수렴적 증거 : 결함을 극복한 진보

수렴적 증거 원리 또는 수렴조작 원리라고 부른다. 과학자 그리고 과학 지식을 응용하는 사람들은 흔히 증거의 우세함이 어느쪽을 향하고 있는지를 판단해야만 한다. 이러한 경우가 발생하면, 수렴적 증거 원리가 중요한 도구가 된다. 수렴적 증거 원리는 또한 과학 정보의 일반 소비자에게도 매우 유용한 도구가 되며, 특히 심리학 주장을 평가하는 데 도움이 된다. 수렴적 증거라는 생각에 대한 철저한 전문적 논의가 이 책의 범위를 크게 벗어나는 것이기는 하지만, 이 개념을 실제적으로 응용하는 데 있어서 유용한 측면은 이해하기 어렵지 않다. 우리는 이 원리를 표현하는 두 가지 방식을 탐색할 것이다. 하나는 불완전한 실험의 논리를 따르는 것이고, 다른 하나는 이론 검증의 논리를 따르는 것이다. 하나의 실럼이 잘못 될 수 있는 방법은 무한히 많다. 그렇지만 특정 문제에 관해 연구 경험이 많은 과학자는 일반적으로 가능성이 가장 큰 혼입 요인들은 어떤 것인지를 잘 알고 있다. 따라서 과학자들은 연구 결과들을 개관할 때 일반적으로 각 실험의 결정적 단점이 무엇인지를 인식하게 된다. 수렴적 증거라는 생각은 연구문헌에 걸쳐 나타나는 문제점들의 패턴을 고찰해보는 것이 중요하다는 사실을 알려준다. 그 패턴은 내리고자 하는 결론을 지지해 줄 수도 아니면 뿌리째 흔들리게 만들 수도 있기 때문이다. 예컨대, 수많은 각기 다른 실험이 얻어낸 결과들이 대체로 특정 결론을 지지한다고 가정해보자. 실험의 불완전성을 전제할 때, 수행한 연구에서 문제점의 정도와 그 내용을 평가해 볼 수 있다. 만일 모든 실험들이 동일한 방식의 문제점을 가지고 있다면, 그 실험들로부터 내린 결론에 대한 확신도가 손상 될 수 있다. 결과의 일관성은 단지 모든 실험이 공유하는 특정 문제점에서 유래한 것일 수도 있기 때문이다. 반면에 만일 모든 실험들이 단점을 가지고 있기는 하지만, 각기 다른 방식에서 그런 것이라면, 결론에 대한 우리의 확신도는 증가 할 수 있다. 결과의 일관성이 모든 실험을 혼란에 빠뜨린 오염 요인 때문일 가능성이 낮기 때문이다. 앤더슨과 앤더슨이 지적한 바와 같이 각기 다른 방법은 각기 다른 가정을 수반하고 있을 가능성이 크다. 하나의 개념적 가설이 상이한 가정들에 근거한 많은 반증 가능성 속에서 살아 남는다면, 우리는 강건한 효과를 갖게 되는 것이다. 각 실험은 다른 실험들의 설계에서 나타난 실수를 교정해주는 기능하며, 광범위한 영역의 실험들로부터 얻은 증거가 유사한 방향을 지향한다면, 그 증거는 수렴하는 것이다. 어느 실험도 완벽하게 설계 되지는 못하였더라도 상당히 강력한 결혼을 정당화시킬 수 있다. 따라서 수렴적 증거 원리는 조금씩 차이나는 수많은 실험에서 얻어낸 데이터에 근거하여 결론을 도출할 것을 촉구한다. 이 원리가 보다 강력한 결론을 내릴 수 있게 해주는 까닭은 이러한 맥락에서 입증된 일관성이 단일 유형의 실험 절차가 가지고 있는 독특성으로 인해서 발생할 가능성은 적기 때문이다. 수렴적 증거 원리는 이론 검증을 가지고도 기술 할 수 있다. 일련의 실험들이 일관성 있게 하나의 이론을 지지하는 반면 가장 중요한 경쟁 이론을 집단적으로 배제시킬 때, 연구는 매우 수렴적이다. 어는 것이든 단일 실험은 모든 대안적 설명을 배제시킬 수 없다고 하더라도 부분적인 진단가를 가지고 있는 일련의 시럼들을 종합하였을 때 데이터 패턴이 특정한 방향을 지향하고 있다면, 강력한 결론을 이끌어 낼 수 있는 것이다. 예컨대, 주어진 현상에 대한 다섯 가지의 각기 다른 이론적 설명들이 동시에 존재하며, 후속하는 일련의 실험에서 검증한다고 가정해보자. 한 실험은 이론 A,B,C 에 대한 강력한 검증을 대표하며, 데이터는 대체로 이론 A와 B를 거부하고 이론 C를 지지한다고 가정하자. 또한 또 다른 실험은 이론 C,D,E 에 대해 특히 강력한 검증이며, 데이터는 대체로 이론 이론 D와 E를 거부하고 이론 C를 지지한다고 가정하자. 이러한 상황에서 우리는 이론 C에 대한 강력한 수렴적 증거를 가진다고 할 수 있다. 이론 C를 지지하는 데이터를 가지고 있을 뿐만 아니라, 주요 경쟁적 이론들과 상반되는 데이터도 가지고 있는 것이다. 어느 실험도 모든 이론을 검증한 것은 아니지만, 모든 실험을 묶었을 때 전체 집합이 강력한 추론을 가능케 했다는 사실에 주목하기 바란다. 반면에 만일 두 실험이 모두 이론 B,C,E 에 대한 강력한 검증을 대표하고, 데이터가 이론 C 를 지지하고 B 와 E 를 거부 하였다면, 이론 C에 대한 전반적인 지지는 앞의 예에 비해서 덜 강력한 것으로 간주된다. 비록 C 를 지지하는 데이터를 생성하였더라도, 가능성 있는 두 가지 대안 이론을 배제할 수 있는 강력한 증거가 없기 때문이다. 따라서 일련의 실험들이 일관성 있게 한 이론을 지지하는 반면 가장 중요한 경재적 설명들을 집단적으로 배제할 때, 연구는 상당히 수렴적이다. 앞서 언급한 바와 같이, 단일 실험은 어느 것이든지 모든 대안적 설명을 배제시킬 수 없다고 하더라도, 부분적으로 진단적 가치를 가지고 있는 일련의 실험들이 집단적으로 강력한 결혼으로 이끌어 갈 수 있는 것이다. 
수렴의 중요성을 강조하는 이유는 심리학의 결론들이 흔히 수렴적 증거 원리에 근거하기 때문이다. 이 사실에 특출하거나 예외적인 것은 아무것도 없다. 그러나 특히 심리학에서 그렇게 되는 몇 가지 이유가 있다. 심리학 실험은 일반적으로 진단성이 상당히 낮다. 즉, 특정이론을 지지하는 데이터는 일반적으로 소수의 대안 가설만을 배제시킬 뿐이며, 많은 부가적인 가설들을 여전히 가능성 있는 대안으로 남겨두게 된다. 따라서 강력한 결론은 수많은 연구 데이터를 수집하고 비교한 후에라야 비로서 가능하다.