'11. 09. 22일자 추리논증연재

[꿈을주는자]

한국로스쿨신문 게재 자료 (’11. 9. 22)

LEET 조성우 추리논증

조성우 (메가로스쿨)

안녕하세요. 조성우 추리논증 강사입니다. 지난시간까지는 언어추리 중 주로 연역추리와 관련된 내용들을 살펴보았고, 오늘은 귀납추리에 대해 개괄적으로 살펴보도록 하겠습니다. ※ 이전 자료는 제 카페(카페명 : 조성우 상황판단 & 추리논증, http://cafe.daum.net/monomics)나 강의를 활용해 주시기 바랍니다.

1. 귀납추리의 개념 및 종류

1) 개념

귀납추리란 연역추리에 대칭되는 개념으로 비연역추리를 의미하는 표현이다. 학자에 따라서는 귀납추리와 비연역추리를 구분하여 비연역추리 중의 하나로 귀납추리를 설명하기도 하나 본서에서는 출제기관의 표현을 좇아 비연역추리를 의미하는 개념으로 귀납추리라는 표현을 사용하도록 한다.

연역추리는 전제가 참이라고 할 때 결론이 100% 참인 추론을 의미하는 데 반해, 귀납추리는 전제가 참이라고 하더라도 결론이 100% 참이라는 것을 담보하지 못하는 추론이다. 즉, 연역추리는 결론이 필연적으로 참인데 반해, 귀납추리는 결론이 개연적으로만 참인 추론을 말한다.

2) 귀납추리의 종류

① 유비 추리 (類比推理, Inference by Analogy)

② 가설 추리 (Hypothetical Reasoning) :

③ 귀납적 일반화 ((Inductive Generalization, 협의의 귀납추리)

: 단순 일반화(Simple Generalization)/ 통계적 일반화 (Statistical Generalization)

④ 통계적 삼단논법 (Statistical Syllogism)

2. 유비 추리

1) 유비 추리의 개념 및 형식

유비추리는 서로 다른 대상이나 현상의 유사성을 근거로 한 추리로 전제의 참이 결론의 참을 필연적으로 뒷받침하지 않기 때문에 귀납추리이다.

	• 표준 형식 •
	x와 y는 (다르지만) P라는 속성을 가진 점에서 유사하다. x는 Q라는 속성을 가지고 있다. 따라서 y도 Q라는 속성을 가지고 있다.
	X는 F, G, H 등의 성질을 갖는다. Y는 F, G, H 외에 Q라는 성질을 갖는다. 따라서 X는 Q라는 성질을 가질 것이다.

	• 논증 예 •
	사람은 포유류이고, 잡식성이고, 인슐린에 의해서 혈당이 조절된다. 흰 쥐는 포유류이고, 잡식성이고, 인슐린에 의해서 혈당이 조절되고, a라는 약이 흰 쥐의 당뇨병에 효능이 있다. 따라서 a라는 약은 사람의 당뇨병에도 효능이 있을 것이다.

유비 논증은 다른 귀납 논증에 비해서 논증의 강도가 비교적 약하다. 다시 말해서 귀납적 일반화의 결과 얻어진 결론이나 통계적 삼단논법의 결론보다 유비 논증의 결론은 그 개연성이 낮다고 할 수 있다. 왜냐하면 비유되는 두 개의 대상이나 상황이 어떤 점에서는 유사하지만 어떤 점에서는 달라서 두 대상의 유사점에 주목할 것인지 차이점에 주목할 것인지를 판단하는 것은 매우 주관적일 수 있기 때문이다. 다시 말해서 유사함이라는 말이 매우 불분명하고, 유사성에 대한 관점이 주관적이라는 점은 유비 논증을 약한 귀납 논증이라고 생각하게 만드는 중요한 이유가 된다.

2) 유비 논증의 평가

논쟁에서 다른 사람을 설득하려고 할 때 사용할 수 있는 좋은 방법 중 하나는 적절한 유비논증을 구성하여 제시하는 것이라고 할 수 있다. 또한 상대방이 제시한 유비 논증을 가장 효과적으로 논박하는 방법은 유비되는 두 대상 사이에 존재하는 명백한 비유사성을 제시하는 것이다.

유비논증을 평가하는 데는 다음과 같은 몇 가지 요소가 중요하게 고려되어야 한다.

① 전제에 사용된 개체의 수(Y의 수)

② 전제에 사용된 개체(Y)들의 비유사성/다양성의 증가

③ 전제에 사용된 사례의 특성의 수(F, G, H, I, …)

④ 전제와 결론 사이의 관련성

⑤ 주장하는 결론의 강도

3) 유비추리를 할 때 오류를 피하기 위한 고려사항 3가지

적절하지 않은 유비를 이용하는 잘못된 논증을 ‘잘못된 유비 추론의 오류’라고 한다. 이를 피하기 위해 고려할 내용은 다음과 같다.

가. 가정된 유사성을 조사한다.

나. 두 대상 중 한 대상이 가지고 있다고 제시된 속성이 그 대상의 우연한 속성이거나 그 대상에게만 적용될 수 있는 속성인지 조사한다.

다. 가정된 유사성을 그대로 받아들일 경우, 그 유사성을 받아들임으로써 받아들이지 않을 수 없는 다른 속성이 있는지 조사한다.

3. 가설 추리

1) 가설 추리의 개념 및 형식

가설 추리란 어떤 사실이 발생했을 때, 그 사실이 왜 발생했는가를 추리하는 것이다. 이미 발생한 현상 E가 왜 발생했는지를 설명하기 위해서 E의 원인이라고 생각되는 가설C를 제시한다는 점에서 ‘가설 추리’라고 하고, 또한 이미 발생한 현상이 왜 발생했는가를 가장 잘 설명할 수 있는 원인을 추론한다는 점에서 ‘최선의 설명으로서의 추리(Inference to the best explanation)’라고도 한다. 그리고 이때 세운 가설을 추론적 가설(Inferential hypothesis)이라고 한다.

	• 표준 형식 •
	현상 ----- 가설

	• 가설 추리의 예 •
	나는 캄캄한 동굴에서 매우 정확한 위치를 파악하고 그 곳으로 날아가는 동물을 보게 되었다. 나는 그 동물이 어떻게 어둠 속에서 잘 날 수 있는지 궁금했다. 나는 그 동물은 어둠 속에서도 사물을 분간할 수 있는 특별한 시각능력을 지녔음에 틀림없다고 추론하게 되었다.

2) 최선의 설명으로서의 추론 : 가설의 설정

최선의 설명으로서의 추리인 가설은 다음과 같은 요건을 갖추어야 한다. 첫째, 가설은 설명력을 가지고 있어야 한다. 둘째, 가설은 확립된 지식 체계와 정합해야 한다. 셋째, 과학적 가설은 검증가능하고 반증가능해야 한다.

3) 가설연역 : 가설의 검증

가설의 참․거짓을 입증하기 위해 또는 반증하기 위해 그것으로부터 연역적으로 도출된 예측을 시험한다. 그 예측이 참임을 보여주면 그 가설은 입증된 것이고, 거짓임을 보여주면 그 가설은 입증되지 않은 것이다. 가설 연역적 방법이라는 용어에서 우리는 언뜻 가설이 입증되는 방식이 연역적이라고 오해할 수 있겠다. 그런데 ‘연역적’이라는 말이 사용되는 것은 그 가설이 연역적으로 정당화된다는 의미에서가 아니다. 그것은 어디까지나 가설에서 그것을 시험할 예측을 도출하는 방식이 연역적이라는 의미이다.

	• 예측의 표준 형식 •
	H H → e -------- e 연역추론

	• 가설입증의 표준 형식 •
	H → p p -------- ∴ H 연역적 관점에서는 부당(후건긍정의 오류), 귀납적 관점에서 정당화.

	• 가설반증의 표준 형식 •
	H → p ~p -------- ∴ ~H 연역적 관점에서 타당

4) 가설 추리의 평가

가설 추리를 평가할 때는 우선, 그 가설이 다른 가설들과 정합성을 갖는지, 또 일반적인 상식에 부합하는 지를 고려해야 한다.

가설 추리를 평가할 때 보다 중요한 요소는 설명하고자 하는 현상을 잘 설명할 수 있는 다른 경쟁 가설은 없는가, 있다면 제시된 가설은 그 경쟁 가설을 합리적으로 압도할 수 있는가이다.

5) 인과관계 추론의 조건

원인, 결과, 그리고 그 관계의 성격은 무엇이고 이를 어떻게 인식할 것인가에 관하여는 David Hume 이래 과학철학자들 사이에 끊임없는 논란이 계속되어 왔다. 그러나 오늘날까지 과학자들 사이에 널리 받아들여지고 있는 인과관계 추론의 조건은 J.S. Mill이 제시한 다음과 같은 세 가지의 원칙이다.

첫째, 원인은 결과보다 시간적으로 앞서야 한다. 이 원칙은 원인이 되는 사건이나 현상은 결과보다도 시간적으로 먼저 발생해야 한다는 것으로 ‘시간적 선행성(temporal precedence)의 원칙’이라고도 부른다. (⇒ 시간적 선후관계)

둘째, 원인과 결과는 공동으로 변화하여야 한다. 이것은 원인이 되는 현상이 변화하면 결과적인 현상도 항상 같이 변화해야 한다는 ‘상시연결성(constant conjunction)의 원칙’ 또는 ‘공동변화의 원칙’이다. (⇒ 공동변화(covariation) 또는 연관성(association))

셋째, 결과는 원인변수에 의해서만 설명되어져야 하며 다른 변수에 의한 설명가능성은 배제되어야 한다. 마지막 원칙은 ‘경쟁가설(rival hypothesis)의 배제원칙’이라고 부르는데, 결과변수의 변화가 추정된 원인이 아닌 제3의 변수(third variable) 또는 외재적 변수(extraneous variables)에 의해 설명될 가능성이 없어야 한다는 것이다. (⇒ 비허위적 관계)

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