"Explanatory Coherence and the Impossibility of Confirmation by Coherence"의 두 판 사이의 차이
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== 정합성 최대화와 목격 일치 모형 == | == 정합성 최대화와 목격 일치 모형 == | ||
[[파일:태거드의 단일 목격 모형.jpg|섬네일|그림 2. 태거드의 단일 목격 모형. 최대 정합성을 산출하는 분할은 P1과 P2 두 가지이다.]] | [[파일:태거드의 단일 목격 모형.jpg|섬네일|그림 2. 태거드의 단일 목격 모형. 최대 정합성을 산출하는 분할은 P1과 P2 두 가지이다.]] | ||
태거드의 정합성 최대화 모형을 목격 일치 상황에 적용해보자. 단일 목격 모형은 다음과 같이 정식화될 수 있다(그림 2 참고) | 태거드의 정합성 최대화 모형을 목격 일치 상황에 적용해보자. | ||
=== 단일 목격 모형 === | |||
단일 목격 모형은 다음과 같이 정식화될 수 있다(그림 2 참고) | |||
* 증거 | * 증거 | ||
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[[파일:태거드의 복수 목격 모형.jpg|섬네일|그림 3. 태거드의 복수 목격 모형]] | [[파일:태거드의 복수 목격 모형.jpg|섬네일|그림 3. 태거드의 복수 목격 모형]] | ||
=== 복수 목격 모형 === | |||
반면 복수 목격 모형은 다음과 같이 정식화될 수 있다(그림 3 참고). | 반면 복수 목격 모형은 다음과 같이 정식화될 수 있다(그림 3 참고). | ||
* 증거 | * 증거 | ||
** W1이 A라고 증언한다. | ** E1 : W1이 A라고 증언한다. | ||
** W2가 A라고 증언한다. | ** E2 : W2가 A라고 증언한다. | ||
** W1과 W2가 동일한 사건을 증언한다. | ** E3 : W1과 W2가 동일한 사건을 증언한다. | ||
** W1과 W2 사이에 관찰된 접촉이 없다. | ** E4 : W1과 W2 사이에 관찰된 접촉이 없다. | ||
* 가설 | * 가설 | ||
** W1은 진실되었다. | ** H1 : W1은 진실되었다. | ||
** W1은 오도하고 있다. | ** H2 : W1은 오도하고 있다. | ||
** W2는 진실되었다. | ** H3 : W2는 진실되었다. | ||
** W2는 오도하고 있다. | ** H4: W2는 오도하고 있다. | ||
** W1과 W2는 독립적이다. | ** H5 : W1과 W2는 독립적이다. | ||
** W1과 W2는 공모하고 있다. | ** H6 : W1과 W2는 공모하고 있다. | ||
* 설명 | * 설명 | ||
** H1은 E1을 설명한다. | ** X1 : H1은 E1을 설명한다. | ||
** H2는 E1을 설명한다. | ** X2 : H2는 E1을 설명한다. | ||
** H3은 E2를 설명한다. | ** X3 : H3은 E2를 설명한다. | ||
** H4는 E2를 설명한다. | ** X4 : H4는 E2를 설명한다. | ||
** H1, H3, H5는 함께 E3를 설명한다. | ** X5 : H1, H3, H5는 함께 E3를 설명한다. | ||
** H2, H4, H6는 함께 E3를 설명한다. | ** X6 : H2, H4, H6는 함께 E3를 설명한다. | ||
** H5는 E4를 설명한다. | ** X7 : H5는 E4를 설명한다. | ||
* 경쟁(모순) | * 경쟁(모순) | ||
** H1은 H2와 충돌한다. | ** C1 : H1은 H2와 충돌한다. | ||
** H3는 H4와 충돌한다. | ** C2 : H3는 H4와 충돌한다. | ||
** H5는 H6와 충돌한다. | ** C3 : H5는 H6와 충돌한다. | ||
이 모형에서 최대 정합성을 산출하는 분할은 아래와 같다. | 이 모형에서 최대 정합성을 산출하는 분할은 아래와 같다. | ||
* P* : A = {e1, e2, e3, e4, h1, h3, h5}; R = {h2, h4, h6} | * P* : A = {e1, e2, e3, e4, h1, h3, h5}; R = {h2, h4, h6} | ||
즉, 태거드의 정합성 최대화 모형은 단일 목격 상황에서는 산출되지 않던 증언의 정당성이 복수 목격 상황에서는 산출된다. 이는 봉주어의 아이디어를 잘 반영하고 있다. | |||
=== 복수의 동전 던지기 모형 === | |||
저자는 복수 목격 상황을 복수의 동전 던지기 상황과 비교하고 있다. 팀(Tim)과 탬(Tam)이 '''각자''' 동전을 던진 후 자신의 결과를 보고했는데 똑같이 앞면이라고 보고했다. 이이것이 그들의 목격담의 신뢰성을 높여줄까? 그렇지 않다. 두 목격담의 일치는 전혀 그들의 신뢰성을 높여주지 않는다. 그리고 이 부정적 결과는 베이즈주의 모형으로도 태거드의 ECHO 모형으로도 구현될 수 있다. 교훈은? | |||
* 호이머의 정리가 재현하는 상황은 복수 목격 상황이라기보다 복수의 동전 던지기 상황이다. | |||
* 동전 던지기 상황에서 일치가 목격담의 신뢰도를 높이지 않는 이유는? 복수 목격 모형에서는 H5가 E4를 설명하지만, 복수의 동전 던지기 모형에서는 그러한 설명 관계가 도입될 수 없기 때문. | |||
* 베이즈주의 모형화의 문제 : 복수의 동전 던지기의 사례와 달리, 복수 목격 상황에서는 복수의 목격의 일치(정합성)이 관련된 조건부 확률(예 : <math>P(A|W_{i,A})</math>에 변화를 줄 수 있어야 하는 것으로 보임. | |||
[[분류:논문]] | [[분류:논문]] | ||