2023년 12월 고2 학력평가 33번 지문 분석

빈칸 추론

원문 주제/제목: 상관관계의 명확성과 섣부른 인과관계 추론에 따른 혼란 및 위험성

1. 글의 구조 분석

논리적 전개 방식: 상관관계는 그 자체로 명확한 통찰을 제공하기 때문에 강력한 힘을 지닌다는 핵심 명제로 글을 시작한다. 그러나 인간이 이 상관관계에 무리하게 '인과관계(causality)'를 끌어들이는 순간 오히려 명확했던 통찰이 흐려진다는 문제점을 지적한다. 이를 입증하기 위해 중고차 경매 결함률 분석 사례를 제시한다. 통계 분석 결과 '주황색 자동차'가 결함률이 훨씬 낮다는 명백한 상관관계가 도출되었으나, 사람들은 즉각 "주황색 차 소유자가 차를 더 아끼는 매니아인가?", "눈에 잘 띄어 사고가 덜 났기 때문인가?" 등 입증되지 않은 경쟁적인 인과 가설의 그물에 갇혀 버린다. 하지만 이러한 인과적 설명 시도는 사안을 밝히기는커녕 더 모호하게 만들 뿐이다. 상관관계는 수학적으로 명쾌하게 입증할 수 있지만 인과적 연결고리는 쉽게 증명할 수 없으므로, 상관관계의 배후에 있는 이유를 섣불리 설명하려 들지 말고 유보하는 것이 현명하다는 '핵심 명제(상관관계의 힘) - 인과관계 개입 시의 문제점 - 중고차 결함률 사례 제시 - 무리한 인과 가설의 혼란 폭로 - 상관관계와 인과관계의 본질적 차이 - 최종 결론 및 권고' 구조로 전개된다.

핵심 소재: 상관관계(correlations)와 인과관계(causality)의 차이, 그리고 상관관계 배후의 인과적 설명 유보 필요성

글의 논리 흐름:

❶ 상관관계는 제공하는 통찰이 비교적 명확하기 때문에 대단히 강력함 (상관관계의 장점과 위력)
❷ 하지만 우리가 그 상황에 인과관계를 다시 끌어들이면 명확했던 통찰이 종종 가려짐 (인과관계 개입의 부작용)
❸-❹ 경매 중고차 데이터 분석 결과, 주황색 차가 결함 발생 가능성이 훨씬 낮다는 상관관계가 드러남 (구체적 상관관계 사례)
❺-❻ 우리는 즉시 주황색 차 주인이 차를 더 잘 관리해서인지, 눈에 잘 띄어 사고가 덜 났기 때문인지 그 원인을 따져 묻기 시작함 (인과적 추론의 습관적 개입)
❼-❽ 순식간에 서로 경쟁하는 인과 가설의 그물에 갇히게 되며, 사안을 밝히려는 이러한 시도는 상황을 더 흐리게 만들 뿐임 (인과적 설명 시도의 역효과)
❾-❿ 상관관계는 실재하며 수학적으로 입증할 수 있지만, 인과관계는 그렇게 쉽게 증명할 수 없음 (수학적 검증성의 차이)
⓫ 따라서 우리는 상관관계 이면에 숨겨진 인과적 이유를 억지로 설명하려 하지 않고 유보하는 것이 바람직함 (최종 결론 및 제언)

2. 상세 문장 분석 (유기적 독해)

문장 ❶

Correlations are powerful because the insights they offer are relatively clear.

상관관계는 그것들이 제공하는 통찰력이 비교적 명확하기 때문에 강력하다.

소재 파악상관관계의 강력한 힘과 명확한 통찰력

핵심 요약상관관계가 제공하는 통찰은 군더더기 없이 명확하여 그 자체로 강력한 도구가 된다.

논리적 역할상관관계의 본질적 가치(insights are clear)를 제시하며 글 전체의 도입부 역할을 수행한다.

문장 ❷

These insights are often covered up when we bring causality back into the picture.

이러한 통찰력은 종종 우리가 인과 관계를 그 상황으로 다시 가져올 때 가려진다.

소재 파악인과관계 개입으로 인한 통찰의 왜곡과 은폐

핵심 요약명확했던 상관관계의 통찰도 원인과 결과(인과성)를 따지기 시작하면 오히려 가려지고 모호해진다.

논리적 역할수동태 'covered up'과 조건절 'bring causality back'을 결합하여 글 전체의 문제 상황을 직설적으로 제기한다.

문장 ❸

For instance, a used-car dealer supplied data to statisticians to predict which of the vehicles available for purchase at an auction were likely to have problems.

예를 들어, 한 중고차 딜러가 경매에서 구입할 수 있는 차량들 중 어떤 차량에 문제가 발생할 가능성이 있는지를 예측하기 위한 데이터를 통계학자들에게 제공했다.

소재 파악중고차 경매 차량의 결함 예측 데이터 제공 사례

핵심 요약중고차 딜러가 경매 차량 중 고장 가능성이 높은 차를 가려내고자 통계학자들에게 분석을 의뢰했다.

논리적 역할예시 연결어 For instance를 통해 추상적인 통계 개념을 구체적인 비즈니스 데이터 사례로 전환한다.

문장 ❹

A correlation analysis showed that orange-colored cars were far less likely to have defects.

한 상관관계 분석은 주황색 차들이 결함이 있을 가능성이 훨씬 적다는 것을 보여 줬다.

소재 파악상관관계 분석 결과(주황색 차량의 낮은 결함률)

핵심 요약통계 분석 결과, 주황색 차가 다른 색상 차보다 결함률이 현저히 낮게 나타났다.

논리적 역할의외의 명확한 상관관계 결과('orange-colored cars had far fewer defects')를 제시하여 독자의 호기심을 유발한다.

문장 ❺

Even as we read this, we already think about why it might be so: Are orange-colored car owners likely to be car enthusiasts and take better care of their vehicles?

심지어 우리가 이것을 읽으면서도, 우리는 이미 왜 그럴지에 대해 생각한다. 주황색 차를 소유한 사람들이 자동차 애호가여서 그들의 차량을 더 잘 관리할 가능성이 있는가?

소재 파악즉각적으로 작동하는 인간의 인과적 추론 본능(가설 1)

핵심 요약결과를 보자마자 우리는 무의식적으로 "주황색 차를 사는 사람들은 차를 특별히 아끼는 사람인가?"라며 원인을 찾으려 든다.

논리적 역할의문문 형식을 통해 독자의 심리적 반응을 실시간으로 포착하고 첫 번째 인과 가설을 제시한다.

문장 ❻

Or, is it because orange-colored cars are more noticeable on the road and therefore less likely to be in accidents, so they're in better condition when resold?

아니면, 주황색 차들이 도로에서 더 눈에 띄고, 그래서 사고가 날 가능성이 적어 재판매될 때 그것들이 상태가 더 좋은 것이기 때문인가?

소재 파악또 다른 경쟁적 인과 가설(가설 2)

핵심 요약혹은 차 색상이 눈에 띄어 사고가 덜 났기 때문에 상태가 좋은 것일까 하는 또 다른 원인을 추론한다.

논리적 역할등위접속사 Or로 두 번째 가설을 이어 붙여, 원인을 설명하려 할수록 가설이 증식됨을 보여준다.

문장 ❼

Quickly we are caught in a web of competing causal hypotheses.

곧 우리는 경쟁적인 인과 가설의 함정에 빠진다.

소재 파악경쟁적 인과 가설의 그물(함정)에 갇히는 현상

핵심 요약사람들은 순식간에 서로 충돌하고 입증 불가능한 무수한 원인 가설들에 얽매이게 된다.

논리적 역할비유적 표현 'a web of competing causal hypotheses'를 활용하여 인과관계 탐색이 가져오는 인지적 혼란을 시각화한다.

문장 ❽

But our attempts to illuminate things this way only make them cloudier.

하지만 이런 식으로 무언가를 설명하려는 우리의 시도는 그것들을 더 흐리게 만들 뿐이다.

소재 파악사안을 밝히려는 인과적 시도의 역설적 부작용(cloudier)

핵심 요약인과적으로 이유를 규명하려는 시도는 상황을 명확히 밝히기는커녕 도리어 더 혼탁하게 만들 뿐이다.

논리적 역할'illuminate'와 'cloudier'의 강력한 대비를 통해 섣부른 원인 규명이 통찰을 흐린다는 2번 문장의 명제를 재입증한다.

문장 ❾

Correlations exist; we can show them mathematically.

상관관계는 존재하며 우리는 그것들을 수학적으로 보여 줄 수 있다.

소재 파악상관관계의 객관적 실재성과 수학적 입증 가능성

핵심 요약상관관계는 실재하는 데이터 현상이며 수학적으로 깔끔하게 증명할 수 있다.

논리적 역할세미콜론(;)으로 연결된 단문으로 상관관계의 엄밀한 수학적 확실성을 강조한다.

문장 ❿

We can't easily do the same for causal links.

우리는 인과 관계에 대해서는 쉽게 똑같이 할 수 없다.

소재 파악인과관계 입증의 극심한 난이도

핵심 요약반면 어떤 것이 진짜 원인인지 밝히는 인과관계는 그렇게 쉽게 수학적으로 입증할 수 없다.

논리적 역할9번 문장과 10번 문장을 나란히 병치하여 상관관계와 인과관계의 본질적 차이(입증의 용이성)를 극명하게 대비한다.

문장 ⓫

So we would do well to hold off from trying to explain the reason behind the correlations.

따라서 우리는 상관관계의 배후에 있는 이유를 설명하려 하지 않는 것이 좋다.

소재 파악상관관계 이면의 인과적 이유 설명 유보 권고

핵심 요약입증 불가능한 인과관계를 억지로 꿰맞추려 하지 말고 상관관계 뒤의 이유 설명을 멈추는 것이 최선이다.

논리적 역할결론의 연결어 So와 충고의 관용 표현 'would do well to V'를 사용하여 글 전체의 실천적 교훈을 단언하며 마무리한다.

4~7. 주제문, 요지 및 예상 제목

주제문 (Topic Sentence)

"So we would do well to hold off from trying to explain the reason behind the correlations. (문장 ⓫)"

예상 주제 (명사구)

the clarity of statistical correlations and the wisdom of withholding speculative causal explanations

예상 제목 (Title)

Seeing Patterns Clearly: Why We Should Stop Forcing Causal Explanations
Correlations Speak for Themselves: The Trap of Asking "Why"

핵심 요지 (Main Idea)

상관관계는 수학적으로 명확한 통찰을 제공하지만 이를 섣불리 인과관계로 설명하려 하면 오히려 혼란만 가중되므로, 상관관계 이면의 이유를 무리하게 규명하려 들지 않고 유보하는 태도가 바람직하다.

8. 핵심 어휘 및 숙어 정리 📚

어휘 / 숙어	품사	문맥상 의미	지문 속 예문
correlation	명사	상관관계	"Correlations are powerful..."
causality	명사	인과관계	"...bring causality back into the picture."
cover up	숙어	은폐하다, 가리다	"These insights are often covered up..."
statistician	명사	통계학자	"...supplied data to statisticians..."
defect	명사	결함, 하자	"...far less likely to have defects."
enthusiast	명사	열광적인 팬, 애호가	"...likely to be car enthusiasts..."
hypothesis	명사 (복수 hypotheses)	가설	"...a web of competing causal hypotheses."
illuminate	동사	(문제를) 밝히다, 설명하다	"...our attempts to illuminate things this way..."
cloudy	형용사 (비교급 cloudier)	흐린, 모호한	"...only make them cloudier."
hold off from	숙어	~을 보류하다, 유보하다	"...hold off from trying to explain the reason..."

9. 배경지식 💡

빅데이터(Big Data) 분석의 대가 빅토르 마이어 쇤베르거(Viktor Mayer-Schönberger)의 저서 『빅데이터가 만드는 세상』에 등장하는 핵심 논지를 바탕으로 한 글이다. 전통적인 과학적 방법론은 "왜 그런가(Why, 인과관계)"를 밝히는 데 집중했으나, 방대한 데이터 분석이 가능해진 현대에는 수많은 변수들 사이의 "어떤 일이 함께 일어나는가(What, 상관관계)"만으로도 비즈니스와 정책 결정에 엄청난 예측력을 발휘한다. 예를 들어 월마트에서 태풍 예보가 뜨면 기저귀와 딸기 팝타르트 매출이 급증한다는 상관관계를 발견했을 때, 그 심리학적 원인을 밝히느라 시간을 낭비하는 대신 매장 입구에 팝타르트를 전진 배치하는 것이 훨씬 실용적이고 효과적이다. 인과관계를 억지로 끼워 맞추려다 잘못된 확증 편향에 빠지는 위험을 경계해야 한다.

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