운전할 때 내 차선의 차들은 움직이지 않지만 옆 차선의 차들은 꾸준히 움직이는 걸 보고, 옆 차선으로 이동했는데 원래 차선의 차들이 더 빠르게 빠지는 경험을 해 본 적 있을 것이다. 왜 우리는 내 차선보다 옆 차선이 더 빠르다고 생각할까?

레델메이어 교수와 티브시라니 교수는 이러한 현상이 인지적 차이에 의해 발생하는 것이라고 하였다. 그리고 이 현상에 관한 자신들의 연구 결과를 자연과학 학술지 <네이처>에 발표했다. 그들은 차들의 평균 속력이 같은 도로 상황에서 운전대에 앉은 운전자들이 어떻게 느끼는지 알아보았다. 차량 밀도가 1km당 20대 이하일 때 내 차선의 차들이 더 빠르다고 느끼는 시간과 옆 차선이 더 빠르다고 느끼는 시간이 거의 같았다. 그러나 차량 밀도가 커지기 시작하면 옆 차선의 차들이 더 빠르다고 느끼는 시간이 점점 길어지게 된다는 사실을 알아냈다. 즉 꽉 막힌 도로에서는 옆 차로를 지나는 차들을 보는 시간이 많아져 나는 내 차선의 차들이 더 느리다고 느끼게 되는 것이다.

어휘력

02 <보기>를 참고하여 빈칸을 바르게 채우시오.

앞서 살펴본 통계적 삼단논법 외에도 다른 종류의 귀납 논증이 있다. 먼저 보편적 일반화는 ‘어떤 유형에 속하는 n개의 개체를 조사해 보니 이들에게서 모두 속성 P를 발견하였다. 따라서 이 유형에 속한다면 모두 P 속성을 가질 것이다’라고 주장하는 것이다. 반면 통계적 일반화는 ‘어떤 유형에 속하는 n개의 개체를 조사해 보니 이들 중 m개에서 속성 P를 발견하였다. 따라서 이 유형에 속하는 모든 개체 중 m/n이 속성 P를 가질 것이다’라고 하는 것이다. 이때 m/n은 당연히 0보다는 크고 1보다는 작을 것이다. 왜냐하면 귀납 논증은 ‘전혀 없다’거나 ‘확실하다’ 등의 가능성을 도출할 수 없기 때문이다. 유비 논증은 서로 비슷한 속성을 지닌 두 개체를 비교하여, 한 개체의 속성이 다른 한 개체에서도 나타날 것임을 추론하는 것이다. 하지만 유사성은 동일성이 아니기 때문에 유비 논증의 결론은 언제든지 부정될 수 있다.