주인 장 떨어지자 나그네 국 맛 없다 한다

상관관계가 높은 두 변수라 할지라도, 숨겨진 제3의 요인이나 단순한 우연일 수 있기에 인과관계로 단정해서는 안 됩니다.

장이 떨어진 것(A)과 국이 맛없다고 한 것(B)은 동시에 일어났지만, A가 B의 원인이라 할 수 없습니다. 이는 상관관계(correlation)를 인과관계(causation)로 착각하는 전형적인 오류입니다. 실제 원인은 나그네의 까다로운 입맛이나 피로감 같은 다른 변수일 수 있습니다. 데이터 분석 시, 이런 허위 상관관계(spurious correlation)를 걸러내지 못하면 잘못된 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.

우리 뇌는 무작위적인 사건들 속에서 의미 있는 이야기를 만들려는 '서사 오류'에 빠지기 쉽습니다.

주인과 나그네의 상황처럼 관련 없는 두 사건이 동시에 발생하면, 우리 뇌는 인과관계가 있는 이야기로 엮어 이해하려 합니다. 이를 '사후 확신 편향(Hindsight Bias)' 또는 '서사 오류(Narrative Fallacy)'라고 합니다. 이 인지적 지름길은 세상을 단순하게 이해하도록 돕지만, 종종 잘못된 원인을 지목하고 섣부른 판단을 내리게 하는 함정이 됩니다.

시장의 변화와 실적 하락이 동시에 발생했을 때, 성급한 결론은 잘못된 전략으로 이어질 수 있습니다.

경쟁사 신제품 출시와 우리 회사 매출 하락이 겹쳤다고 가정해 봅시다. 나그네가 국 맛을 탓하듯, 경쟁사를 탓하기 쉽습니다. 하지만 진짜 원인은 내부의 제품 경쟁력 약화나 고객 서비스 문제일 수 있습니다. 정확한 데이터 분석 없이 외부 환경 탓만 하는 것은 문제의 본질을 외면하고 기업을 위기로 몰아넣는 지름길입니다.

두 사건이 시점상 근접하다는 정황 증거만으로는 합리적 의심을 배제하고 유죄를 입증할 수 없습니다.

이 속담은 "이 일이 일어난 후, 저 일이 일어났으므로, 이 일이 저 일의 원인이다"라는 '선후 인과의 오류(Post hoc ergo propter hoc)'를 보여줍니다. 법정에서 용의자가 현장 근처에 있었다는 사실만으로 범인으로 단정할 수 없는 것과 같습니다. 직접적인 증거나 명백한 인과관계의 입증 없이는, 공교로운 우연을 성급한 유죄 판결의 근거로 삼을 수 없다는 무죄 추정의 원칙과 맞닿아 있습니다.

잘 짜인 우연은 극의 필연성을 강화하고, 관객에게 카타르시스를 선사하는 강력한 장치입니다.

드라마 속에서 주인공이 위기에 처한 순간 우연히 나타난 조력자는 단순한 우연이 아닙니다. 이는 작가가 의도적으로 배치한 데우스 엑스 마키나(Deus ex machina) 혹은 복선 회수를 위한 장치입니다. 이 속담처럼 절묘한 타이밍의 사건들은 등장인물의 숨겨진 관계를 드러내거나 갈등을 최고조로 이끌어, 관객이 이야기의 필연성에 깊이 몰입하게 만듭니다.

거대한 역사의 전환점은 종종 여러 우연이 겹쳐 만들어낸 나비효과처럼 나타나지만, 후대엔 필연으로 해석됩니다.

한 왕조의 쇠락과 자연재해의 발생이 겹치면, 후대 사람들은 하늘의 뜻, 즉 천명(天命)이 다했다고 해석하기 쉽습니다. 하지만 이는 복잡한 정치, 경제, 사회적 요인을 간과한 채 두 사건의 우연한 일치에 서사를 부여하는 것입니다. 역사가의 임무는 이러한 사후적 해석의 함정을 경계하고, 개별 사건들의 독립성과 상호작용을 객관적으로 분석하여 역사의 다층적인 인과관계를 밝히는 것입니다.

사용자가 특정 버튼을 누른 직후 시스템 오류가 발생했더라도, 그것이 진짜 원인이라는 보장은 없습니다.

사용자는 "국 맛이 없다"고 불평하는 나그네처럼, 자신이 마지막으로 한 행동이 에러의 원인이라고 생각하기 쉽습니다. 하지만 실제 원인은 백그라운드에서 실행되던 주기적인 작업(cron job)이거나, 동시에 발생한 서버 과부하일 수 있습니다. 뛰어난 개발자는 사용자의 보고를 참고하되, 로그 분석을 통해 동시 발생한 여러 이벤트 속에서 진짜 근본 원인(Root Cause)을 찾아냅니다.