Mechanistic beliefs determine adherence to the Markov property in causal reasoning

국문 초록 (Abstract)

연구 목표에서 제시한 대로 본 연구는 Causal Markov 규칙의 심리적 실재성의 문제에 대해 선행 연구를 기반으로 6개의 가설을 검증하였다.

첫 번째 가설은 “불충분성 가설”로 사람들은 Causal Markov 규칙을 따른다는 것이다. 불충분성 가설에 따르면, 선행 연구에서 보고된 Causal Markov 규칙 위반은 Causal Markov 규칙이 적용되기 위한 조건을 충족시키지 못했기 때문이다. Causal Bayes nets은 확률 정보를 바탕으로 인과 관계를 추론하기 때문에, 모든 관련된 사건 및 이에 대한 확률 정보를 제공해야 함에도 선행 연구는 이러한 조건을 충족시키지 못했다는 것이다. 예를 들어 흡연, 폐암, 혈관 질환간의 정확한 인과 구조를 파악하기 위해서는 세 사건 외에 관련된 정보 및 사건들 간 확률 정보가 필요하다는 것이다.

“모순 가설”, “중재 메커니즘 가설”, “근본 메커니즘 가설”은 사람들은 주어진 정보 이외에 사건들간의 메커니즘을 고려하여 인과 구조를 형성한다는 것이다. 사람들은 흡연, 폐암, 혈관 질환에 대해 생각할 때 니코틴 같은 메커니즘을 고려하지만 Causal Bayes nets은 일반적으로 이러한 메커니즘을 표상하지 않는다는 것이다. 모순 가설은 주어진 정보가 설명이 필요한 경우 메커니즘을 떠올리며, 중재 메커니즘 가설은 사건과 사건간의 메커니즘을 항상 떠올리며, 근본 메커니즘은 모든 사건과 관련된 공통 메커니즘을 고려한다는 것이다. 메커니즘 기반 가설에 따르면, Causal Markov 규칙을 따른다. 선행 연구에서 보고된 Causal Markov 규칙 위반은 메커니즘을 고려하지 않은 인과 구조에 대해 Causal Markov 규칙을 적용했기 때문이다. 요약하면, 사람들은 Causal Markov 규칙을 따르지만 Causal Bayes nets의 표상 방법에 문제가 있다는 것이다.

“유사성 가설” 및 “연합 추론 가설”은 사람들은 Causal Markov 규칙을 따르지 않는다고 주장한다. 두 가설들에 따르면, 사람들은 Causal Markov 규칙과 같은 규칙 기반 추론과 동시에 연합적-유사성 기반 추론을 사용하는데, Causal Markov 규칙을 적용함에 있어 연합적-유사성 기반 추론이 영향을 준다는 것이다.

본 연구에서는 이러한 여섯 가설을 검증하기 위해 3개의 실험을 실시하였다. 각 실험은 “유사 메커니즘 조건”과 “독립 메커니즘 조건” 으로 구성되어 있다. 두 조건은 인과 구조가 동일하지만 작동하는 메커니즘이 다르다. “유사 메커니즘 조건” 에서는 원인이 각 결과를 일으키는 메커니즘이 동일한 사건을 제공받고, “독립 메커니즘 조건” 에서는 원인이 각 결과를 일으키는 사건이 독립적이다. 예를 들어 “유사 메커니즘 조건”에서는 흡연이 폐암과 혈관질환의 공통 원인인 사건이 제공되지만 “독립 메커니즘 조건” 에서는 흡연이 폐암과 황색 치아의 공통 원인인 사건이 제공되었다. 그 후 아래 세 추론 과제를 포함한 다양한 추론 과제를 실시하였다. Causal Markov 규칙에 따르면 아래 세 추론은 같아야 한다.

(1) 어떤 사람이 애연가일 때 그 사람이 혈관 질환(황색 치아)을 가질 가능성
(2) 어떤 사람이 애연가이고 폐암에 걸렸을 때 그 사람이 혈관 질환(황색 치아)을 가질 가능성
(3) 어떤 사람이 애연가이고 건강한 폐를 가졌을 때, 그 사람이 혈관 질환(황색 치아)을 가질 가능성

실험 1에서는 메커니즘을 명시적으로 제공하였고, 실험 2에서는 메커니즘을 암묵적으로 제공하였고, 마지막 실험 3에서는 색깔로 제공하였다. 실험 결과 유사 메커니즘 조건에서는 Causal Markov 규칙이 위반되었지만, 독립 메커니즘 조건에서는 Causal Markov 규칙이 지켜졌다. 이 결과는 사람들이 Causal Bayes nets이 제안하는 인과 표상 (공통 원인 구조)이 아닌 메커니즘을 고려한 인과 구조를 사용한다는 사실을 보여준다. 추가적인 분석을 통해 메커니즘에 대한 고려가 항상 일어나는 것이 아니라, 설명이 필요한 경우에만 메커니즘을 인과 모형에 포함시킨다는 사실을 밝혔다. 이 결과는 6가지 가설 중 모순 가설과 일치하는 결과이다.