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Philosophy and Climate Science/Robustness and Diversity (원본 보기)
2022년 5월 19일 (목) 20:03 판
, 2022년 5월 19일 (목) 20:03→다양성(Diversity)
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윈스버그는 RA 다양성을 확률적 독립성의 일종으로 볼 수 있는지 검토한 후, 스쿠프바흐(Schupbach 2016)의 분석을 따라 RA 다양성을 설명적 | 윈스버그는 RA 다양성을 확률적 독립성의 일종으로 볼 수 있는지 검토한 후, 스쿠프바흐(Schupbach 2016)의 분석을 따라 RA 다양성을 설명적 강건성으로 정의하고 그 함의를 분석한다. 그리고 이를 기후과학의 가설 중 하나인 평형 기후 민감도(ECS, 장기적인 지표면 근처 기온 증가)가 1.5~6.0도라는 가설에 적용함으로써 장을 마무리한다. | ||
RA 다양성이 무조건적 확률적 독립성으로 간주될 수 있을까? 이때 | RA 다양성이 무조건적 확률적 독립성으로 간주될 수 있을까? 이때 P<sub>1</sub>~Pn은 아래의 관계를 만족한다. <blockquote><math>Pr ( P_i ) = Pr ( P_i | P_j )</math> and <math>Pr ( P_j ) = Pr ( P_j | P_i )</math><ref>188의 D는 P로 읽는 것이 더 자연스럽다.</ref> </blockquote> | ||
이는 RA 다양성으로서 부적합하다. O. J. 심슨의 장갑이 범죄 현장에서 발견되었다는 뉴스를 Sioux City Journal에서 보는 것(P<sub>1</sub>)은 O. J. 심슨이 살인범이라는 가설(H)을 탐지한다(D<sub>1</sub>). 동일한 뉴스를 뉴욕 타임즈에서 보는 것(P<sub>2</sub>) 역시 H를 탐지한다(D<sub>2</sub>). 단지 동일한 신문의 다른 카피를 보는 것이 아니라, 서로 다른 신문을 통해 동일한 뉴스를 확인하는 것은 분명 RA 다양성에 속하는 일로 H의 확률을 조금이라도 높여주는 일처럼 보인다. 그러나 D<sub>1</sub>과 D<sub>2</sub>는 확률적으로 전혀 독립적이지 않다. D<sub>1</sub>이 주어질 때 D<sub>2</sub>의 확률은 높아진다. | |||
RA 다양성이 실패의 독립적 확률(IPF)로 간주될 수 있을까? 이때 P<sub>1</sub>~Pn은 H와 함께 아래의 관계를 만족한다.<blockquote> | |||
<math>Pr ( P_i | \neg H) = Pr ( P_i | P_j \& \neg H)</math> and <math>Pr ( P_j | \neg H ) = Pr ( P_j | P_i \& \neg H )</math></blockquote> | |||
이는 윌리엄 윔셋이 제안한 방식으로, 두 증거가 다양하다면, 가설이 참일 경우 독립적이지 않을지라도, 가설이 거짓일 경우 독립적이어야 한다는 직관을 채택하고 있다. 무조건적 확률적 독립성보다는 괜찮아 보이지만, 이 역시 너무 강하다. IPF를 만족하지 못하는 RA 다양성에 의한 CEP가 가능한 것으로 보인다. 우리는 H가 거짓일 경우에도 P<sub>1</sub>과 P<sub>2</sub>가 연관되어 있을 가능성을 상상할 수 있기 때문이다. 우리는 O. J. 심슨이 범인이 아니라 하더라도, 범죄 현장에서 O. J. 심슨의 장갑이 발견되었다는 뉴스 보도가 주어지는 것이 O. J. 심슨의 발자국이 발견될 확률을 높일 수 있는 시나리오를 상상할 수 있다. O. J. 심슨은 살인을 저지르지는 않았지만 현장에 들렀을 수도 있기 때문이다. 그럼에도 장갑에 대한 보도와 그의 발자국은 심슨이 범인이라는 가설에 대해 CEP를 가진 RA 다양한 증거로 보인다. | |||
스쿠프바흐에 따르면, 확률적 독립성을 통해 RA 다양성을 포착하려는 시도는 실패한다. 왜냐하면 우리가 다양한 증거로 간주하려고 하는 것들은 (가설이 참이든 거짓이든) 확률적으로 상호 의존적인 공통된 특징을 가지는 경우가 많기 때문이다. 그래서 저자는 스쿠프바흐를 따라 RA 다양성을 설명적 다양성으로 포착한다. 이에 따르면, RA 다양한 증거들은 특정한 대안적 설명들을 제거해준다는 점에서 CEP를 가진다. 예컨대 O. J. 심슨의 장갑이 범죄 현장에서 발견되었다는 뉴스를 Sioux City Journal에서 본(P<sub>1</sub>) 다음에, 추가적으로 동일한 뉴스를 뉴욕 타임즈에서 보는 것(P<sub>2</sub>)은 적어도 그 보도가 특정 저질 신문사의 의도적인 모략이라는 설명을 제거해준다. 또한 직접 재판정에서 같은 얘기를 듣는 것은, 모든 신문사가 체계적인 이유로 인해 오보를 냈을 거라는 설명을 제거해준다. 만약 여전히 그 장갑이 경찰의 조작에 의한 증거라고 의심할 수 있는데, 이를 제거하려면 또 다른 증거가 필요할 것이다. 즉, 각각의 RA-다양한 탐지 방법은 (심슨이 유죄라는 가설과 경쟁하는) 대안 가설들 중 적어도 일부를 제거해 준다. | |||
기후 과학에서도 마찬가지이다. 어떤 시뮬레이션이 ECS가 2도 이상이라고 예측한 경우, 우리는 그 결과가 혹시 시뮬레이션의 너무 큰 그리드 크기 때문인 것은 아닌지 의심해볼 수 있다. 이러한 의심을 제거하는 가장 확실한 방법은 그리드의 크기를 줄여서 시뮬레이션을 해보는 것이다. 그래도 같은 결과가 나온다면, 우리는 그것이 너무 큰 그리드 크기 때문은 아니라는 근거를 얻게 된다. 따라서 다양한 그리드 크기를 이용한 시뮬레이션 모형의 앙상블은 RA 다양성으로 간주될 수 있다. 구름 형성 매개변수의 불확실성으로 인한 문제가 걱정된다면, 그 부분을 조절해 보면 된다. 이로써 다음과 같은 설명적 RA-다양성 개념을 얻게 된다. <blockquote> | |||
설명적 RA-다양성 : P<sub>1</sub>~P<sub>n</sub>으로 이루어진 탐지 절차 집합은 다음의 경우 가설 H에 대해 RA-다양하다. | |||
P<sub>k+1</sub>이 P<sub>1</sub>~P<sub>k</sub>를 설명할 수 있는 대안 가설을 제거하는 데 사용될 수 있다.</blockquote>RA 다양성을 이렇게 정의할 때 그 함의는? (1) RA 다양성은 특정한 가설과 그 대안에 대해 정의된다. (2) 따라서 우리는 항상 다양성에 속한 하나하나를 통해 어떤 대안가설이 제거될 수 있는지를 구체적으로 살펴봐야만 그 다양성의 인식적 중요성을 포착할 수 있다. (3) 또한 RA 다양성은 수용 기준을 제시해줄 수는 없고 축적적 인식적 힘만을 가진다. 수용에 충분한 다양성에 답하려면 다른 조건들을 따져야 한다. (4) 그리고 RA 다양성은 모형의 일치를 넘어 수많은 다양한 방법들의 합류를 이해하는 데 사용될 수 있다. | |||
이후 저자는 "ECS>1.5도" 및 "ECS<6도"에 대한 증거들의 RA-다양성을 검토한다. 우선은 모형 다양성을 검토하고, 도구, 대리물 자료 등까지 함께 검토한다. 구체적인 분석을 마친 후 그는 다음과 같은 결론을 내린다. 강건성 분석은 왜 우리가 ECS가 1.5도보다 높다는 데에는 강한 확신을 가지는 반면, 6도보다는 낮다는 데에는 상대적으로 낮은 확신을 가지는지 알려준다. | |||
== 주 == | == 주 == | ||
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== 참고문헌 == | == 참고문헌 == | ||
Lloyd, E. A. (2009), "Varieties of Support and Confirmation of Climate Models", in Aristotelian Society Supplementary Volume. | * Levins, R. (1966), "The Strategy of Model Building in Populatoin Biology", ''American Scientist''. | ||
* Orzack, S. H. & Sober, E. (1993), "A Critical Assessment of Levins's the Strategy of Model Building in Population Biology (1966)", ''The Quaterly Review of Biology''. | |||
* Lloyd, E. A. (2009), "Varieties of Support and Confirmation of Climate Models", in ''Aristotelian Society Supplementary Volume''. | |||
* Parker, W. (2011), "When Climate Models Agree: The Significance of Robust Model Predictions", ''Philosophy of Science''. | |||
* Lloyd, E. A. (2015), "Model Robustness as a Confirmatory Virtue: The Case of Climate Science", ''SHPS Part A''. | |||
* Schupbach, J. N. (2016), "Robustness Analysis as Explanatory Reasoning", ''BJPS''. | |||
== 관련 항목 == | |||
* [[Philosophy and Climate Science/Introduction and Data]] | |||
[[분류:과학철학]] | [[분류:과학철학]] | ||
[[분류:모형]] | [[분류:모형]] | ||