강화, 약화
입증, 반입증
■ 강화, 약화
강화의 수험적 정의는 "참일 가능성을 높이는 것"이고
반대로 약화의 정의는 "참일 가능성을 낮추는 것"이죠.
중립은 높이거나 낮추지 않는 것입니다.
보기를 보고서 "과연.. 예상대로군"하면 강화입니다.
반대로 "어라....? 예상 밖인데?"하면 약화입니다.
■ 연역논증 문제에서 강화/약화하는 법
A
A -> B
---------
B
위와 같은 논증이 있다고 합시다. 이것을 강화하는 방법은 2가지입니다.
1. 논증의 일부를 긍정하기
2. 결론의 사례를 들기
1. 논증의 일부를 긍정하기
예시로 든 논증은 형식적으로 타당하지만, 명제들이 참인지 거짓인지는 아직 정해지지 않았습니다. 이때 보기에서 "(A -> B)가 참이다"라고 확정해주면 강화가 됩니다.
2. 결론의 사례를 들기
보기에서 B에 해당하는 사례를 들면 강화가 됩니다. 예상대로니까요. 심지어 전제들과 전혀 상관없어도 강화가 됩니다. 주장을 지지하는 별도의 근거인 거죠.
약화에서는 반대입니다.
1. 논증의 일부를 부정하면 약화(양립불가 = 약화)
지문에 위와 같은 논증이 있고, 보기에는 "(A -> B)가 거짓이다"라고 확정해 주면 약화가 됩니다. 그런데 대놓고 부정하면 너무 쉬우니까 지문의 논증과 양립할 수 없는 보기를 제시합니다"(A ^ -B)가 참이다"와 같이 말이죠(양립할 수 없다면 부정하는 거니까요!).
그리고 용어가 부적절하다고 하든, 구분이 모호하다고 하든, 관련성이 부족하다고 하든 하여간 주장자의 믿음과 양립불가한 보기는 전부 약화입니다.
2. 결론의 반례를 들기
보기에서 B를 부정하는(-B에 해당하는) 사례를 들면 약화가 됩니다. 예상 밖이니까요.
■ 가설(귀납추리)에서 강화하는 법: 가설이 예측한 대로의 결과. 단! 2개의 설명은 안돼!
연역논증은 사실상 지문과 보기사이의 일치불일치를 찾는 것이기 때문에 덜 헷갈립니다. 가설 문제는 약간 더 까다롭습니다.
가설에 따른 예측대로의 결과가 나오면 논증을 강화합니다. 단! 단! 그 결과를 설명하는 다른 가설이 있으면 강화하지 않습니다. 예를 들어 보겠습니다. 모차르트 태교와 자녀 IQ사이에 양의 상관관계가 있다고 했을 때 A학자는 "모차르트 음악태교가 자녀의 IQ를 높게 한다"라는 A가설을, B학자는 "모차르트 음악을 즐겨 듣는 산모들의 IQ가 원래 높아서 그런 것"이라는 B가설을 세웁니다. 실험을 해보기로 합니다. IQ가 높은 산모들을 모셔다가 모차르트 태교를 하게 합니다. 그랬더니 유의미하게 IQ가 높은 자녀들이 태어났습니다. 그러면 이 사례는 A, B를 동시에 강화할까요? 그렇지 않습니다. A, B 둘 다 예상하는 결과였지만, 이런 실험으로는 모차르트 음악이라는 개입의 결과인지, 산모 IQ의 영향인지 알 수 없기 때문입니다.
+ 가설 문제에서는 전제를 긍정하는 방법으로는 강화하지 않습니다.
■ 가설(귀납추리)에서 약화하는 법
1. 예상외의 결과
2. 가설의 바탕이 된 사실·정보의 부정
1. 예상외의 결과
예상 밖의 결과가 나오면 가설을 약화합니다. 위의 예시를 계속 사용하겠습니다. IQ 높은 산모들에게 모차르트 음악을 들려줍니다. 그랬는데 유의미하게 IQ가 낮은 자녀들이 태어났습니다. 이 경우 가설 A, B 예상 밖의 결과이므로 둘 다 약화됩니다.
2. 가설의 바탕이 된 사실·정보의 부정
가설을 필요로 했던 현상이나 가설을 내세우는 사람이 당연히 참이라고 생각했던 것들이 사실이 아니라면 가설은 약화됩니다. 모차르트 태교와 자녀 IQ사이의 양의 상관관계가 알고 보니 연구자의 착오로 생긴 처음부터 잘못된 정보였다면 가설 A, B는 약화되는 것입니다.
+ 이 항목은 연역논증에서의 "논증의 일부를 부정하면 약화"와 비슷합니다.
+ 연역논증 문제에서는 "논증의 일부를 긍정/부정"하는 보기가 많이 나오지만, 가설 문제에서는 "예상대로의/예상 밖의" 보기가 훨씬 많이 나옵니다.
■ 정리: 중립? 생각할 필요 없어
중립이라는 게 있어서 헷갈릴 것 같지만, 보기를 읽으면서 강화/약화/중립 3개의 판별을 할 필요는 없습니다. "~~는 강화하지도 약화하지도 않는다"라는 보기는 내지 않기 때문입니다.
보기를 읽으며 '예상대론가 아닌가~' 생각하며 보시다가, 보기 말미에 "강화한다/강화하지 않는다"라고 쓰여있으면 질문을 이렇게 던져보세요.
사실 이 그림 보여주려고 글 썼습니다이때 강화하지 않으면 그것으로 충분하지 중립인지 약화인지까지 신경 쓰지 않아도 됩니다. 그러니까 "이 보기는 전제를 긍정하는 것도 아니고 예상되는 결과(사례)도 아니니 강화가 아니네"하면 충분하고 "관련이 없는 보기인가? 혹시 약화하나?"이런 생각할 필요는 없다는 것입니다.
마찬가지로 보기에 "약화한다/약화하지 않는다"라고 쓰여있으면 "지문이 갖고 있는 정보(전제)를 부정하나? 예상외의 결과(반례)인가?"만 판단하면 됩니다. "이 보기는 전제를 부정하는 것도 아니고 예상외의 결과(사례)도 아니니 약화가 아니네"하면 됐지 "관련이 없는 보기인가? 혹시 강화하나?" 이런 생각할 필요가 없습니다.
경쟁가설 함정이 없는 만큼 약화가 더 판별하기 쉽습니다.■ 중립을 바로 알아챈다면, 숏커트!
보기를 읽는 중에 중립인 걸 바로 알아챌 수 있는 경우가 몇 가지 있습니다. 이때는 보기의 말미가 뭐가 되었든 강화/약화하지 않는다는 걸 바로 추론할 수 있습니다. 알고리즘을 생략하고 시간을 벌 수 있죠.
지문과 논의평면이 다른 보기
--------------> 강화/약화하지 않는다(중립)
보기의 비판을 이미 지문에서 인정하는 경우
--------------> 강화/약화하지 않는다(중립)
경쟁가설도 예측하는 결과
--------------> 강화/약화하지 않는다(중립)
변인통제가 되지 않은 실험에서 예상하던 결과
--------------> 강화/약화하지 않는다(중립)
(cf. 변인통제가 되지 않은 실험이지만 예상외의 결과
--------------------------> 약화한다)
인과 경로가 여러 개이거나 세테리스 파리부스가 만족되지 않는 대조사례 ----> 강화/약화하지 않는다(중립)
- 지문과 논의평면이 다른 보기
"상관있다"라는 말이 상당히 관대하게 쓰이기 때문에 대신에 "논의평면"이라는 단어를 사용하겠습니다. "모차르트 음악으로 태교하면 자녀의 IQ가 높아진다"라는 가설A가 있다고 합시다. 그리고 보기에 "베토벤 음악으로 태교했더니 자녀의 IQ가 높아졌다는 실험결과는 가설A를 강화한다"라고 되어있습니다. 거짓입니다. 우리 생각에 베토벤 음악이 효과가 있었다는 사실은 음악에 어떤 힘이 있음을 시사하는 것 같고 그렇다면 모차르트 음악의 효과도 충분히 그럴법하게 느껴집니다. 물론 이런 과학적 상상력이 가능하고 실제로 연관이 있을 수도 있겠지만, 가설A의 입증과는 무관합니다. 가설의 내용은 (모차르트 -> IQ상승)입니다. (베토벤 ^ IQ상승)은 반례나 사례가 되지 못합니다. "논의평면이 다르다, 논의의 층위가 다르다"라는 말은 이런 의미입니다.
이 함정은 꽤나 즐겨 사용됩니다. 이를테면 지문에서는 항소심이야기를 하는데 보기에서는 상소심이야기를 한다던가, 지문에는 양서류가 성별을 "바꾸는" 이야기를 하는데 보기에는 악어알이 온도로 성별이 "결정"된다던가 어떤 새는 호르몬이 변해서 수컷이 암컷 울음소리를 "흉내"낸다던가 하면 논의평면이 다른 겁니다. 강화나 약화를 하지 않습니다.
퀴즈를 하나 내보겠습니다.
가설C : "X호르몬이 △g 이상 분비되면 배나무가 열매를 맺지 않는다"
보 기 : "배꽃을 X호르몬에 담가 놓았더니 씨 없는 배가 생산되었다는 사실은 가설C를 강화한다"
강화할까요? 강화하지 않을까요?
우리 생각에는 X호르몬이 무언가 생식활동에 영향을 미치긴 하는 것 같다는 느낌이 들고 그 영향이 배나무가 열매를 맺지 못하게 하는데 무언가 상관이 있을 것 같습니다. 물론 이런 과학적 상상력이 가능하고 실제로 연관이 있을 수도 있겠지만, 가설C의 입증과는 무관합니다. 가설의 내용은 (X호르몬 -> -열매)입니다. (X호르몬 ^ 씨없는배)는 반례나 부합사례가 되지 못합니다. "논의평면이 다르다, 논의의 층위가 다르다"라는 말은 이런 의미입니다
+ 모차르트의 예시와 다른 점은 모차르트는 앞쪽이 다르고 뒤쪽이 같고, X호르몬은 앞쪽이 같고 뒤쪽이 다르다는 것입니다
논의평면이 같은지 다른지 판별하는 것은 기출을 여러 차례 풀면서 기준을 체화해나가야 합니다만, 집합관계를 떠올려서 포함이 되는지 안되는지를 파악하는 게 도움이 됩니다.
가설: "컴퓨터 게임을 하면 IQ가 상승한다" 이 있을 때.
보기1:"모든 종류의 게임은 IQ를 상승시킨다"는 강화입니다.
모든 종류의 게임에는 컴퓨터게임도 포함되니 컴퓨터게임도 "필연적"으로 효과가 있기 때문입니다.
보기2:"롤을 했더니 IQ가 상승했다"도 강화입니다.
이 또한 (컴퓨터게임 ^ IQ)의 사례이므로 가설이 참일 가능성을 "얼마간" 올리기 때문입니다.
반면 보기3:"바둑을 두었더니 IQ가 상승했다"는 논의평면이 다른 겁니다.
- 보기의 비판을 이미 지문에서 인정하는 경우
지문에서 자신의 주장에 대한 이런 저런 비판이나 문제가 있을 수 있다면서 미리 재반박 할 때가 있습니다. 이걸 쉴드친다고 합시다. 이렇게 이미 쉴드 친 내용이 담긴 보기는 주장을 약화하지 않습니다. 입맛에 꼭 들어맞지는 않겠지만 주장자도 알고 있는(예상하는) 바이니까요.
- 경쟁가설도 예측하는 결과
처음의 "모차르트 음악 가설A, 산모지능 가설B"에서 설명한 바와 같습니다. 두 가설 모두 예측한 결과면 강화 안 하는 겁니다. 알고리즘에는 가장 마지막 판별 기준으로 놓여있습니다만, 실제로 문제 풀 때는 직관이 "어 이거 둘 다 설명가능한 거야!"하고 퍼뜩 알려주는 경우가 더 많습니다. 특히나 이런 경우 보기 말미에 "둘 다 강화한다"라고 쓰는 경우가 종종 있으니 참고하시기 바랍니다(답은 거짓입니다).
- 변인통제가 되지 않은 실험
쥐에게 A, B, C 호르몬이 있습니다. 가설을 세웁니다.
가설: "C가 없으면 암에 걸린다"
실험을 합니다.
결과: ABC 모두 있는 쥐는 암 발병하지 않음.
B, C를 뺀 쥐는 암 발병함.
이 실험 결과는 가설을 강화하지 않습니다. 암이 생긴 이유가 B가 없기 때문일 수 있다는 또 다른 설명이 존재하기 때문입니다.
C의 효과 유무를 확인하고 싶다면 그 외의 선행요소를 통제해야합니다. 즉 AB는 고정한 뒤 AB와 ABC를 비교해야하는 것입니다. 공식 명칭은 아니겠으나 저 C를 "개입변인", 통일시켜야 하는 나머지 요소(변인)들을 "선행요소"라고 부르면 보다 명료해집니다. 실험에 앞서 선행요소들을 통일시키는 것을 변인통제라고 부르고, 변인통제가 되어있지 않은 실험은 원하는 결과가 나오더라도 원인이 뭔지 알 수 없으니 가설을 강화하지 않습니다(물론 약화도 안 하지만 언급할 필요가 없습니다).
한편 재미있게도! B, C를 뺐는데 암에 걸리지 않았다면 약화됩니다.
가설: "C가 없으면 암에 걸린다"
결과: B, C가 없는데 암 발병하지 않음.
가설의 반례이기 때문입니다. 어쨌든 C가 없으니 예상대로라면 암이 발생해야 할텐데 그렇지 않으니까요. 읽으시면서 "경쟁가설도 예측하는 결과"와 "변인통제가 되지 않은 실험"은 같은 거 아닌가 생각하시는 분도 있었을 겁니다. 그러나 결과는 결과이고, 실험은 결과를 내기 위한 준비입니다. 이 둘이 비슷할 때는 실험의 결과가 예측된 것일 때이고, 예상외의 결과라면 당연히 약화하게 됩니다.
- 인과 경로가 여러 개거나 세테리스 파리부스(다른 조건들의 동일함)가 만족되지 않는 대조사례
"까마귀 날자 배 떨어진다" 까마귀가 안날 땐 배가 달려있었습니다. 그런데 까마귀가 날아오르니 배가 떨어졌죠. 과연 이 사례는 "까마귀가 난다 -> 배가 떨어진다"라는 가설을 강화할까요? 상황마다 다릅니다. 다른 설명이 없으면 강화되고 다른 설명이 있으면 강화약화되지 않습니다.
대조사례라는 건 변인a가 있을 때 결과a가 있는 사례와 변인a가 없을 때 결과a가 없는 사례의 쌍을 가리킵니다.
가령 부모가 시험성적에 상금을 걸었더니 성적이 올랐지만 상금을 안걸었더니 성적이 다시 내려간 사례 같은 것이죠.
C -> E 라는 가설이 있다면 Cm ^ Em 과 -Cn ^ -En이 대조사례입니다.
대조사례는 직관적으로 가설을 강화할 것 같은 강한 느낌을 줍니다. 하지만 대조사례를 설명할 다른 방법이 있다면 강화하거나 약화하지 않습니다.
위의 시험성적의 사례에서 자녀가 공부를 열심히 한 이유가 실제론 상금 때문이 아니라 옆자리 짝꿍에게 잘보이기 위함이었다면 "상금 -> 성적향상"가설은 강화약화되지 않습니다. Cm ^ Em 과 -Cn ^ -En은 우연적인 결과였을 뿐 실제 인과관계는 C(상금)가 아닌 F(짝꿍)에 달려 있던 것이죠.
대조사례가 중요한건 출제자가 이걸로 함정을 파기 때문이죠. 대조사례를 보면 우리는 둘 사이의 인과관계를 상상합니다. 그럼 우린 "강화되지 않나?"하고 생각합니다. 하지만 "상상=강화"는 아닌 것이죠. 강화/약화라는 건 일반적인 용어가 아니라 실은 입증/반입증이라는 과학철학 용어의 패러프레이징이니까요! 직관과 달리 보다 섬세하고 정교한 기준을 갖고서 판별됩니다.
인과경로가 1개인지 여러 개인지는 지문에 명시해주는 편입니다. "오직 이러한 경로로만 질병a가 발생한다"라던가 "여러 경로 중의 하나로 a가설을 주장하였다" 같이 말이죠. 명시해주지 않는 경우 과학기술 같은 전문적인 지문일 때는 경로가 1개라고 생각하시면 되고, 일반적인 상황, 이를테면 "비가 오면 땅이 젖는다" 정도라면 "물뿌리개를 뿌리면 땅이 젖는다"같은 다른 경로를 떠올리는 게 가능한지 봐주시면 됩니다. 요는 일반인이 쉽게 다른 경로를 생각할 수 있으면 여러 개인거고, 그렇지 않으면 (실제론 전공자들은 다른 경로가 있다는 걸 알고 있을 지라도) 1개로 치는 겁니다(시험이니까요).
세테리스 파리부스는 "다른 조건들이 동일하다면"이라는 뜻입니다. 대조사례는 사실 밀의 원인발견법 중 차이법의 원리를 사용한 것입니다.
C F --- E
o o --- o
x x --- x
그런데 관찰내용이 위와 같다면 E의 원인이 C인지 F인지 어떻게 알겠습니까? 강화약화도 하지 않습니다. 따라서 F(C외의 모든 변인)를 x로 고정하든 o로 고정하든 해야 C와 E사이의 대조사례가 가설을 강화할 수 있게 됩니다.
C F --- E C F --- E
o o --- o o x --- o
x o --- x x x --- x
경쟁가설의 동일한 예측이나, 변인통제가 안된 실험이나, 복수의 인과경로나, 세테리스 파리부스 불충족이나 모두 "다른 설명이 있다"는 말에 포함되긴 합니다. 서로 겹치는 부분도 많구요. 그러나 시험에서 드러나는 양상이 조금씩 다르니 미리 알고 있으면 중립인걸 빨리 알아챌 수 있어서 좋습니다.
중립이 되는 조건에 대해서 익혀야 하는 이유는 출제자들이 사실 중립인 보기를 강화/약화처럼 보이게 하는 함정을 자주 쓰기 때문입니다. 강화약화가 명확한 보기는 말미에 뭐라고 쓰여있든 쉽게 맞출 수 있으니까요 . 하지만 중립을 나타내는 신호를 미리 알고 있다면, 오히려 함정을 지름길로 이용할 수 있습니다.
이야기를 마치며 잠시 대학원생이 되어봅시다.
"아 C가 없으니 당연히 암에 안 걸렸겠지! 근데 B도 없애면 어떡해! B 때문인지 C 때문인지 확인할 수가 없잖아! 실험 다시 해!"
TIP 존
■ 다양한 약화. 전제를 부정하기, 그 안의 용어를 부정하기
22년 1번 문제는 응시자들의 기를 죽여놓는다는 목적을 달성했습니다. 보기ㄱ이 당황스럽죠.
(22추리01)
ㄱ은 논증을 약화시키기 위해 논증에 쓰이는 명제들을 공격하기보다는 "합리적 행위 능력"이라는 "용어의 정의"를 공격합니다. 전제 안의 전제랄까요. 지문은 사람에게 합리적 행위능력이 있다는 것을 전제하고서 논지를 전제합니다. 그런데 그 합리적행위능력 자체가 성립하지 않는 것이 밝혀진다면 논지가 약화되겠죠.
정의를 알려주는 문장은 논증을 기호로 요약할 때는 생략될 부분일겁니다. 하지만 정의 또한 주장자가 참으로 알고 있는 것으로써 쌍조건문 명제입니다. 이 또한 부정된다면(양립할 수 없는 정보가 주어진다면) 약화됩니다.
■ 다양한 약화. 구분을 모호하게 하기
저자가 구분해놓은 것을 두고 사실은 모호한 것이라고 하면 약화가 됩니다. 저자의 믿음을 부정하는 것이기도 하고 예상 외이기도 하죠.
