do(.) 연산자

do(.) 연산자는 인과추론 분야에서, 특히 인과관계를 모델링하고 추론할 때 사용되는 중요한 개념입니다. 이 연산자는 주드 펄(Judea Pearl)과 그의 동료들에 의해 구조적 인과 모델(Structural Causal Model, SCM)의 맥락에서 소개되었습니다. do(.) 연산자는 인과 관계에서 변수의 값을 인위적으로 설정할 때 발생하는 효과를 나타내기 위해 사용됩니다.

do(.) 연산자의 의미와 사용

do(X=x) 표현식은 "변수 (X)를 값 (x)로 인위적으로 설정할 때"를 의미합니다. 이 연산자를 사용하면, 우리는 특정 변수에 대한 인위적인 개입이 다른 변수에 미치는 인과 효과를 모델링하고 추론할 수 있습니다. do(.) 연산자의 핵심 목적은 관찰된 데이터로부터 인과 관계를 추론할 수 있게 하는 것입니다.

 

예를 들어, 흡연(X)이 폐암(Y) 발생에 미치는 효과를 알고 싶다고 가정해 봅시다. 여기서, do(X=1)은 "흡연을 하게 한다(즉, 흡연 상태로 만든다)"를 의미하며, 이 개입 하에 폐암 발생의 확률을 (P(Y|do(X=1)))로 표현할 수 있습니다. 반면, do(X=0)은 "흡연을 하지 않게 한다(즉, 비흡연 상태로 만든다)"를 의미하며, 이 상태에서의 폐암 발생 확률을 (P(Y|do(X=0)))로 표현할 수 있습니다.

do(.) 연산자와 인과추론

do(.) 연산자는 단순한 상관관계와 인과관계를 구분하는 데 중요합니다. 상관관계는 두 변수가 서로 연관되어 있음을 나타내지만, 인과관계는 한 변수의 변화가 다른 변수에 변화를 유발함을 의미합니다. do(.) 연산자를 사용함으로써 연구자는 특정 변수의 변화가 다른 변수에 미치는 진정한 인과적 효과를 분리하고 추정할 수 있습니다.

계산 방법

do(.) 연산자를 사용한 계산에서는, 대상 변수에 대한 모든 외부적인 영향을 제거하고, 오직 그 변수만을 인위적으로 변화시킴으로써 그 효과를 관찰합니다. 이는 구조적 인과 모델이나 인과 다이어그램을 통해 해당 변수와 관련된 모든 경로를 차단(cutting off)하여, 오직 관심 있는 변수의 직접적인 효과만을 측정하게 합니다.

 

do(.) 연산자는 인과추론 연구에서 실험적 또는 관찰적 데이터를 사용하여 인과관계를 명확히 이해하고자 할 때 광범위하게 적용됩니다. 이는 복잡한 인과 시스템을 분석하고, 정책 결정이나 의료 지침을 위한 실질적인 권장 사항을 제공하는 데 중요한 도구입니다.