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Posts 데이터로 풀어보는 심리역사학 1 #
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서론 #

이 글을 접하시는 분들 중 '심리역사학'이라는 단어에 의구심을 표명하시는 분들이 계실 거라고 생각한다. 그래서 일단 이 단어를 설명해 보자. 심리역사학은 Psychohistory 로 쓰며 아시모프파운데이션에서 제창한, 미래를 수학적으로 내다보는 학문이다. (실제로 약간 의미가 다른 Psychohistory라는 분야가 있으니 주의해야 한다. ) 그런데 이 심리역사학이, 수학 식으로 풀어내는 것이기는 하지만 이게 결론적으로는 수치화된 과거 역사 데이터를 기반으로 한 예측 모델링이라고 볼 수도 있는 것이다. 그러다보니 자연히 호기심이 생기고, 이를 좀 더 파보면서 실제로 아시모프옹과 셀던옹의 기상을 이어받아 이를 좀 더 심도있게 파보고 현실에 비스무리하게 적용해 보자는 생각에 미치게 된 것이고, 그 가능성과 형태를 구상해 보고자 글을 쓰게 된 것이다.

심리역사학이란? #

파운데이션에서 주인공인 수학자 해리 셀던(Hari Seldon)은, 기체 분자의 운동역학을 인간 집단에 적용하여, 미래를 수학적으로 예측할 수 있다는 것을 발견한다. 분자 개개의 행동은 예측할 수 없지만, 공기 전체의 움직임을 예측할 수 있고, 마찬가지로, 인간도 개개인의 행동은 예측할 수 없지만 거대한 역사의 흐름을 예측할 수는 있다는 것이다. 처음에는 이에 대해 의구심을 가졌으나, 호기심과 외부의 지원 및 압력으로 이에 대해서 심도 있게 연구하기 시작하고, 평생에 걸친 연구 끝에 사회와 역사의 흐름을 과거의 역사(데이터)를 기반으로 수학적으로 설명하고 이를 사용하여 미래를 예측하게 된다.

전제 조건 #

파운데이션에서 주인공 해리 셀던은 심리역사학이 가능할 두 가지 전제 조건을 명시한다.

  • 행동 모델링에 사용되는 인구 수가 충분히 클 것
  • 사람들의 행동은 예측 분석 결과를 모르는 상태여야 할 것

보면 대충 파악 가능하겠지만 이는 '심리역사학'이란 토대를 떠나서 기본적인 예측 통계 분석의 전제조건과도 유사하다. 우선 기본적으로 모든 통계 분석이 유의미하려면 샘플 수가 충분히 커야 하고, 예측 분석 결과를 안다는 것은 이후 일어나는 사건이 앞의 사건과 독립적이지 않게 된다는 것으로, 기본 통계 분석에서는 각 샘플 및 이벤트는 독립적(i.i.d., independently and identically distributed)이라고 가정하는데 이를 반영한 것으로 보인다. 물론 이는 Central Limit Theorem을 기반으로 한 고전 통계에서 대두되는 것으로, 베이지안이나 마코브 체인으로 넘어가면 달라지고, 실제 상황 모델링에는 iid는 잘 지켜지기 어렵다고 생각하며 이 경우에는 아무리 독립적 데이터래도 기본적인 역사의 흐름 및 시계열 데이터를 생각할 때 어려운 조건 아닌가 싶지만, 최대한 단순한 확률적 모델링을 위해서는 기본 가정으로 생각해도 좋을 것이다(최소한 아시모프는 베이지안은 아니었던 것 같다(먼 산)).

또한 은연중에 언급되는 두 가지 전제조건이 더 있다. (다음 조건은 약간 스포일러가 될 수도 있음)

  • 우주에서 인간만이 자유 의지와 지능을 가지고 있어야 함.
  • 과학 기술의 발전이 방정식의 영향 이상을 넘지 않아야 함.

이는 분석 데이터의 범위-특히 주체-와 성격을 명확히 정의해야 하고 외적 변화 요인이 이상치 이하여야 한다는 예측 분석의 전제조건과 일맥상통하다.

다음화 예고 #

1. 적용 내용 및 구현 방안
 -- 각 내용에 대한 파운데이션 소설 중 내용 및 일부 초 간략한 구현
 a. 전체 생태계의 생명 주기 예측
 b. 개별 생태계의 생명 주기 예측
 c. 이벤트 발생 내용 추정
 d. 변화량 추정
 e. 특정 이벤트 발생 시의 영향력 추정
2. 유사 학문 소개
 a. 경제학 관련
  -- 폴 크루그먼은 왜 나왔는가.(...)
  -- 사회경제학, 거시경제학, 행동경제학(?)
 b. 물리학/수학 관련
3. 후기

Reference #

Wikipedia - Psychohistory(fictional) 파운데이션 (책)


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