데이터에서 인과 관계를 아예 찾을 수 없냐면, 그렇지는 않습니다. 그 과정이 생각보다 조금 더 단계가 많을 뿐입니다. 인과 분석에 있어서, 인과 구조가 단순히 ‘뭐가 바뀌면 뭐가 바뀐다‘ 이상으로 다양하고, 어떤 식으로 다양할 수 있는지를 이해해야 인과 관계를 가정하고 조건적 사고를 진행할 수 있을 것입니다. 이를 고려하지 않고 너무 인과관계를 단순하게 보다보니 잘못된 내용을 호도하거나 아예 배제하는 경우가 종종 눈에 띄어 아쉽습니다. 관련하여 인과 관계 구조를 구분하고 각각의 분석법을 훑어볼 수 있게 정리해 보았습니다. https://cojette.github.io/posts/structureofcausation/

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짬짬이 블로그 포스팅을 여기에 잘 올리게 활용 테스트를 해볼까나...