반증가능성 기준

과학 이론은 항상 그 이론으로부터 유도된 예언이 틀린 것으로 판명될 수 있는 방식으로 진술되어야만 한다. 따라서 특정 이론과 관련된 새로운 증거를 평가하는 방법은 언제나 데이터가 그 이론을 반증할 가능성을 포함하고 있어야 한다.

 

이 원리를 흔히 반증가능성 기준이라고 하며, 과학 발전에서의 그 중요성은 칼 포퍼(Karl Popper)에 의해 아주 강력하게 표현되었다. 포퍼는 과학철학자로서, 그의 저술들은 과학자들에 의해 광범위하게 읽히고 있다.

 

반증가능성 기준은 어떤 한 이론이 유용한 것이 되기 위해서는 그 이론으로부터 도출된 예언이 충분하게 상세화 되어야만 한다고 규정한다. 이론은 대단히 불리한 입장에서 출발할 수밖에 없다. 다시 말해서 어떤 사건이 일어나야만 한다고 진술하고 그럼으로써 또 다른 특정한 사건들은 일어나지 않을 것이라는 사실이 함축되어 있어야 하는 것이다.  만일 후자의 사건이 일어난다면, 그 이론은 무엇인가 잘못되었다는 확실한 단서를 갖게 된다. 그 이론은 수정될 필요가 있거나, 아니면 전적으로 새로운 이론을 찾아야 할 수도 있다. 어떠한 방식을 취하든 진리에 더 가까워진 이론을 갖게 되는 것이다.

 

반면에 만일 이론이 어떤 것이든 가능한 관찰을 배제한다면, 그 이론은 결코 변화될 수 없으며, 진보의 가능성은 전혀 없이 현재의 사고방식에 고착되고 만다. 따라서 성공적인 이론이란 일어날 가능성이 있는 모든 것을 설명할 수 있는 이론이 아니다. 왜냐하면 그렇게 함으로써 이론은 스스로 예언력을 상실하게 되기 때문이다.

 

과학에서의 이론이란 일련의 데이터를 설명하고 미래의 실험결과를 예언하는 데 사용되는 상호관련된 개념들의 집합이다. 가설(hypothesis)은 보다 보편적이고 종합적인 이론에서 도출된 예언이다. 현재 작동하고 있는 이론들은 많은 가설들이 확증을 거쳐 만들어진 것들이다. 따라서 그 이론적 구조는 많은 관찰결과와 일치한다. 그러나 데이터베이스가 이론에서 도출된 가설과 상충되기 시작할 때, 과학자들은 데이터에 대한 보다 우수한 해석을 제공해 주는 새로운 이론을 구성하고자 시도하기 시작한다. 따라서 과학적 논의가 이루어지는 이론은 어느 정도 확증되어온 이론이며 가용한 데이터와 상충되는 예언을 많이 내놓지 않는 이론이다.

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보다 상세한 예언일수록 확증될 때 더욱 강력한 인상을 남긴다. 그러나 상세화는 반증가능성과 정비례한다는 사실에 주목하기 바란다. 예언이 보다 상세하고 정확할수록, 그 예언을 반증할 수 있는 잠재적 관찰이 많아진다. 그렇다면 좋은 이론은 자신을 반증가능성에 노출시키는 예언을 하는 것이다. 나쁜 이론은 이런 방식으로 자신을 위험한 궁지에 빠뜨리지 않는다. 지극히 보편적인 예언을 함으로써(점쟁이의 수법) 항상 사실일 수밖에 없도록 만들거나 아니면 반증가능성으로부터 완벽하게 보호될 수 있는 방식으로 진술된다.(프로이트의 방식)

 

-- 신판 심리학의 오해