우리는 어떻게 알아낼 것인가

의미 있는 것들을 찾는 방법

Apr 13. 2026

# 한 번의 실수

나는 집에서 요구르트를 만들어 보고 싶었다.
인터넷에는 수많은 방법이 있었다.
어떤 글은 이렇게 말한다.
"우유를 따뜻하게 하고 요구르트를 넣으면 된다."
다른 글은 말한다.
"온도가 중요하다."
또 다른 글은 이렇게 주장한다.
"시간이 핵심이다."
나는 처음에 그냥 한 방법을 따라 했다. 결과는 실패였다. 요구르트는 만들어지지 않았다. 그저 이상한 냄새가 나는 우유가 되었을 뿐이다. 다음 날 나는 다른 방법을 따라 했다. 이번에는 조금 나았다. 하지만 여전히 기대한 결과는 아니었다.

세 번째 시도에서 나는 방식을 바꿨다.

나는 단순히 따라 하지 않고 기록을 하기 시작했다. 온도, 시간, 우유 종류, 발효 시간. 모든 것을 적었다. 그리고 한 번에 한 가지 변수만 바꾸었다. 몇 번의 시도 후 결국 원하는 요구르트를 만들 수 있었다.

그때 나는 깨달았다. 내가 한 것은 단순한 요리가 아니라 작은 과학 실험이었다.

우리는 어떻게 어떤 것이 맞는지 알아낼 수 있을까?

# 인류가 만든 방법

인류는 오랫동안 세상을 이해하려고 노력해 왔다. 하지만 근대 이전에는 체계적인 방법이 부족했다. 많은 지식은 권위, 전통, 추측에 의존했다. 영국 철학자 Francis Bacon, 그는 이렇게 주장했다.

자연을 이해하려면 자연을 체계적으로 조사해야 한다.

그가 제안한 방법은 단순했다. 관찰, 질문, 가설, 실험, 결론. 이 구조는 지금 우리가 과학적 방법이라고 부르는 것이다. 지식은 단순한 생각이 아니라 조사 과정에서 만들어진다.

# 관찰이라는 출발점

우리는 먼저 세상을 본다. 그리고 이상한 점을 발견한다. 역사상 가장 유명한 관찰 중 하나는 자연학자 Charles Darwin의 것이다. 그는 갈라파고스 제도에서 작은 새들을 관찰했다. 섬마다 새의 부리가 조금씩 달랐다. 어떤 새는 두꺼운 부리였다. 어떤 새는 가늘고 긴 부리였다. 다윈은 질문했다.

왜 같은 새가 이렇게 다를까?

그 질문은 결국 진화론으로 이어졌다. 다윈은 실험실에서 발견한 것이 아니다. 그는 관찰자였다. 수십 년 동안 자연을 기록했다. 그리고 그 기록 속에서 패턴을 발견했다.

# 실험이라는 도구

모든 발견이 관찰에서 나오는 것은 아니다. 어떤 분야에서는 실험이 필요하다. 대표적인 예가 물리학이다. 이탈리아 과학자 Galileo Galilei는 낙하하는 물체를 연구했다. 당시 사람들은 이렇게 믿었다. "무거운 물체는 더 빨리 떨어진다." 하지만 갈릴레이는 의심했다. 그래서 실험을 했다. 경사면에서 공을 굴렸다. 속도를 측정했다. 결과는 무게와 상관없이 물체는 같은 방식으로 떨어졌다.

실험은 중요한 특징이 있다. 조건을 통제할 수 있다.

그래서 우리는 원인과 결과를 더 명확하게 볼 수 있다.

# 기록의 힘

지식이 만들어지려면 기록이 필요하다. 역사 속 많은 발견 뒤에는 엄청난 기록이 있다. 예를 들어 Leonardo da Vinci. 그는 수천 페이지의 노트를 남겼다. 해부학, 기계, 식물. 그는 모든 것을 그림과 메모로 기록했다. 또 다른 사례는 다윈이다. 다윈은 수십 권의 노트를 남겼다. 그 노트에는 생물 관찰, 가설, 의문이 모두 기록되어 있다. 기록은 생각을 저장하는 장치다.

# 데이터라는 언어

현대 과학에서는 기록이 더 정교해졌다. 그것이 바로 데이터다. 데이터는 숫자, 측정, 통계를 의미한다. 통계학의 발전에 중요한 역할을 한 사람은 Ronald Fisher이다. 그는 실험 설계와 통계 분석을 발전시켰다.

왜 통계가 필요할까? 불확실성이라는 우주의 법칙 때문일 수도 있다.

의학 연구를 생각해 보자.
어떤 약을 먹은 사람 중 60%가 회복되었다.
이것이 효과일까? 아니면 우연일까?
통계는 이 질문에 답하려고 만들어졌다.
정답이라는 말은 아니다.

# 비교의 힘

지식을 만드는 또 다른 중요한 방법이 있다. 바로 비교다. 비교 없이는 이해가 어렵다. 생물학에서는 비교 해부학이 중요하다. 프랑스 학자 Georges Cuvier는 동물의 뼈 구조를 비교했다. 그는 많은 동물들이 비슷한 구조를 가지고 있다는 사실을 발견했다. 비교는 패턴을 드러낸다. 언어학에서도 마찬가지다. 여러 언어를 비교하면 공통된 구조가 보인다. 그렇게 언어의 역사가 밝혀졌다. 비교는 매우 직관적이며 이렇게 말할 수 있다.

이해는 차이를 볼 때 시작된다.

# 증거의 중요성

생각과 지식의 차이는 증거에 있다. 누군가 이렇게 말할 수 있다. "나는 이렇게 생각한다." 하지만 과학은 이렇게 묻는다.

그 생각을 뒷받침하는 증거는 무엇인가?

증거는 여러 종류가 있다. 관찰 증거, 실험 증거, 통계 증거, 역사 증거. 중요한 점은 주장이 아니라 증거가 중심이라는 것이다.

# 반증이라는 아이디어

과학철학자 Karl Popper는 이 문제를 더 깊이 생각했다.

좋은 이론은 반증될 수 있어야 한다.

이것을 반증 가능성이라고 한다. 예를 들어 "모든 백조는 흰색이다"라는 주장은 쉽게 반증된다. 검은 백조 하나만 발견하면 된다. 하지만 어떤 주장들은 반증이 어렵다. "보이지 않는 힘이 모든 일을 만든다."는 주장은 반박하기 어렵다. 그래서 과학에서는 반증 가능한 이론을 선호한다. "질량이 바로 에너지이며 질량은 파동으로 이루어져 있다"

# 재현성

현대 과학에서 중요한 기준이 하나 더 있다. 바로 재현성이다. 좋은 연구라면 다른 연구자가 같은 실험을 했을 때 같은 결과가 나와야 한다. 하지만 최근 과학에서는 재현성 위기가 논의되고 있다. 많은 연구 결과가 다시 실험하면 재현되지 않는 것이다. 이 문제는 중요한 교훈을 준다. 지식은 항상 검증 과정 속에 있다. 그리고 다시 밝혀진 지식으로 다른 연구자가 같은 실험을 했을 때 모든 변수를 통제하여 같은 결과를 재현하거나 또는 통제 변수로 인한 예측된 결과를 증거로 찾으려 한다

# 상관관계와 인과관계

데이터를 분석할 때 자주 등장하는 오류가 있다. 상관관계와 인과관계를 혼동하는 것이다. 예를 들어 아이스크림 판매가 늘면 익사 사고도 늘어난다. 이것은 사실이다. 하지만 아이스크림이 익사를 만든 것은 아니다. 두 현상의 원인은 여름이다. 이 구분은 매우 중요하다. 많은 뉴스와 연구가 이 오류를 범한다.