이 경우에 선택의 법칙이 하는 역할은 헛간 벽에 그려진 표적이 하는 역할과 유사하다. 당신이 화살을 쏜 다음에 표적을 그린다면, 표적의 정중앙에 화살을 쉽게 꽂을 수 있다. 또한 당신이 과거의 주가를 돌이켜본다면, 언제 주가가 치솟았는지 쉽게 알 수 있다. 주가가 치솟을 미래 날짜를 예측하는것보다 훨씬 쉽다. 위대한 물리학자 닐스 보어 Niels Bahr 에 따르면 "예측은 매우어렵다. 특히 미래에 대해서는 미래를 내다보며 무슨 일이 일어날지 알아내려 애쓰는 대신에 과거를 돌아보며 실제로 일어난 일을 살피면 판단이 옳을 확률을 0에서 1로 바꿀 수 있다. 이런 행동을 ‘예측prediction‘과 대비해 ‘사후예측postdiction‘이라고 한다. - P149
예측과 사후예측의 극명한 대비는 도처에서 나타난다. 한 예로 큰 재난을당한 뒤 사람들은 "왜 우리는 재난을 예상 못했을까?"라고 물으면서 처음부터 징후들이 있었다고 주장한다. 실제로 9-11 참사가 일어났을 때도 그랬다. 문제는 위험 징후가 대체로 수많은 다른 조짐과 사건 사이에 숨어 있다는 점이다. 사후에 조각들을 맞춰 그것들이 연속적인 사슬을 이루어 참사로 이어졌음을 보여주기는 쉽다. 그러나 사전에는 수많은 조각들과 잠재적사슬들이 존재한다. 어떤 사건들이 서로 관련이 있는지 알아내기란 불가능하다. 조각들이 너무 많기 때문이 아니다. 그보다는 조각들을 맞출 수 있는방식의 수가 엄청나게 많으며 또한 어느 한 방식을 선택할 이유가 없기 때문이다. 사람들에게는 새로운 정보가 입수됨에 따라 기억을 소급해서 조정함으로써 재난에 이른 사슬을 확인하고는 사후에 "자, 이걸 보라고, 위험 징후가 우리 눈앞에 있었어!"라고 말하는 본능적인 경향이 있다. 이를 ‘사후설명 편향hindsight bias‘이라고 한다. 이것은 오래된 개념이며 선택의 법칙이 나타나는 한 방식이다. - P149
골턴은 부모에게 극단적으로 나타나는 특징이 자식에게는 덜 극단적으로나타날 가능성이 높음을 발견했다. 예컨대 어머니와 아버지의 키가 모두 매우 크면, 자식의 키는 크기는 해도 부모보다는 평균에 더 가까운 경향이 있었다. 마찬가지로 키가 작은 부모는 평균보다 작지만, 자신들보다는 큰 자식을 낳는 경향이 있었다. 골턴은 다른 유전적 특징들에서도 똑같은 현상이나타난다고 보았다. 마치 어떤 생물학적 메커니즘이 세대들을 끌어당겨 평균 키에 가까워지게 만들기라도 하는 듯했다. 골턴의 천재성은, 이렇게 대상들을 다시 평균 쪽으로 끌어당기는 외견상의 힘이 단지 통계적 선택 현상의결과 (비록 그는 이 용어를 사용하지 않았지만) 선택의 법칙의 발현일 뿐임을깨달은 데 있다. - P158
평균으로의 회귀 효과는 어디에나 있다. 일단 이 현상에 대한 경계심을품고 나면, 어디에서나 이 현상을 볼 수 있다. 점수, 결과, 반응에 무작위성이 섞여 있는 경우라면 언제나 평균으로의 회귀가 일어난다. 예컨대 시험, 검사, 직장, 스포츠 경기 등에서 거둔 성적(실적)을 생각해보자. 진정한 실력, 성실성, 기타 요인들이 성적을 좌우한다는 것은 명백한 사실이다. 그러나 성적은 또한 어느 정도 우연에 의해 결정된다. 우수한 성적을 거둔 것은 시험당일에 기분이 특히 좋았거나 시험 문제가 우연히 예상과 맞아떨어졌기 때문일 수 있다. 우수한 실적을 올린 것은 유망한 거래처의 대표가 알고 보니고교 동창이기 때문일 수도 있다. 우수한 성적에 끼어 있는 우연의 몫은 다음번에는 줄어들 개연성이 높은데, 그때는 마치 퇴보한 것처럼 보일 것이다. 평균으로의 회귀가 주는 교훈은 결과를 액면가대로 덥석 받아들이지 말라는 것이다. 극단적으로 좋은 성적은 주로 우연의 산물일 가능성이 높다. 나아가 극단적으로 좋은 성적이 어느 정도는 ‘유리한‘ 우연에서 비롯된다면, 극단적으로 나쁜 성적도 어느 정도는 ‘불리한‘ 우연에서 비롯된다고 할 수있을 것이다. - P162
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