효과적입니다.
인과의 원리(Principle of Causality) 철학에서는 세상의 사건이 우연이 아니라 원인과 결과로 이어진다고 봅니다. 사주·타로는 초월적 질서나 상징에 의존하는 반면, 통계는 실제 관찰된 사건들의 원인과 패턴을 분석해 미래를 추론합니다. 즉, 통계는 "비슷한 조건에서는 비슷한 결과가 나타난다"는 인과적 사고를 기반으로 합니다.
경험주의(Empiricism) 흄이나 베이컨 같은 경험주의 철학자들은 “지식은 경험에서 온다”라고 말했습니다. 사주·타로는 경험적 데이터보다는 전통적 해석 체계에 의존하지만, 통계는 실제 수집된 경험적 자료(데이터) 위에서 작동합니다. 따라서 통계는 경험주의적 철학과 더 긴밀히 연결됩니다.
확률적 세계관(Probabilistic Worldview) 현대 철학과 과학은 세계를 확률과 불확실성의 장으로 이해합니다. 통계는 이 확률적 세계관을 도구화하여, “확실한 예언”이 아니라 가능성의 범위를 보여줍니다. 이는 인간이 불확실한 미래를 합리적으로 대처할 수 있게 해 줍니다.
실천적 합리성(Practical Rationality) 칸트나 아리스토텔레스는 인간을 “이성적 존재”로 봤습니다. 미래를 준비하는 데 있어서, 초월적 해석보다 데이터 기반 추론이 실천적 합리성에 더 가깝습니다. 즉, 통계는 단순한 운세 풀이가 아니라, 우리가 실제로 행동을 수정하고 계획을 세울 수 있는 실질적 도구가 됩니다.
� 요약하자면, 철학적으로 사주·타로는 상징적 위안에 그치지만, 통계는 경험적·인과적·확률적 근거를 가진 합리적 수단이라는 점에서 미래를 예측할 때 더 타당하다고 볼 수 있습니다.
한 사람의 미래를 예측하는 학문으로서 쉽게 떠올릴 수 있는 학문은 대표적으로 사주명리학을 예를 들일수 있습니다. 그 외에도 점성학, 수비학, 타로, 거기에 무속신앙 중의 하나인 신점도 포함될 수가 있습니다. 그리고 토정비결이나 별자리운세도 포함될 수 있습니다. 하지만 더 과학적인 방법은 통계학이 더 정확하지 않나 생각합니다. 그런 약간 종교적인 성격이 포함된 아까 예를 들여 말씀드린 그런 것들은 약간 비하하는 내용으로 들으실 수 있습니다. 우리가 상식적으로 생각해도 그렇고 과학적으로 검증이 되자 않았다는 그런 생각이 있기 때문에 그런 비과학적인 것보다도 실제적으로 검증되고 더 체계적인 학문 중의 하나가 통계학이 미래를 더 정확하게 예측할 수 있다고 생각해서 말씀드리는 겁니다. 저도 사주운세나 타로를 많이 좋아하는 사람 중의 한 사람이지만 그런 것을 볼 때 좋은 말을 들으면 저 나름 기분이 좋아질 때도 있고 안 좋은 얘기를 들으면 그냥 흘려보내지만 좋다고 얘기했는데 또 막상 그 말과 다르게 현실에서는 아닐 때도 있기 때문에 하는 소리입니다. 그런 운세와 관련된 학문은 과학적으로 검증되지 않았기에 그것을 해석하는 사람이 누구냐 어떻게 해석하느냐에 따라서 또 같은 점사가 나오더라도 풀이하는 입장이 다르면 다르게 적용될 수 있고 그 받아들이는 사람이 어떤 사황에 처해있냐란 각자 다른 상황에 놓인 사람은 다르게 적용될 수 있기 때문입니다. 코에 걸면 코걸이, 귀에 걸면 귀걸이라는 말이 이때에 하는 말이 아닌가 생각합니다. 그래서 우리가 아니 저 같은 상화을 보더라도 운세가 틀림에도 불구하고 자주 체크하는 모습으로 봐선 운세란 어떤 사실을 유무를 판단하고 정확히 어떤 결과에 대해서 정확하게 얘기를 해주는 게 아니라 그 상황에 따라 받아들이는 사람이 누구냐에 따라 해석될 수 있는 건 다양하게 나오기 때문에 운세내용은 애매모호함에도 불구하고 마냥 들리는 소리가 좋으면 100% 신뢰할 수 엇지만 그 말이 틀리더라도 긍정적인 기운과 마음을 정해주기 때문에 중독성 있게 보고 있지 않나라는 생각이 듭니다. 쉽게 얘를 들어 신문에 나오는 운세는 말씀드렸듯이 각자 사주도 다를뿐더러 각자 처한 상황이 다름에도 불구하고 띠별로 무슨 띠 무슨 띠 하면서 한 사람 개인에게 적용하는 것은 무리입니다. 차라리 그럼 비과학적인 것보다 통계학을 배워서 나 스스로 미래를 예측해 보는 건 어떨까 생각해서 얘기하는 거지만 통계학은 쉽게 얘기해서 과거와 현재의 데이터를 기록해 계산해서 미래를 예측하는 학문이라고 할 수 있습니다. 사회적으로 정치적으로 경제적으로 통계학을 활용하지만 단지 배우는 학문인 통계학이 사회적으로 통계를 낼 때만 사용되지가 않는 것같다라는 생각을 해봤습니니다. 통계학을 배워서 개인적으로도 사용될 수가 있다고 생각합니다. 대표적으로 우리가 경제적으로 잘 살아가기 위해 중요한 것이 재정상태를 확인하는 겁니다. 일종의 가계부를 작성하는 것도 통계학을 잘 활용할 수 있는 것 중의 한 가지인 것 같습니다. 돈을 얼마 썼고 얼 바를 벌고 과거아 현재를 기록해 미래의 재정상태를 확인할 수 있는 그런 통계의 예인 것 같습니다. 그리고 가장 중요한 건강적인 면에서도 자기가 운동을 하고 있는 상황에서 기록측정을 통해 자신의 체력을 예측하는 것과 혈압이라든지 자신의 컨디션이라든 지 자신의 건강체크를 통해 미래의 건강을 예측할 수 있다는 건 물론 자신의 컨디션 같은 경우는 수치화하긴 어렵지만 내가 오늘 컨디션이 어땟나라는 생각과 느낌을 점수로 매겨 그것을 수치화해서 미래를 예측하늩것도 통계의 예인 것 같습니다. 그리고 인간관계면에서 누구와 어떤 얘기를 해고 어떤 일이 벌어졌으면 누굴 만나고 하는 그런 상황들까지 말입니다. 그런 것들을 일일이 다 수치화할 수는 없는 거지만 그런 하루의 일어났던 일을 기록하고 기록한 것들을 분석하면서 자기 스스로 점치는 것과 예측하는 것도 제가 생각하기로는 통계학을 잘 활용할 수 있는 예라 생각합니다. 그래서 숫자로 매겨 예측하는 건 통계고 제가 제 생각을 나름대료 표현하는 고 일기 쓰는 것을 개인의 역사라고 말씁드립니다. 업무적으로도 엑셀을 그냐 단지 일할 때만 사용하는 것이 아니라 아까 전에 점수를 매겨 쓴 그런 수치화한 데이터를 모아 엑셀을 사용해서 미래를 예측할 수 있는 도궁의 하나로 사용해도 괜찮을 것 같기도 합니다. 저는 통계학도 배워보질 않고 엑셀도 못 다루지만 글쓰기와 같은 일기 형식의 브런치뿐만 아니라 제가 말씀드린 기록을 수치화해서 미래르 예측해 보는 것도 나쁘지 않은 것 같습니다. 자신의 미래를 사주 나 타로에 의해 남의 말을 들을 것 아니라 자기 자신의 미래는 자신이 만들어가고 미래를 예측하는 면에서는 자신의 모든 일상생활과 내면을 기록해서 거기다가 통계학을 배워서 미래를 예측하는 건 다른 누구 어떤 누구가 얘기를 해준다 해도 자기 자신을 신뢰할 수가 있다고 봅니다. 비과학적으로 되려 돈을 주고 자기 자신의 미래를 산다는 건 어리석은 짓일지도 모릅니다. 통계학도 마찬가지 모든 학문은 배워서 남 주는 게 아니다란 말이 있듯이 통계학은 어렵고 난해한 학문 중의 하나이지만 한번 배워놓으면 계속 자신의 미래를 위해 써먹을 수 있다는 생각을 해봤습니다. 돈벌이가 된다고 해서 자신의 미래를 위해서 사주나 타로보다 통계학을 배우는 것이 더 좋겠다는 생각을 해봤습니다. 사주나타로도 통계학을 활용한 학문 중의 하나일지라도 그건 어디까지나 미신적인 요소가 많이 포함돼 있다고 생각합니다. 사주 나 타로를 배우는 것도 어렵고 시간도 들여야 되고 그것을 위해 돈이 나갈 수 도있지만 아치피 똑같은 노력을 들여야 한다면 더 과학적 일고 검증되고 더 체계적인 것을 배워야 되지 않나라는 생각을 해봅니다. 아래는 GPT에서 추출한 통계를 가지고 개인 일상생활에서 미래를 예측하는 법을 추출해 봤습니다. 끝.
통게학을 일상생활에 적용하여 미래를 예측하는법
좋습니다. “통계학을 활용하여 미래를 예측하는 법”을 일상생활 수준에서 쉽게 적용할 수 있는 방법으로 정리해드리겠습니다. 철학적·실용적 관점에서 접근하면 재미있고 의미 있습니다.
미래를 예측하려면 우선 현재와 과거 데이터를 체계적으로 모아야 합니다.
행동 기록: 하루에 한 일, 운동, 식습관, 공부 시간, 업무 성과 등
감정 기록: 행복, 스트레스, 피로, 집중도 등
외부 환경 기록: 날씨, 만난 사람, 주변 사건 등
주기적 기록: 매주, 매달 반복되는 패턴
철학적 관점: 기록은 “나 자신과 세계의 상호작용을 객관화”하는 과정입니다. 내 미래를 알기 위해선 현재의 나를 이해하는 것이 필수적입니다.
행동이나 감정을 숫자화: 예: 행복 0~10, 스트레스 0~10
반복되는 행동이나 사건은 범주화: 운동, 공부, 인간관계, 재정 등
기록을 표나 그래프로 변환: 하루, 주, 월 단위로 변화 관찰
예:
| 날짜 | 운동시간 | 행복 | 스트레스 | 공부시간 | 만난사람 |
|------|--------|----|--------|--------|--------|
| 10/1 | 30분 | 7 | 3 | 2시간 | 2명 |
| 10/2 | 0분 | 5 | 6 | 1시간 | 1명 |
반복 패턴 찾기: 특정 요일, 특정 행동과 감정의 연관성
상관관계 확인: 운동 → 행복 증가, 늦게 자면 스트레스 상승 등
단순 통계 활용: 평균, 중앙값, 표준편차로 변동성 확인
철학적 관점: “과거의 반복에서 미래를 읽는다” – 인간 행동은 완전히 무작위가 아니므로, 통계적 경향성을 통해 예측 가능
회귀 분석: 행복, 스트레스 같은 값에 영향을 주는 행동을 모델화
예:
행복 = 0.3*운동시간 + 0.2*공부시간 - 0.5*스트레스
확률적 예측: 특정 행동을 했을 때 긍정적 결과가 나타날 확률 계산
예: 운동을 하면 행복 점수가 7 이상일 확률 70%
트렌드 예측: 시간에 따른 변화 추세로 미래 상태 예측
주간 계획 세우기 과거 데이터 기반으로 “가장 효과적인 행동” 계획
리스크 관리 스트레스 상승 패턴을 찾아 대응책 마련
장기 목표 예측 6개월간 기록을 기반으로 성취 가능성 평가
통계적 예측은 절대적 미래를 알려주진 않습니다.
→ 단지 경향성을 보여주며, 자신의 선택과 환경 변화에 따라 달라집니다.
따라서 통계는 자기 자신과 세계를 이해하고, 더 나은 선택을 하기 위한 도구입니다.