주디아 펄(Judea Pearl)이 제안한 인과추론(causal inference)

주디아 펄(Judea Pearl)이 제안한 인과추론(causal inference)은 단순한 상관관계를 넘어 사건이나 현상 간의 원인과 결과를 명확히 규명하고 분석하는 방법론이다. 펄은 인과추론을 위한 수학적·논리적 토대를 구축하며, "구조적 인과모형(Structural Causal Model, SCM)"이라는 이론을 제안했다.

구조적 인과모형은 변수들 간의 관계를 방향이 있는 그래프(DAG, Directed Acyclic Graph)로 나타낸다. 이 그래프는 변수 간의 인과관계를 명확하게 정의하며, 인과적 효과를 측정하거나 개입(intervention)과 같은 가상의 시나리오를 분석하는 데 유용하다. 특히 펄은 조건부 확률의 개념을 확장하여 "개입 연산자(do-operator)"라는 핵심 개념을 제안했다. 예를 들어, 'X가 변하면 Y는 어떻게 변하는가?'와 같은 질문을 단순한 조건부 확률이 아니라, X에 강제로 개입했을 때 Y에 나타나는 결과(do(X=x))로 표현하여 분석한다.

펄이 제안한 인과추론의 3단계 구조는 다음과 같다.

1. 연관성(Association): 데이터 속에서 변수 간의 상관관계를 확인하는 단계이다. 이는 기존 통계학과 유사한 수준이다.
2. 개입(Intervention): 특정 변수에 인위적으로 개입하여 결과가 어떻게 변하는지 살펴보는 단계이다. 펄의 do-calculus는 바로 이 개입의 효과를 정확히 표현하고 계산할 수 있게 해준다.
3. 반사실적 추론(Counterfactuals): "만약 ~했다면 어떻게 되었을까?"와 같은 가상의 시나리오를 논리적으로 분석하는 단계이다. 반사실적 추론은 인과추론의 가장 높은 수준으로, 개입을 넘어 사건의 근본 원인을 이해하는 데 필수적이다.

펄의 인과추론 이론은 통계학, 인공지능, 경제학, 사회과학, 의학 등 다양한 분야에서 인과적 질문에 답하기 위한 강력한 도구로 자리 잡았다. 이는 데이터에 담긴 상관관계를 넘어 원인과 결과의 본질적 연결고리를 이해하고자 하는 현대 과학과 분석의 흐름에서 핵심적인 역할을 수행하고 있다.