처음에는 Vectors of Mind에 게재되었다.


「자기 인식에서 성차가 존재하는가?」의 이미지

남자에게는 연봉을, 여자에게는 나이를, 학자에게는 남녀가 서로 다른지를 절대 묻지 말라. 이는 죽음이 걸린 상황에서 시칠리아인에게 절대 맞서지 말라는 말만큼이나 잘 알려져 있다. 그런데 나는 성차와 자기 인식에 관한 문헌을 검토하면서 바로 그 고전적인 실수를 저질렀다.

스콧 알렉산더는 사제직에 관하여라는 훌륭한 글에서 문지기라는 개념을 옹호한다. 그의 입장은 본질적으로 위 밈에 대해 “이것이지만 진심으로”라고 말하는 것이다. 학자들은 유지해야 할 평판이 있고, 그것이 헛소리를 제한하는 요인이 되기 때문이다. 하지만 분야 전체가 이념적으로 보조를 맞추게 되면 이마저도 무너진다. 지난 20년 동안 이는 기이할 정도로 심각하게 일어났다.

오늘날 진실이 지닌 힘과 정보에 대한 접근성이 얼마나 높은지를 고려하면, 진실을 식별하는 방법을 아는 것은 그 어느 때보다 큰 보상을 가져다준다. 그래서 나는 이념적 급류를 안전하게 헤쳐 나가는 방법을 짧게 보여 주고자 한다.

여자아이들이 더 일찍 자기 인식을 하는가?#

“정치적 명분을 지지하기 위해 거짓말하는 전형적인 비사제는 사실 확인을 거치지 않은 선정적인 일화나, 엉망인 데이터를 완전히 멍청하게 잘못 해석한 내용을 되풀이할 것이다. 하지만 사제들의 기만은 미묘하고 우아하다. 그들은 형식은 거의 완벽하게 갖춘 연구를 발표한 다음, 각주 속에 사람들이 실제 세계에서 관련 있으리라 기대할 만한 상황과는 아무런 관련이 없다는 사실을 드러내는 내용을 묻어 둔다.” ~『사제직에 관하여』, 스콧 알렉산더

학자들의 훌륭한 점은 자신의 전문 영역에 관해서는 백과사전적 지식을 갖추고 있다는 것이다. 서로 다른 사회문화적 맥락에서의 거울 자기 인식 발달은 독일, 인도, 카메룬의 276명 영아를 대상으로 거울 자기 인식(MSR)을 조사한 100쪽 분량의 보고서다. 이 보고서는 MSR에 관한 다른 18개 연구를 검토하는 것으로 시작하며, 나는 o3의 도움을 받아 그 결과를 아래와 같이 도표로 나타냈다.

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보다시피 13개월에는 거울 속에서 자신을 알아보는 영아가 거의 없지만, 24개월이 되면 대부분이 자신을 알아본다. 그렇다면 자기 인식의 성차와 연령에 관한 우리의 질문에 답하기는 쉬워 보인다. 연구는 12개가 넘고, 저자들은 이 문제를 직접 다루기까지 한다.

“성별 차이와 관련하여, 표 1에 제시된 모든 연구에서 남아와 여아의 MSR 비율은 유사했다. 다만 두 연구에서는 여아의 MSR 비율이 남아보다 유의하게 높았다(Asendorpf & Baudonnière, 1993; Herold & Akhtar, 2008).”

그렇다면 성별은 기본적으로 같은 것 아닌가? 아니면 차이가 있더라도 반올림 오차에 불과한 것 아닌가? 꼭 그렇지는 않다. 위의 진술은 사실이지만 오해를 불러일으킨다. 학술적 표현에서 “유의하게 높다”는 말은 실질적으로 높다는 뜻이 아니라 탐지할 수 있을 정도로 높다는 뜻이다. 따라서 연구 중 가장 규모가 큰 Asendorpf & Baudonnière의 연구(n = 114)는 19개월 시점에 여아의 78%가 MSR을 통과하는 반면 남아는 겨우 54%만 통과한다고 보고한다. 이는 24pp의 차이다(다른 연구에서는 29pp의 차이가 나타났다). 아래에는 나머지 연구를 히스토그램1으로 나타냈으며, 여아 우위를 탐지했는지 여부에 따라 색을 달리했다. 문제가 보이는가?

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연구들의 검정력이 부족하다. 특정 연령에서 여아에게 15pp의 우위가 실제로 존재하거나, 시간으로 환산하면 몇 주 정도의 차이가 있다고 해 보자. 참가자가 50명 미만인 연구(여아 25명, 남아 25명)는 과학적 기준인 p < 0.05의 통계적 유의성을 갖는 차이를 좀처럼 탐지하지 못할 것이다. 그러므로 연구들이 성별 효과를 발견하지 못하는 것은 맞지만, 이렇게 작은 연구에서는 그것이 예상되는 결과다. 데이터가 배제하는 것은 여아에게 두 달의 우위가 있는 경우처럼 엄청난 성차가 존재한다는 가설뿐이다.

더구나 이 연구들 중 다수는 애초에 이를 검증하지도 않았으며, n > 50인 연구 6개 중 2개는 실제로 유의한 차이를 발견했다. 이는 18개 중 2개라는 것과는 거리가 멀다. 전체적으로 볼 때, 이러한 결과는 n = 80명의 영아를 대상으로 한 연구에서 통계적으로 유의한 수준에 이르는 완만한 성별 효과가 약 ⅓의 비율로 나타난다는 해석과 가장 잘 부합한다. 데이터 어디에도 효과가 없다는 것을 시사하는 내용은 없는데, 저자들은 그렇게 암시한다. 자신들의 실험은 일관되게 성별 효과를 보여 주고 있다는 점을 생각하면 참으로 아이러니한 일이다. 그들도 더 잘 알고 있을 텐데!

성별 문제를 해결할 수 있을 만큼 충분한 검정력을 갖추었어야 할, 영아 276명을 대상으로 한 이들의 연구 결과가 여기 있다. 중요한 열은 Gender이며, 승산비로 제시되어 있다. 값이 1.5라는 것은 특정 연령에 MSR을 통과할 가능성이 여아에게 1.5배 더 높다는 뜻이다. 모든 코호트에서 여아라는 사실은 한 달 더 나이가 많은 것보다 큰 효과를 보인다(18개월 영아에게 한 달은 상당한 차이다). 또한 MSR을 통과할 가능성이 대략 두 배인 것으로 보인다(승산비 ≈ 2). 이는 다른 연구들을 편견 없이 읽었을 때 예상되는 것보다 다소 큰 격차이며, 통계적으로도 매우 유의하다.

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이 연구와 다른 연구들의 데이터는 작게는 완만한 성별 효과에서 크게는 상당한 성별 효과까지 뒷받침한다. 연구의 본문이 다른 인상을 주는 것은, 데이터가 연구자들의 백지 상태 이데올로기를 거쳐 걸러졌기 때문이다.

오, 진실이 무엇인지 말해 다오#

심리학 논문을 충분히 읽어 보았거나 논문 하나를 심사를 통과시키려 해 보았다면 이 양상은 명백하다. 학자들이 생물학과 어떤 종류의 규범적 결과를 논할 때마다 완곡한 표현이 총공세를 펼친다. 이제 대규모 언어 모델(LLM)까지 사회과학의 그 저질스러운 내용을 되풀이하라는 지시를 받고 있다는 사실도 도움이 되지 않는다. o3에게 통계적 문제를 모두 설명한 뒤에도, o3는 절반만 양보했다.

“성별은 로그 오즈에 약간의 자극을 주지만, 실제로 중요한 것은 당신이 거울이 풍부하고 자율성에 집착하는 도시에서 자랐는지, 아니면 생계형 마을에서 자랐는지다. 주변적인 예측값을 추구하는 경우가 아니라면 성별 효과를 잡음으로 취급하라. 문화는 아침 식사로 염색체를 먹어 치운다.”

과학™은 민주주의와 마찬가지로 이용 가능한 선택지 가운데 가장 덜 나쁜 것이며, 나는 LLM들이 종교적 권위자나 정치적 권위자 같은 이들에게 의존하기보다는 과학에 의존하기를 훨씬 더 바란다. 그러나 워크적 쟁점에서 과학계는 스스로를 타락시켰고 진실을 추구하는 사람들은 솎아내졌다. 스콧의 표현을 빌리면 다음과 같다.

“사제직은 적어도 100년 동안 정치적으로 쉽게 장악되어 왔다. 20세기 초중반에는 분야 전체가 마르크스주의로 전향했다. 그럼에도 이는 2010년대에 완전히 새로운 수준에 도달한 듯하다. 이는 단지 나의 주관적 판단이 아니다. 사제직들 스스로가 정관이나 사명 선언문을 바꾸어 정치적 행동주의를 자신들의 사명에 필수적인 부분으로 선언했으며, ‘객관적’ 지식에 집중했던 과거의 형태를 비난했다. 변화에 반대한 많은 사제들은 항의의 뜻으로 사임했고, 반대편 사람들은 아무것도 바뀌지 않았다고 말하는 대신 변화가 좋은 것이라고 주장함으로써 자신들을 변호했다.”

아브라함은 소돔과 고모라에 대한 하느님의 계획을 전해 듣자 이렇게 물었다. “의인을 악인과 함께 쓸어버리시렵니까?” 그리고 의로운 사람 50명을 찾을 수 있다면 그 도시를 살려 달라고 제안했다. 실패하자 그는 그 수를 40명으로, 다시 30명으로, 다시 20명으로, 마침내 10명으로 낮추며 협상한다. 그래도 소용이 없었다. 나는 타락한 학문 분야에 몇 명의 과학자들이 여전히 남아 같은 심정을 느끼고 있으리라고 상상한다.

이번 달에만 벌써 두 번째 반박 글이다. 이제 곧 더 긍정적인 글들로 돌아갈 예정이다. 하지만 다음 주에 올릴 각성의 순간 설문조사 분석을 위해서는 이 글이 선행되어야 했다. 그때까지 댓글을 남겨 달라.


  1. 각 연구의 n을 찾은 다음 히스토그램을 만들도록 o3-Pro에 요청하여 이를 제작했다. 별도의 대화에서 이를 수행했으며, 결과는 서로 비슷하지만 완전히 동일하지는 않았다. 다음 절의 논지만으로도 충분히 설득력이 있기 때문에 직접 데이터를 가져오는 데 한 시간을 쓰지는 않을 것이다. ↩︎