사기꾼이 절대로 알려주지 않는 사기치는 방법(1)
이번 포스팅에서는 짧고 굵게 헛소리를 판단하는 방법에 대해서 작성하고자 한다.
누가 나에게 헛소리하고 있는지 빠르게 점검할 목적으로, 체크리스트처럼 활용할 수 있도록 아주 간략하게 작성하도록 하겠다. 자세한 내용은 <똑똑하게 생존하기 - 칼 벅스트롬, 제빈 웨스트> 책을 참고하도록 하자.
목차
1. 헛소리 유형
1-1. 그럴싸한 인과관계
1-2. 공통 원인에 의한 인과관계
1-3. 허위 상관관계
2. 대응책
2-1. 실험
2-2. 대응책 적용 예시
1. 헛소리 유형
1-1. 그럴싸한 인과관계
상관관계는 단순히 데이터끼리 비슷한 경향성을 보이는 것을 의미한다. 아래 그래프와 같이 알을 품은 황새 부부와 신생아의 숫자는 매우 상관관계가 높다.
하지만 황새가 아기를 물어다 준다는 인과관계가 있다는 것에 대해서는 알 수 없다. 단순히 상관관계가 높다고 해서 인과관계가 있다고 착각할 수 있다. 엄청난 확률로 이렇게 비슷한 경향을 보인다고 생각하여, 어떤 인과관계가 있을 것만 같을 수도 있다. 하지만 세상에 비슷한 경향을 보이는 그래프는 생각보다 상당히 많다!
1-2. 공통 원인에 의한 인과관계
마시멜로우를 눈 앞에 두고 잘 참는 어린이들이 나중에 커서 훌륭한 사람이 된다는 일화를 들어본 적이 있는가? 얼핏 보면 인내력과 자제력이 좋은 아이는 커서 성공한다는 말로 아무렇지 않게 받아들일 수 있다.
그런데 사실 마시멜로우를 잘 참는 아이가 부유한 집안의 아이 었다면 어떨까? 매일 식탁에 파스타가 나오는 어린이들에게 마시멜로우가 얼마나 매력적인 음식일까? 그냥 잘 버는 집안 아이가 마시멜로우를 하찮게 여겼을 뿐이며, 커서는 좋은 교육을 받고 좋은 환경에서 자란 것뿐이었다면??
1-3. 허위 상관관계
아주 잘 들어맞는 부분만 보여주면서 헛소리하는 경우도 있다. 아래 그래프처럼 약 2008년도까지는 미스 아메리카의 나이와 살인 사건 수는 기가 막히게 연관된 것 같지만, 2009년도 이후부터는 명확한 헛소리다.
2. 대응책
2-1. 실험
이러하듯 상관관계를 가진다고 해서 인과관계를 가진다고 확신하기는 매우 힘들다. 우리는 인과관계가 있음을 증명하기 위해서는 "실험"하는 수밖에 없다.
2-2. 대응책 적용 예시
열이 나면 감기가 낫는 것인지, 감기 바이러스가 열을 내는 것인지, 어차피 나을 사람이었기 때문에 열이 났고 낫은 것인지 알 수 있는가? 이는 각각 가설을 실험군과 대조군으로 나눠서 여러 번의 실험을 해야만 알 수 있다.
