귀납법 [歸納法, inductive method]

[순례자]

요약

개별적인 특수한 사실이나 원리로부터 그러한 사례들이 포함되는 좀 더 확장된 일반적 명제를 이끌어내는 것을 귀납(歸納, induction)이라 하며, 이러한 귀납적 추리의 방법과 절차를 논리적으로 체계화한 것을 귀납법이라 한다. 

본문

귀납(歸納, induction)은 개별적인 특수한 사실이나 현상에서 그러한 사례들이 포함되는 일반적인 결론을 이끌어내는 추리의 방법이다. 귀납이라는 말은 ‘이끌려가다’는 뜻을 지닌 라틴어 ‘inductio, inducere’에서 비롯되었다. 곧 귀납은 개개의 구체적인 사실이나 현상에 대한 관찰로서 얻어진 인식을 그 유(類) 전체에 대한 일반적인 인식으로 이끌어가는 절차이며, 인간의 다양한 경험, 실천, 실험 등의 결과를 일반화하는 사고 방식이다. 

귀납적 추리(inductive inference)에는 여러 가지 유형이 있다. 여론조사에서 나타나듯이 표본적인 관찰이나 실험에 근거해 일반적인 결론을 이끌어내는 통계적인 추리도 있고, 사물이나 사태의 유사성에 근거하여 어떤 결론을 끌어내는 유비적인(analogically) 추리도 있다. 과거에 나타났던 일에 근거해 미래에 어떤 것이 일어날지를 예측하기도 하고, 현재의 사실들에 근거하여 과거의 사실들에 대한 결론을 이끌어내기도 한다. 이처럼 귀납은 주어진 사실이나 현상들에 근거해 새로운 정보와 지식을 얻을 수 있으므로 일상 생활에서도 흔하게 나타나는 사고 방식이다. 그리고 자연과학과 인문사회과학의 각 분야들에서 폭넓게 사용되고 있다. 

귀납은 연역과는 달리 사실적 지식을 확장해 준다는 특징을 가지고 있지만, 전제가 결론의 필연성을 논리적으로 확립해 주지 못한다는 한계를 지닌다. 귀납적 추리는 근본적으로 관찰과 실험에서 얻은 부분적이고 특수한 사례를 근거로 전체에 적용시키는 이른바 ‘귀납적 비약’을 통해 이루어진다. 따라서 귀납에서 얻어진 결론은 필연적인 것이 아니라 단지 일정한 개연성을 지닌 일반적 명제 내지는 가설에 지나지 않는다. 

귀납적 추리의 방법과 절차를 논리적으로 체계화한 것이 귀납법(inductive method)이다. 귀납법에 대한 연구와 강조는 일찍이 아리스토텔레스에게서 출발하지만, 귀납법의 의미가 두드러지게 나타난 것은 17~18세기에 경험적 자연과학이 발전하면서이다. 특히 17세기의 베이컨, 갈릴레이, 뉴턴, 19세기의 허셜, J. S. 밀 등은 연구 방법론으로서 귀납법의 체계와 내용을 구성하는 데 큰 영향을 끼쳤다. 

귀납은 그 결과의 성격에 따라 일차적 귀납과 이차적 귀납으로 나뉜다. 개별 사실들에 대한 관찰과 실험 등으로부터 일반적인 가설이나 법칙을 추론하는 것을 일차적 귀납이라고 한다. 그리고 여러 일반 명제들로부터 하나의 이론을 추론하는 것을 이차적 귀납이라고 한다. 

또한 귀납적 비약의 유무에 따라 완전귀납(perfect or complete induction)과 불완전귀납(imperfect or incomplete induction)으로 나뉘기도 한다. 귀납적 비약이 없이 어떤 부류(部類, class)에 포함되는 모든 사례들을 지시하는 완전귀납은 제한된 범주에서만 가능하다. 그리고 부류 전체에 관한 일반적 결론이 그에 속한 모든 요소를 조절한다는 것을 기초로 하여 나타나는데, 이미 알려진 것 이외에 새로운 정보를 가져다 주지 않으므로 일종의 연역적 논증이라고 할 수 있다. 

J. S. 밀은 인과 관계를 파악하는 귀납적 연구방법을 다음의 5가지로 정리했다. 

① 일치법(一致法) : 동일한 현상이 나타난 둘 또는 그 이상의 사례에서 단 하나의 요소만이 공통으로 나타나고 있다면 이 요소가 그 현상의 원인 또는 결과라고 판단하는 방법

② 차이법(差異法) : 어떤 현상이 나타난 사례와 그렇지 않은 사례를 비교해서 다른 모든 조건이나 요소가 공통으로 나타나고 하나의 요소가 다르게 나타날 때, 그 요소를 현상의 결과 또는 원인 내지는 원인의 중요한 일부로 판단하는 방법

③ 일치차이병용법(一致差異倂用法) : 어떤 현상이 나타난 둘 또는 그 이상의 사례에 한 가지 공통된 요소가 존재하고, 그 현상이 나타나지 않는 둘 또는 그 이상의 사례에서는 그러한 요소가 없을 때, 그것들의 차이점인 요소가 그 현상의 결과 또는 원인 내지는 원인의 중요한 일부라고 판단하는 방법

④ 잉여법(剩餘法) : 어떤 현상에서 이미 귀납법으로 앞선 사건의 결과로 알게 된 부분을 차례로 제거해 갈 때 그 현상에 남은 부분을 나머지 부분의 원인이나 결과로 판단하는 방법

⑤ 공변법(共變法) : 어떤 현상이 변화하면 다른 현상도 변화할 때, 곧 어떤 사실의 변화에 따라 현상의 변화가 일어날 때, 전자의 변화가 후자의 변화의 원인 또는 결과이거나 혹은 그 현상을 공통의 원인의 결과라고 판단하는 방법

귀납법은 개연성을 지닌 가설을 유도할 뿐 논리적 필연성을 가져다 주지 못한다. 그러나 그것은 과학의 발전에서 중요한 역할을 해 왔으며, 확률이나 통계학의 발달과 밀접히 연관되어 발전해 왔다. 개별 사실들에 관한 정보 처리를 더욱 쉽고 빠르게 해 주는 컴퓨터 등의 기술적 도구들이 발달되면서 귀납적 연구 방법 역시 더욱 영향력을 높여 갈 것으로 보인다