같은 오류 형식도 정보 조건에 따라 강도가 달라질까?
베이지안 접근은 일부 비형식적 오류의 설득력이 사전확률과 증거 생성 과정에 따라 연속적으로 달라진다고 본다.
그림에서 무엇을 볼까요?
같은 오류 형식도 정보 조건에 따라 강도가 달라질까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식
“서랍을 모두 확인했는데 열쇠가 없었다”와 “책상 위만 봤는데 열쇠가 없었다”는 문장 형식은 비슷하다. 그러나 첫 탐색의 탐지율을 0.95, 둘째를 0.20이라고 가정하면 같은 ‘미발견’이 주는 증거는 다르다. 정확한 사후확률은 사전확률과 오탐 조건까지 있어야 계산된다.
학생은 오류 이름을 고르기 전에 정보 생성 과정을 그린다. 가설이 참일 때 이 증거가 나올 가능성과 거짓일 때 나올 가능성을 각각 쓰고, 값이 불명확하면 숫자를 꾸미지 않고 범위를 표시한다. 이는 논문의 모델을 단순화한 LTCT 예시다.
함께 확인할 점
확률 모델에 잘 맞는다는 것은 발화의 윤리성, 대화 규칙, 설득 의도까지 모두 평가했다는 뜻이 아니다.
실험 과제의 단순화된 확률 판단이 실제 법정·정책 토론의 복잡한 출처 의존성과 그대로 같다고 볼 수 없다.
공개본에서 확인한 범위를 넘어 저자나 참가자의 속성을 추측하지 않았고 최초 발표일과 개정·권호 출판일을 구분했습니다.
생각해 볼 질문
증거를 찾지 못했다는 사실은 언제 강한 반증이 되는가?
질문이 오갈 때 입증 책임은 누구에게 이동할까?
논증의 유형·품질·감정을 한 장에 함께 기록할 수 있을까?
혼자 생각할 때의 편향이 토론에서는 장점이 될 수 있을까?