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그런 건 과학이 아닙니다
야마모토 기타로.이시카와 마사토 지음, 정한뉘 옮김 / 시그마북스 / 2024년 10월
평점 :
이론을 세우고 조사와 실험으로 얻은 데이터로 검증한 다음
검증 결과를 바탕으로 이론을 수정해서 다시 조사와 실험을 반복하는 방식은
레시피대로 음식을 만들고 시식하면서 요리 실력을 높이는 과정과 유사하다.
대신 맛이 추억이나 개인 취향 등의 주관적인 잣대에 의해
사람마다 다르게 평가되는 것과는 달리,
과학은 다양한 방법을 활용해서 편향이 없다.
과학이 냉혹한 것은 어떤 유혹에도 흔들리지 않는 강점이다.
그런데 유사과학은 자신들이 원하는 결과를 의도적으로 만들어낼 수 있는
금전적인 유혹에 흔들린다.
건강식품의 효과 효능을 뒷받침하는 유사과학에 속지 않기 위해서는
진짜 과학을 알아야 하는데, 사실 진짜 과학과 유사과학을 구별하는 것이 쉽지가 않다.
건강과 관련된 분야에서 과학적 근거가 있으면 사업에 이득이 된다는 이유로
유사과학을 내세운 상품이 너무나 많은 이유이다.
전자파에 노출되어도 정자는 죽지 않는다는 데이터가 일관되게 나오고 있어도
전자파에 불안함을 느끼는 사람, O 링 테스트로 궁합에 맞는 음식 찾아내는 사람,
혈액형 성격설을 믿는 사람, 유용한 미생물 EM에 진심인 사람,
물은 답을 알고 있다, 음이온 공기 청정기에 진심인 사람,
별자리나 각종 점에 중독되어 자기실현적 예언과 콜드 리딩을 부정하는 사람들이
꼭 읽고 유사과학을 등에 업은 광고의 트릭에 더 이상 속지 않으면 좋겠다.
과학은 이론과 데이터로 문명을 지탱하는 기둥이지만
과학에 100% 확실한 증명은 없다.
데이터에 의한 검증은 범위가 한정되어 있고 불완전하다.
그래도 유사과학과 진짜 과학은 충분히 구분된다.
스탠퍼드 철학 백과사전의 유사과학 판별 체크리스트에는
권위에 기대는 태도, 일회성 실험, 사례의 세세한 구분,
테스트에 소극적인 태도, 반증하는 정보를 무시하는 태도, 틀에 박힌 변명,
대안을 마련하지 않고 설명을 포기하는 태도가 포함되어 있다.
유사과학 닷컴(Gijika.com)의 관리자인 저자는
포퍼와 쿤의 과학철학 토론을 참고해서 '이론, 데이터, 이론과 데이터, 사회'라는
4가지 관점으로 유사과학을 구별하고 있다.
유사과학은 보통 정의가 명확하지 않고 다른 지식과 들어맞지 않는 구석이 있어서
이론적으로 여기저기서 문제가 발견된다.
설명을 끼워 맞추거나 만능이라고 주장하면 경계해야 한다.
유사과학을 구별할 때 데이터는 특히 중요하다.
각종 편향에 주의하면서 인과관계를 파악하는 것이 과학 문해의 큰 목표다.
데이터의 신뢰도는 강약 조절이 중요하며, 증거라는 말에 사로잡히지 않기 위해
허위 상관관계에 주의해야 한다.
상관관계를 자세히 조사해서 인과관계를 찾는 것이 과학의 역할이다.
표면적인 관계성에 휘둘리면 음모론에 빠지기 쉽다.
사전 사후 비교에만 넘어가지 말고, 의미 있는 대조 실험이 실시되었는지
무작위 대조군 연구인지 면밀히 살펴야 한다.
'무작위 배정, 블라인드 테스트, 대조 실험'이 정확하게 수행되었는지
신중히 검증해야 한다.
이론과 데이터가 잘 맞물리는지도 잘 살펴야 한다.
관측된 데이터를 뒷받침하려고 이유를 붙인 '애드혹 가설'은 유사과학을 구별하는 포인트다.
애드혹은 특정 목적을 위해라는 뜻의 라틴어로, 어떤 가설을 정당화하기 위해
뒤늦게 이론을 구축하는 행위를 일컫는다.
우리의 생활을 풍족하게 해주는 과학의 성과를 누리면서
유사과학을 구별하는 과학 문해력을 높이는데 유익한 책이다.
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