이유진의 PSAT 언어논리 알고리즘 (36) / 기본적 논리학 개념_연역과 귀납(2)
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이유진의 PSAT 언어논리 알고리즘 (36) / 기본적 논리학 개념_연역과 귀납(2)
  • 이유진
  • 승인 2020.10.27 10:26
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이유진 박문각남부고시학원

안녕하세요, <국어 독해알고리즘>의 저자 이유진입니다. 수능에서 공무원 수험생에 이르기까지 많은 분들의 사랑을 받은 <국어 독해알고리즘>에 이어, <PSAT 언어논리 알고리즘>을 출간할 예정입니다. 출간에 앞서, 앞으로 이 칼럼을 통해 ‘가장 효율적이면서 이상적인 언어논리 접근과 훈련’에 대한 저의 고민과 판단을 공유하려 합니다.
제 커뮤니티(http://cafe.daum.net/naraeyoujin)에 시중 출간 전까지 초벌 원고를 공개하고 여러분의 피드백을 받을 생각이니 적극적인 참여 부탁드려요.
 

앞서 살펴본 일부 연역논증 사례(36) 외에 대부분의 논증은 귀납논증에 해당합니다. 여기서는 대표적인 귀납논증의 유형을 몇 가지 살펴보겠습니다.

귀납적 일반화

우리가 일반적으로 귀납논증하면 떠올리는 논증 방식으로, 부분의 관찰을 통해 전체의 특성을 추론하는 방법을 의미합니다. ‘백조 1은 하얗다, 백조 2는 하얗다따라서 모든 백조는 하얗다로 이어지는 논증이 대표적인 귀납적 일반화의 사례에 해당합니다.

이러한 귀납적 일반화는 전체에 속한 모든 표본을 관찰하지 않아도 의미 있는 명제를 도출할 수 있다는 점이 장점입니다. 하지만 이 방법은, 미처 관찰하지 못한 사례 중 반례가 존재할 수 있다는 문제점을 내재하고 있습니다. 가령, 검은 백조가 발견되면 모든 백조는 하얗다는 명제가 틀렸음이 입증됩니다. 따라서 편향된 표본이나 소수의 표본으로 성급한 일반화를 저지르지 않도록, 충분한 표본이 확보되었는지 확인해야 합니다.

유추(유비추리)

서로 다른 두 대상에서 어떤 특징이 일치하기 때문에, 다른 특징도 일치할 것이라고 생각하는 논증 방식을 말합니다. 가령, 각종 약의 안전성과 효과를 평가할 때 실험쥐를 사용하는 것도 유추의 사례입니다. 쥐와 인간은 포유류로서 여러 특징을 공유하기 때문에, 특정한 약이 신체에 미치는 효과도 쥐와 인간에게서 비슷하게 나타날 것이라고 추론하는 것이죠. , AB가 가진 공통적인 특징을 바탕으로, 우리가 알지 못하는 다른 특징들까지 유사할 것이라고 추론하는 방식입니다. 유추의 신뢰성을 높이기 위해서는 두 대상 간의 공통점을 강조하면 됩니다. 반대로, 상대방의 유추가 부적절함을 주장하기 위해서는 두 대상이 서로 상당한 차이가 있음을 주장해야 합니다.

통계적 삼단논증

통계적 삼단논증을 이해하기 위해서는 먼저 삼단논증을 알아야 합니다. 삼단논증은 대표적인 연역논증으로, 일반적으로 다음의 형태를 띠는 논증을 말합니다.

AB이다. (전제1)

BC이다. (전제2)

AC이다. (결론)

통계적 삼단논증도 이와 비슷하지만, 전제가 약간 다릅니다.

AB이다. (전제1)

BX%의 확률로 C이다. (전제2)

AC이다/C가 아니다. (결론)

여전히 삼단논증과 같은 결론이 도출되지만, 전제1과 전제2에서 결론을 도출하는 과정에 확률이 개입된다는 점에서 삼단논증과 차이가 있습니다. 만약 X%가 충분히 높은 확률이라면 ‘AC이다는 결론이 도출될 것이고, X%가 매우 낮다면 ‘AC가 아니다는 명제가 도출될 것입니다. 하지만 어느 경우에도 전제가 참일 때 결론이 확실하게 참이라고 말할 수는 없다는 점에서, 귀납논증의 사례에 해당합니다.

가설추리

가설추리는 어떤 현상에 대한 설명을 제공하기 위한 논증을 말합니다. 그런데 어떤 하나의 현상에 대해 하나의 확실한 설명만이 존재하는 경우는 거의 없습니다. 보통 여러 경쟁하는 가설이 같은 현상을 설명하게 되는데, 이 때에는 일반적인 상식과 부합하는 가설, 기존에 알고 있는 지식과 정합적인 가설, 경쟁가설을 합리적으로 압도할 수 있는 가설등이 보다 나은 가설로 평가됩니다. 이러한 가설추론의 특성상 여러 가설 중 최대한 그럴듯한 설명을 찾아내는 형태로 전개되기 떄문에, 이를 최선의 설명으로의 추론이라고도 부릅니다.

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