심슨역설과 인과

초록

글의 목적은 심슨역설에 대한 SGS의 해결책을 평가하는 것이다. 나는 SGS의 해결책이 갖고 있는 문제점들을 지적하고, 그것들을 피할 수 있는 방식을 제안할 것이다. 논의 순서는 다음과 같다. 먼저 심슨역설을 제시하고, 그것이 확률적 인과 이론에 대해 제기하는 문제의 성격을 분석한다.(1절) SGS가 제시하는 베이즈망 이론의 이론적 요소들을 확인하고, 심슨역설과 관련되는 근본 가정들을 논의한다.(2절). 이어서 심슨역설의 두 가지의 유형을 제시하고, 그것들에 대한 SGS의 해결책을 비판적으로 비교 검토한다.(3절) 마지막으로 SGS의 해결책이 의존하는 존재론적 요소를 검토하고 그로부터 모순적 요소를 지적한다.(4절) 이러한 논의를 바탕으로, 심슨역설에 대한 SGS의 해결책은 문제점을 갖고 있지만, 심슨역설은 그 자체만으로는 SGS의 이론을 비결정론적 체계에 적용하는데 걸림돌이 될 수 없다는 점이 드러날 것이다.유명한 TV 만화인 <심슨 가족>(The Simpsons)에서 주인공 호머 심슨은 종종 역설적인 상황에 처하곤 하는데 그 이유는 그의 입은 계속 먹기를 바라지만 배가 불러서 더 이상 먹을 수 없기 때문이다. 호머의 입과 배는 따로 논다. 호머의 이러한 역설적 상황은 이 글에서 다루어지는 심슨역설(Simpson's paradox)과는 직접적으로 아무런 상관도 없지만 어떤 점에서는 좋은 비유가 될 수도 있다. 왜냐하면 심슨역설은, 호머의 입과 배가 따로 놀듯이, 모집단에서 성립하는 통계적 관계가 그것을 분할한 하부 집단들에서는 더 이상 성립하지 않는 경우에 발생하기 때문이다.심슨역설은 20세기 초반에 발견된 이후로 인과적 추리와 인과적 설명에 관심을 갖고 있는 철학자들의 관심의 대상이 되어왔다. 그러나 심슨역설은 인과를 확률적으로 해명하려는 입장에 대해 심각한 문제점을 제기한다는 점이 드러났다. 확률적 인과 이론(theory of probabilistic causation)에 따르면 인과는 경험을 통하여 드러난 통계적 관계를 이용하여 설명될 수 있다. 그런데 만약 심슨역설이 보여주듯이 통계적 관계가 모집단의 분할 방식에 따라 다르게 나타난다면, 그처럼 ‘안정적이지 못한’ 통계적 관계를 이용하여 인과구조를 올바르게 포착하기는 어려울 것이기 때문이다. 이러한 상황에서 최근 스퍼티스, 글리무어, 샤이니스(Spirtes, Glymour, and Scheines, 이하 SGS)는 베이즈망 이론(Bayesian network theory)을 이용하여 심슨역설을 해결하는 방식을 제안했다.이 글의 목적은 심슨역설에 대한 SGS의 해결책을 평가하는 것이다. 나는 SGS의 해결책이 갖고 있는 문제점을 지적하고, 그것을 피할 수 있는 방식을 제안할 것이다. 논의 순서는 다음과 같다. 먼저 심슨역설이 확률적 인과 이론에 대해 제기하는 문제의 성격을 분석한다.(1절) 이어서 SGS가 제시하는 베이즈망 이론의 이론적 요소들을 확인하고, 심슨역설과 관련되는 근본 가정(인과적 마코프 조건, 충실성 조건)을 논의한다.(2절). 그리고 심슨역설의 두 가지의 유형을 구분하고, 그것들에 대한 SGS의 해결책을 비판적으로 비교 검토한다.(3절) 마지막으로 SGS의 해결책이 의존하는 존재론적 요소(유사 비결정론)를 검토하고 그로부터 나타나는 모순적 요소를 지적한다.(4절) 이러한 논의를 바탕으로, 나는 심슨역설에 대한 SGS의 해결책은 문제점을 갖고 있지만 심슨역설은 그 자체만으로는 SGS의 이론을 비결정론적 체계에 적용하는데 걸림돌이 될 수 없다는 점을 주장할 것이다.

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