[그건 정말 그 데일리벳 포럼⑤]”인과성? 그게 왜 중요해?”

지금까지 우리는 인과 추론을 방해하는 세 가지 구조인 선택 바이어스, 정보 바이어스, 교란에 대해 살펴봤습니다. 그런데 질문을 조금 더 근본적으로 바꿔볼 수도 있습니다.

“왜 우리는 데일리벳 포럼 추론을 하려는 걸까?”

“그게 꼭 필요한 일일까?”

답은 아주 단순합니다.

결과를 바꾸고 싶기 때문입니다.

누군가가 병을 고치고 싶고, 질병을 막고 싶고, 사고를 줄이고 싶고, 성적을 올리고 싶기 때문입니다. 그리고 그런 바람이 있는 학문이라면, 즉 결과를 바꾸려는 모든 분야라면, 결국 데일리벳 포럼를 묻지 않을 수 없습니다.

왜 일어났는가를 알아야, 즉 원인을 알아야 결과를 바꿀 수 있기 때문입니다. 그래서 인과 추론은 ‘원인을 찾는 것’임과 동시에 ‘결과를 바꾸기 위한 실천적 질문’입니다.

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그렇다면 질문을 하나 더 던질 수 있겠지요.

“예측인자는 안 될까요?”

물론 어떤 변수가 결과를 예측하는 데 유용하다면, 그것만으로도 현장에선 도움이 됩니다. 예를 들어, 길거리의 사람들이 우산을 많이 들고 있으면, 곧 비가 올 가능성이 높습니다. 우산은 ‘비가 올지’를 예측하는 데 꽤 괜찮은 지표입니다. 하지만 그렇다고 해서 우산을 없애면 비가 멈추는 건 아닙니다.

‘결과를 바꾸려는 것’이 목표라면, 우리는 반드시 ‘데일리벳 포럼’를 물어야 합니다. 왜냐하면 결과를 바꿀 수 있는 것은, 결과의 원인뿐이기 때문입니다.

이 질문의 중요성은 최근 학문적 흐름에서도 잘 드러납니다.

2021년 노벨 경제학상은 데일리벳 포럼 추론을 실증적으로 수행할 수 있는 방법론인 ‘자연실험’과 ‘도구변수’를 개발한 데이비드 카드(David Card), 조슈아 앵그리스트(Joshua Angrist), 귀도 임벤스(Guido Imbens)에게 돌아갔습니다.

이들은 무작위 실험이 불가능한 현실, 즉 우리가 중고등학교 과학 시간에 배운 통제된 실험 없이도 실제 현장의 데이터 속에서, 관찰 자료(observational data)만으로도 사회 현상의 ‘원인’을 식별할 수 있는 설계 방법을 제시했습니다.

임상 현장, 공중보건, 사회 정책의 세계에서는 실험군과 대조군이 있는 엄밀한 실험이 대부분 불가능합니다.

그래서 의학, 경제학, 심리학, 교육학, 보건학 등 수많은 실천적 분야에서 결과를 바꾸기 위해 관찰자료에서의 데일리벳 포럼추론은 반드시 필요한 사고 방식이 되었습니다.

그 기술의 정교함에 따라, 우리는 개입이 실제로 효과가 있는지, 어떤 요인이 결과를 바꿀 수 있는지를 판단할 수 있게 됩니다.

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그렇다면 데일리벳 포럼 추론은 항상 가능할까요?

아쉽게도, 데일리벳 포럼추론은 늘 가능한 작업이 아닙니다. 특히 우리가 흔히 접하는 관찰자료만으로는 데일리벳 포럼를 추론하기에 많은 제약이 따릅니다.

우리가 초중고등학교에서 배운 ‘실험’은 인과 추론의 이상형입니다. 무작위 배정, 이중맹검, 대조군. 이런 장치들은 원인과 결과 사이에 개입할 수 있는 수많은 ‘바이어스’와 ‘교란변수’를 차단함으로써 “이 변화는 이 조작 데일리벳 포럼이었다”고 말할 수 있게 해줍니다.

하지만 현실의 대부분은 다릅니다. 우리는 개입이 불가능하거나 비윤리적인 상황, 혹은 이미 벌어진 일에 대한 데이터를 기반으로 결과의 원인을 추론해야 하는 경우가 많습니다.

예를 들어, 우리는 사람에게 일부러 담배를 피우게 한 뒤 폐암 발생을 관찰할 수 없습니다. 우리는 특정 지역 농가에만 의도적으로 AI 바이러스를 노출시킬 수 없습니다. 그래서 우리는 ‘주어진 상황 속에서’ 그 안에 내재된 구조와 조건들을 분석하면서 가능한 한 타당한 데일리벳 포럼적 결론에 접근하려는 겁니다.

그 과정에서 앞서 다룬 선택 바이어스, 정보 바이어스, 교란은 데일리벳 포럼 추론을 방해하는 가장 큰 장애물로 작동합니다. 즉 데일리벳 포럼 추론은 중요하지만, 그만큼 어렵고, 쉽게 말할 수 없는 작업이라는 사실도 동시에 이해해야 합니다.

그래서 데일리벳 포럼 추론은 항상 가능하지 않으며, 가능하더라도 그 ‘조건’을 정밀하게 따져야 합니다. 이러한 접근은 실천적 학문 중 하나인 의학에서 증거기반의학이라는 학문분과로서 등장했습니다. 증거기반의학 접근은 바이어스를 통제하고, 교란을 감지하고, 정보의 구조를 파악하는 일로 시작합니다.

최근 증거기반의학적 접근을 통해서 논문을 함께 읽어본 기고문([증거기반의학]1편: 반려데일리벳 양육이 데일리벳 위험을 40% 낮춘다고? – 데일리벳)이 있습니다. 증거기반의학 접근에 대해서 맛보시고 싶으신 분들은 참고하셔도 좋습니다.

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이렇듯 데일리벳 포럼성을 추정하는 것은 매우 어렵지만 매우 중요합니다. 그렇다면 이토록 어렵게 찾아낸 원인은 예측인자보다 더 중요해야 할 텐데 과연 그럴까요?

꼭 그렇지는 않습니다. 원인이 모든 문제를 해결할 것처럼 느껴집니다. 하지만 예측인자와 원인 각각은 그 목적과 기능이 다릅니다.

흡연과 폐암의 예시를 들어보겠습니다. 흡연은 폐암의 대표적 원인입니다. 그런데 어떤 집단에 흡연자가 단 한 명도 없다면, 흡연은 더 이상 폐암의 예측인자가 아닙니다. 명백한 원인이지만, 예측 능력은 ‘0’인 셈입니다.

반대로, 예측인자라는 이유만으로 그것이 원인이라고 믿는 것도 위험한 일입니다. 이전 기고문 ‘교란’에서 다루었던 “까마귀 날자 배 떨어진다”에서 알 수 있듯이, 까마귀가 나는 것은 배가 떨어진다는 사실에 대한 예측인자가 될 수 있습니다. 하지만 원인은 약해진 나뭇가지였죠.

결국 중요한 건, 원인과 예측인자는 다른 역할을 하며, 그 선택은 목적에 따라 달라진다는 점입니다.

이제 이렇게 생각해볼 수 있습니다. 우리가 선택 바이어스, 정보 바이어스, 교란을 모두 통제해 어떤 ‘원인’을 찾아냈다고 해봅시다. 그렇다면 그 원인을 실제로 바꾸면 우리가 기대하는 만큼 결과도 바뀔까요?

예상하시다시피 현실은 그렇게 단순하지 않습니다. 하나의 원인을 바꾸면, 다른 요인들도 함께 바뀌는 세계. 그게 우리 세상의 구조입니다.

예를 들어, 흡연을 줄이면 폐암이 줄어들 수도 있지만, 그와 동시에 대체 행태인 음주, 약물 소비 등 다른 변화들도 따라올 수 있습니다. 즉, 하나의 데일리벳 포럼 개입이 고립되어 작동하지 않는 상황입니다.

또한 흡연 감소와 함께 바뀌는 사회적 네트워크, 정보 노출, 의료 이용 행태가 새로운 변수로 작동하면서 기대한 것만큼 폐암 감소가 일어나지 않을 수도 있습니다.

현실 세계에서는 대부분의 원인들이 동시에 작용하고, 서로 영향을 주고받으며, 결과 또한 하나의 요인으로 설명되지 않는 방식으로 발생합니다. 즉, 우리가 개입한 것은 “흡연”이지만, 그 개입은 구조 안의 여러 부분들을 함께 움직이게 만듭니다.

그 구조를 보지 않으면, “왜 흡연율은 줄었는데 폐암은 기대만큼 줄지 않았을까?”라는 질문에 답할 수 없습니다.

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이번 글은 이전보다 조금 더 학술적인 이야기를 담고 있습니다. 그래서 마무리에 앞서, 지금까지의 내용을 간단히 정리해보려 합니다.

우리가 데일리벳 포럼를 따지는 이유는 단순합니다.

결과를 바꾸고 싶기 때문입니다.

예측은 방향을 가리켜주지만, 원인은 우리가 직접 움직일 수 있는 고리입니다. 그래서 예측요인이 아닌, 인과요인을 찾으려는 시도는 곧 판단과 개입의 전략이 됩니다.

앞서 언급했듯이 현실은 간단하지 않습니다. 원인을 찾는 것이 불가능에 가까울 수도 있고, 어렵게 찾은 하나의 원인을 바꿨더니, 다른 문제가 생기기도 하고, 의도하지 않은 결과가 뒤따르기도 합니다.

그럼에도 불구하고, 데일리벳 포럼를 추론하려는 노력은 여전히 유효합니다. 우리가 책임지고 판단해야 할 자리에서, 그 구조를 모른다는 이유로 손을 놓을 수는 없으니까요.

그래서 질문은 여기서 다시 시작됩니다.

“이 결과를 바꾸고 싶다면, 지금 내가 보고 있는 건 원인일까, 아니면 단지 징후일까?”

“그 원인을 바꾼다면 내가 기대하는 만큼 결과도 바뀔까?”

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