책_블랙스완 _용어해설

책에서 나심이 정의한 용어들이 내가 읽는 책들이나 다른 유튜브 등을 통해서 자주 들리는 것들이 있는데 책 뒤편에 성실하게 정리 주었다.  책을 매일 가지고 다닐 수 없으니 이렇게 메모해 두고 복귀해야지.

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블랙 스완 | 나심 니콜라스 탈레브 - 교보문고

 

• 강단 자유주의자 (Academic Livertaian) : 지식이란 엄격한 규칙의 지배를 받지만 제도적 권위의 지배를 받지 않는다고 생각하는 사람들을 가리킨다.  체계적 지식의 이해는 무한히 지속되지만 반드시 진리는 아니다.  강단 학자들은 전문가 문제, 즉 잘 포장된 사이비 지식, 특히 이야기 짓기에 익숙한 학파에 심각한 고통을 겪는다.  이들은 검은 백조의 주요 원천이기도 하다.
• 검은 백조에 대한 맹목 (Black Swan Blindness) :  검은 백조의 역할을 과소평가하는 것, 그리고 이따금 출현하는 특정한 검은 백조를 과대평가하는 것.
• 검은 백조 윤리 문제  (Black Swan ethical problem) : 검은 백조는 되풀이되지 않기 때문에 검은 백조를 예방하는 사람과 치유하는 사람에게 주어지는 보상 사이에는 비대칭성이 존재한다.
• 교양속물(Bildungsphilister) : 겉으로 보기에 번드르르하고 진정성 없는 교양으로 무장된 속물.  이 용어는 니체가 교조에 빠진 신문 독자와 천박한 교양을 추구하는 오페라 애호가들을 가리키며 사용하기 시작했다.  나는 이 용어를 실험 없이 이론만 추구하는 분야의 연구자들이 어려운 말만 나열하는 모습을 가리키기 위하여 사용했다.  이들은 상상력, 호기심, 폭넓은 지식, 소양 등을 결여한 책 자신의 생각 혹은 자신이 속한 '학파'에만 시야를 고정한 사람들이다.  이로 인하여 이 사람들은 자신의 사상과 세계가 충돌을 빚는다는 것을 알아차리지 못한다.
• 귀납법의 문제 (Problem og induction) : 검은 백조 문제를 논리 - 철학 영역으로 확장한 것.
• 극단의 왕국 (Extermistan) : 단 한 개의 관측값이 전체에 충격을 몰고 오는 공간
• 로크의 미치광이(Loke's madman) : 순수하고 치열한 추론을 전개하지만 이미 잘못된 전제에 서 있는 사람.  폴 새뮤얼슨, (아들) 로버트 머턴, 제라르 드브뢰 등이 대표적이다.  이리하여 이들은 불확실성에 대한 사이비 분석을 만들어 내며, 이로 인하여 우리는 검은 백조에 그만큼 취약해진다.
• 루딕 오류_헛똑똑이의 불확실성 (Ludic fallacy. for uncertainty of nerd) : 불확실성 연구에 나타나는 플라톤적 오류.  게임이나 주사위와 같은 협소한 세계를 근거로 확률을 연구한다.  그러나 비플라톤적 무작위성은 현실 세계의 게임 규칙에 관여하는 또 다른 층위를 가진다.  루딕 오류를 무작위성에 적용한 결과가 바로 정규분포곡성(가우스 곡선), 즉 거대한 지적 사기 (GIF, Great Intellectual Fraud)다.
• 만델브로의 회색 백조 (Madelbrotian Grey Swan) : 우리가 고려할 수 있지만 그 속성을 완전히 파악하기 어렵고 정밀히 계산할 수도 없는 검은 백조, 지진, 대형 베스트셀러, 증시 붕괴 등이 그 예다.
• 말 없는 증거의 오류 (Fallacy of silent evidence) : 우리는 역사의 전체 과정을 살피지 못하고 그중 장밋빛 과정만을 본다.
• 무작위성의 장난 (Fooled by Randomness) : 어떤 요인의 결과로 결정된 것과 행운으로 얻어진 것을 혼동하면 이러저러한 미신을 맹신하게 된다.  예컨대 전문직의 높은 보수는 행운이 크게 작용한 결과지만, 통념적으로는 그들의 능력에 따른 것이라고 믿어진다.
• 미래에 대한 맹목 (Future blindness) : 미래의 특성을 들여다보지 못하는 우리들의 천성적 무능력, 마치 타인의 마음을 고려하지 못하는 자폐적인 태도와도 같다.
• 바벨 전략 (Barbell Strategy) : 방어적 전략과 공격적 전략을 병행하는 방법을 가리킨다.  위험도 높은 곳엔 적은 비율을 투자하고 나머지는 모든 종류의 불확실성을 대비하여 자산을 보호하는 방법을 취한다.
• 복권 오류 (Lottery-ticket fallacy) : 긍정적 검은 백조를 수집하는 데 투자하는 것을 복권을 사 모으는 것과 동일한 것으로 순진하게 유추하는 것.  복권은 규모가변적이지 않다.
• 불완전 정보로서의 무작위성 (Randomness as incomplete information) : 간단히 말하자면, 내가 추측할 수 없는 것은 그 원인에 대한 나의 지식이 불완전하기 때문에 무작위적이지, 그 과정이 반드시 실제 예견 불가능한 속성을 갖기 때문에 불완전한 것은 아니다.
• 빈 껍데기 전문가 문제 ( Empty-suit problem) : 어떤 교수들은 다른 사람들에 비해 하등 나은 점이 없지만 몇 가지를 근거로 전문가라고 믿어진다.  물론 실적은 그렇지 않다.  임상심리학자, 강단 경제학자, 위험 '전문가', 통계학자, 정치 분석가, 금융 '전문가', 군사 분석가, 최고경영자 등등이 그런 사람들이다.  그들은 능수능란한 말솜씨와 전문 용어, 수학, 그리고 때때로 값비싼 정장 차림으로 자신들의 실상을 덮어 버린다.
• 사후 왜곡 (Retrospective distortion) : 시간이 순차적으로 전개되는 과정을 고려하지 않고 과거 사건을 분석하는 것.  이것은 사후 확률이라는 환상을 낳는다.
• 아펠레스형 전략 (Apelles style strategy) : '긍정적인 검은 백조'에 최대한 노출됨으로써 일어나는 긍정적 사건을 수집하여 이득을 취하고자 하는 전략.
• 역설계 문제(Reverse-engineering problem) : 얼음 조각이 물웅덩이가 되는 과정을 예측하기는 쉽지만 물웅덩이를 보고 그 이전의 얼음 조각 모양을 추측하기는 어렵다.  이 '역의 문제'는 이야기 짓기 학파나 이야기(역사 등)를 의심스럽게 만든다.
• 예견의 스캔들 (Scandal of prediction) : (특이 이야기 짓기 학파에서 빈번한데) 예견 성과가 저조하면서도 쓸데없이 말이 많고 지금까지 자신들의 예측 실적이 형편없었다는 것조차 깨닫지 못하는 것.
• 왕복 여행의 오류 (Round-trip fallacy) : 검은 백조 (혹은 그 밖의 다른 것)가 있다는 증거가 부재한 것과 검은 백조 (혹은 그 밖의 다른 것)가 부재하다는 증거를 혼동하는 오류.  방정식을 지나치게 많이 푼 탓에 사고 능력이 상당히 손상당한 통계학자를 비롯한 사람들이 이 오류에 빠진다.
• 이야기 짓기 학파 (Narrative discipline) : 과거를 믿을 만하고 그럴듯한 이야기로 짜 맞추는데 주력하는 학파.  실험 학파와 반대되는 입장에 서 있다.
• 이야기 짓기의 오류  (Narrative fallacy) : 사실을 일련의 연결된, 혹은 연결되지 않은 이야기나 유형으로 짜 맞추려는 인간의 욕구.  이를 통계학에 응용한 것이 데이터 마이닝(data mining)이다.
• 이필로지즘(Epilogism) : 이론에 얽매이지 않고 역사를 바라보는 방법.  이필로지즘에서는 사실을 축적하여 미시적 일반화를 꾀한다.  또 인과관계를 설정할 경우 생기는 부작용을 경계한다.
• 인식론적 불투명성(Epistemic opacity) : 무작위성이란 불완전한 정보가 일정한 층위에서 빚어낸 결과다.   '진정한' 무작위성과 '물리적' 무작위성은 기능적으로 구분되지 않는다.
• 인식론적 오만 (Epistemic arrogance) : 실제로 아는 것과 생각하는 것 사이의 차이를 측정해 보라.  이 차이에는 오만함, 즉 겸양 결핍이 함축되어 있다.  인식의 귀족이란 인식론적 겸손을 갖춘 사람을 의미한다.  이 사람은 지식마저도 근본적으로 의심할 줄 안다.
• 추상적인 것에 대한 경멸 (Scorn of the abstract) : 실제와 더 관련된 추상적 문제보다, 맥락화된 것(표층에서 연결되어 있는 것)을 선호하는 태도.  예컨대 아이 하나의 죽음은 비극이지만 수백만 명의 죽음은 통계숫자로만 취급된다.
• 통계적 회귀 논증 (Statistical regress argument) : 확률 분포를 발견하려면 자료가 필요하다.  그런데 그 자료가 충분한지를 어떻게 알 수 있는가?  확률 분포를 통해서 알 수 있다.  확률 분포가 사우스적이면 자료의 일부분만 있어도 충분할 것이다.  그런데 확률 분포가 가우스적인 줄 어떻게 알 수 있을까?  자료를 통해서 알 수 있다.  그러므로 확률 분포를 파악하려면 자료가 필요하고, 필요한 자료 양을 파악하려면 확률 분포가 필요하다.  이로 인하여 심각한 회귀 논증이 발생한다.  회귀 논증은 가우스 정규분포곡석 류에 의존함으로써 문제를 버젓이 회피한다.
• 평범의 왕국(Mediocristan) : 극단적 예외나 실패가 거의 없이, 평범한 것이 지배하는 공간.  여기서는 어떤 관측값 하나가 전체에 유의미한 영향을 미치는 일은 생기지 않는다.  정규분포곡석은 평범의 왕국을 바탕으로 한 것이다.  정규분포 법칙과 규모가변성의 법칙은 마치 가스(오일을 가스라고 하지 않나? 맥락상 기름 같아)와 물처럼 질적인 차이가 있다.
• 플라톤적 주름지대 (Platonic fold) : 플라톤적 표상이 현실과 접하는 장소. 모델의 부작용을 여기서 볼 수 있다.
• 헛똑똑이 지식 (Nerd knowledge) :  플라톤주의적으로 해명되지 못하거나 연구되지 않는 것은 존재하지 않거나 고려할 가치가 없다는 믿음.  심지어 헛똑똑이가 활약하는 회의주의 형식도 있다.
• 현혹된 사람들의 불확실성 (Uncertainty of the deluded) : 거대한 불확실성 원리 혹은 이와 유사한 비현실적 문제와 같은 정밀한 것만 산출함으로써 불확실성의 원천에 머리를 박는 사람들.  내일 도래할 위기를 예측할 수 없다는 사실을 잊고 극히 자잘한 문제만 근심하는 것.
• 확률 분포 (Probability distribution) : 각기 다른 사건의 가능성, 즉 이들이 어떻게  '분포'되어 있는 지를 계산하는 데 이용되는 분석틀.  어떤 사건이 종을 뒤집어엎은 모양의 정규분포곡선에 따라 분포되어 있다고 말하는 것은 가우스 정규분포곡선이 다양한 사건의 확률을 제시해 줄 수 있다고 믿고 있음을 의미한다.
• 확인 편향의 오류 (Confirmation error) : 자신의 믿음, 자신이 구성한 것(모델)을 입증하는 증거만 찾는 경향.