JMIRROR on Blog

정확한 답은 실증을 통해서만 나오는 것인가?

이 글은 Dobiho님의 ‘‘이코노믹 씽킹’에 나온 답은 진실일까?‘라는 글에 트랙백을 걸기위해서 작성된 글입니다.

Dobiho님은 ‘이코노믹 씽킹’과 ‘괴짜 경제학’을 비교하면서 ‘이코노믹 씽킹’에서 제시한 답들이 진짜 답일까 라는 질문을 던지셨습니다. 그리고, ‘실증이 없는 답은 정답이 아니다.’는 결론을 내셨지요.

저는 다음과 같은 이유로 Dobiho님의 결론에 동의 할 수 없습니다.

우선, ‘이코노믹 씽킹’에서 사용된 논리와 추론에 근거가 되는 이론들은 많은 학자들이 다양한 방법으로 검증에 검증을 한 내용이라는 것입니다. 단지 권위에 의한 ‘미신’이 아니라는 것이죠. 그리고, 그러한 공리에 가까운 이론을 바탕으로한 추론은 그 추론 과정에 비약만 없다고 한다면 명백한 답인 경우가 대부분이라고 생각합니다.

물론 (1) 바탕이 되는 이론이 잘못된, 충분하게 검증이 안된 것이라던지, (2) 이론에 대한 정확한 이해 없이 논리를 전개해 나가서 비약이 있다면 완전히 엉뚱한 답을 낼 것입니다.

다시 말해서, 이 이야기는 경제학과 같이 많은 실증을 통해서 증명된 이론이 있는 경우에 해당되는 이야기 입니다. 우리 일상에서는 (업무와 관련된 많은 경우) 많은 실증을 통해 증명된 공리에 가까운 이론이 아님에도, “훌륭한 사람이 이런 말을 했다더라” 또는 “내 경험에 의하면 이건 사실이다” 라고 결론지은 것을 공증된 이론인 것처럼 생각한다면 큰 오류에 빠지게 됩니다. 또, 공증된 이론이 있는 경우에도 이론에 대한 정확한 이해 없이 나름의 해석으로 논리를 펼쳐나가서 큰 잘못을 범하는 경우가 많습니다. 그 이론에 대한 이해가 이야기 하는 사람도 듣는 사람도 정확하지 않을 경우에는 잘못된 답을 너무 당연하게 받아드리는 경우도 많지요. 이코노믹 씽킹에서 이야기하는 어쩌구리 가정법 예에서 처럼 말입니다.

하지만, 공증된 이론이 있고, 이론에 대한 정확한 이해와 그에 따른 비약이 없는 논리 전개를 통한 결론이라면 그 답의 신뢰성은 어떤 실증적인 데이터를 기반으로 하는 결론 보다 정답에 가까울 수 있다고 생각합니다.

그럼에도 실증적인 데이터가 있는 답과 비교해서 어떻게 더 정답에 가깝다고 이야기 할 수 있느냐고 반문 하실 수 있다고 생각합니다.

제가 대학을 다니면서 들었던 통계학 수업에서 가장 인상 깊었던 이야기는 ‘전수조사 보다 표본조사가 더 실제 값에 가까울 확률이 높다.’ 였습니다. 처음에는 어리둥절 했었지요. 말도 안되는 이야기 아닙니까? 전체를 다 조사 하는 것보다 몇개만 추려서 조사 하는 것이 더 실제 값에 가까울 수 있다는게 말이 됩니까? 하지만 곰곰히 생각해보면 전수조사를 하면서 조사 과정에서 발생하는 오차가 표본 추출을 해서 조사 수를 줄여 조사 과정에서 발생하는 오차를 줄이면 표본 추출에 따른 오차를 상쇄 할 수 있다는 이야기에 공감 하실 수 있으실 것입니다. 사실 우리는 조사하는 과정에서 꽤나 많은 오차를 만들어 낼 수 밖에 없으니 말입니다.

같은 논리로 저는 ‘공리를 기반으로 치밀한 논리에서 만들어 내는 결론이 데이터를 통한 실증보다 더 정확할 수 있다.’고 이야기 할 수 있을 것 같습니다. ‘실증적 데이터’라는 부분도 (1) 실증을 위한 조사를 하는 과정 (2) 데이터를 처리하는 과정, 그리고 (매우 치명적인) (3) 데이터를 분석하는 과정에서 만들어내는 오차가 생각보다 무척 크다고 생각합니다. 게다가 데이터를 기반으로 하는 실증처럼 보이는 것이 있을 경우에는 사람들이 더 의심 없이 받아들인다는 점을 생각해 감안하면 그 오류는 정말 치명적일 수 있습니다.

그렇기에 저는 많은 검증을 거쳐서 통계적으로 유의미한, 공증에 가까운 이론을 기반으로 비약이 없는 논리에 따른 결론이 내재하고 있는 오차 와 실증이라고 하는 과정을 거쳐서 도출된 결과가 내재하고 있는 오차를 비교 한다면 후자가 더욱 크다고 생각합니다.

여기서 오해를 하지 않으셔야 하는 부분을 다시한번 말씀드리면, 저는 ‘이코노믹 씽킹’에서와 처럼 공증된 이론을 바탕으로한 비약없는 논리 전개에 따른 결론이 신뢰할 수 있다는 것이지 공증된 이론도 아닌 ‘속설’을 기반으로한 논리 전개를 이야기 하는 것은 아닙니다. 실제 비지니스에서는 상황이 매우 다르다고 생각합니다. 많은 경우 ‘미신’에 사로 잡혀 그것이 공증인냥 논리를 전개 하는 경우가 많으니 말입니다.

실제 비지니스에서는 내가 믿고 있는 ‘이 것’이 ‘미신’인지 ‘공리’인지를 끊임 없이 의심해 보아야 한다고 생각하며, 그 과정에서 데이터를 통한 검증이 반드시 필요하다고 생각합니다. (물론 객관적 해석을 겸해서 말이지요.) 같은 말로 데이터를 통한 검증은 ‘미신’과 ‘공리’를 구별하는데 쓰여야지 ‘미신’을 확신시키기 위해서 쓰여서는 절대 안될 것입니다.

덧, Dobiho님 지난 번 질문하셨던 두가지 공연 문제 대한 부분 설명은 아주 쉽게 해드릴 수 있을 것 같습니다. (자랑하자면 바로 정답 맞췄습니다. ㅋㅋ)