사물의 풍경

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알바 노에: 오늘의 인용-과학의 연구 방법들과 편향

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2015. 10. 19.

 

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지금까지 나는 항상 과학적 방법에 대해 약간 회의적이었다.

 

결국 과학은 하나가 아니다. 스포츠가 하나가 아닌 것과 꼭 마찬가지이다. 이기거나 금메달을 따는 한 가지 길이 있는 것은 아니다. 그래서 화학, 경제학, 기후 과학 그리고 동물행동학 같은 다양한 분야들에서 연구를 수행하는 한 가지 길이 있는 것은 아니다.

 

그럼에도 스포츠에서 공유되는 가치들―페어플레이라는 가치가 한 가지 좋은 예가 될 것이다―이 존재하는 것과 꼭 마찬가지로 과학에서도 공유되는 가치들이 존재한다. 이것들 가운데 몇 가지는 이렇다. 진리 추구에 있어서 열린 마음을 견지할 것. 자신의 확신을 의심할 것. 숨은 편향들, 특히 자신의 편향들에 유의할 것.

 

과학―특히 사회과학―이 발견 결과의 재현 가능성에 관한 위기에 직면하고 있는 최근에 이 주제는 뉴스에 매우 많이 보도된다. 지난 주 <<네이처>>에 과학 저술가 레지나 루조가 기고한 에세이에 따르면, 편향―또는 조악한 실천―은 가장 악의가 없는 연구자들의 실험실에도 쉽게 유입될 수 있다는 것이 판명되었다. 예를 들면, 자신의 가설을 매우 확신하여 그것을 뒷받침하지 않는 데이터를 어떤 실수가 있었음에 틀림없다는 매우 합당한 근거에 의거하여 버릴 수 있을 것이다. 안타를 칠 때까지 계속해서 철저히 조사한 다음에 출판한다. 그런 경우에 얻어진 데이터가 발견 결과를 뒷받침하는가? 정말 그럴 수 없다.

 

또는 이론을 데이터에 맞게 조정할 수 있을 것이다. 일반적으로 그것은 좋은 일이다. 결국 자기 이론이 사실들에 부합되기를 바란다. 그런데 동시에, 데이터가 예측되어진 것일 때, 그 데이터가 예측되었던 것처럼 보이게 되기를 바라지 않는다. 벽에 다트들을 던진 다음에 그것들의 큰 덩어리 둘러싸고 원을 그리고 과녁을 맞추었다고 주장할 수 있다는 바로 그 이유 때문에 나는 다트를 잘 던지지 못하는 사람이다(그 에세이의 일례를 사용하면).

 

지금까지 물리학은 허위의 명중(또는 허위의 중요한 발견 결과)을 방지하는 기법을 개발했다는 것을 나는 그 에세이에서 알게 되었다. 우리는 이중맹검법(double blind study)이라는 개념에 친숙한데, 그 방법을 채용한 연구에서는 어떤 실험(예를 들면, 약물 연구)의 연구자들도 피험자들도 그들이 위약을 복용하고 있는지 여부를 알지 못한다. 이런 식으로, 피험자들은 그들의 지식이 그들이 보고하는 것에 영향을 미치게 할 수 없다. 그리고 연구자들은 그들이 발견할 것이라고 예상하는 것이 그들이 인식하는 것을 형성하게 둘 수 없다.

 

데이터 맹검법(data blind study)이라는 새로운 기법은 이것을 전적으로 새로운 층위로 데려간다. 데이터 맹검법에 따르면, 데이터를 수집하고 대안적인 다른 데이터 집합들을 생성하는 컴퓨터 프로그램을 설계하는데, 그것들은 모두 가능하지만 그것들 가운데 한 집합만이 현실적인 것이다. 연구자는 어느 데이터 집합이 진정한 집합인지 알지 못한다. 이것은, 발견 결과가 연구자의 이론을 뒷받침하는지 여부를 알기도 전에 말할 것―분석 원리―을 파악해야 한다는 것을 의미한다. 그것은 파이를 반으로 자르고 있는 어린이가 자신이 어느 쪽을 차지하게 될지 미리 알지 못해야 한다는 원리와 약간 비슷하다. 철학자들이 무지의 베일(veil of ignorance)이라고 부르는 것의 배후에서 자르거나 또는 연구와 분석을 수행한다. 이것 덕분에 연구자가 실제로 찾아내는 것과 독립적으로 연구자가 데이터를 평가하는 기준이 무엇인지 결정할 수 있게 된다. 중립적인 평가 기준에 동의할 때에만 베일 또는 차양막을 들어 올리게 된다.

 

사실상 데이터 맹검법이 물리학의 외부에서는 더 확산되어 있지 않다는 것은 내가 이 글을 시작한 과학의 비단일성에 대한 두드러진 사례이다.

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―― 알바 노에(Alva Noe)