목격자 진술 데이터의 베이지안적 해석
Bayesian interpretation of eyewitness statement data
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초록
본 연구는 목격자 진술 데이터를 해석함에 있어서 베이지안적 접근방법은 실제 수사와 재판 실상을 잘 해명해 줄 수 있다는 장점이 있음을 증명하는, 이 분야 일련의 연구논문들을 일별하여 정리하는 데 주목적이 있다. Wells & Lindsay(1980)는 이 접근방법을 취한 최초의 연구이다. 정보획득모델을 새롭게 창안하여 라인업 참가자 오지목이나 지목 불능과 같은 지목 실패 역시 용의자 범인 확률을 낮추는 진단성이 있는 정황임을 베이지안 공식으로 증명하고 있다. Wells & Turtle(1986)은 같은 정보획득모델 맥락과 분석방법론을 취하여 단일 용의자 모델과 비교할 때 총 용의자 모델에 내재한 오지목 오류의 개연성이 더 높기 때문에 단일 용의자 모델을 활용해야 함을 강조했다. Wells & Olson(2002)은 목격자 진술 심리학에서 다루고 있는 주요 시스템 변인들 중에서 순차 라인업 vs. 동시 라인업의 대비 효과 및 라인업 참가자 선정 방식 효과를 정보획득모델로 일목요연하게 해명하였다. Clark & Wells(2008) 연구는 하나의 범인을 목격한 둘 이상의 목격자가 라인업에서 한 지목반응의 효과를 진단성 지표를 가지고 분석을 시도했다. 이 연구의 시사점을 참고하여 복수의 유무죄 증거를 종합하여 최종적인 사후적 유죄확률을 산출해내는 함수식 관계를 검토한다. Wells, Yang, & Smalarz(2015) 연구는 지금까지 베이지안 접근 방식을 통한 정보획득모델을 토대로 확인된 바처럼 사전확률(기저율)은 매우 중요한 시스템 변인임을 강조하면서 기저율 효과 등가성(BREE) 곡선을 새롭게 고안하여 제시하고 있다. 아울러 라인업과 같은 시스템 변인으로 인한 오판을 방지하기 위하여 라인업 회부에 법적 전제요건으로 “합리적 의혹”이라는 새로운 기준이 필요하다는 제언을 하였다.
Abstract
This study deals with a Bayesian approach in interpreting eyewitness statement data. The Bayesian approach has the advantage of being able to elucidate real world investigation and trial. The main purpose of this study is to summarize a series of research trials to prove these advantages. Wells & Lindsay(1980) are first research to take this approach. They newly invented the information gain model and this Bayesian formula proves that identification failure, such as false identification or inability to identify lineup participants also has diagnosticity which reduces suspect's probability of being a culprit. Wells & Turtle(1986) used the same information gain model context and analysis methodology, and suggest using the single-suspect model instead because the likelihood of false identification errors inherent in the all suspect model is higher when compared to the single-suspect model. Wells & Olson(2002) found that among the major system variables dealt with in eyewitness psychology, the contrasting effect of sequential lineup vs. simultaneous lineup and the effect of the lineup participant selection method were explained in the information gain model. Clark & Wells(2008) attempted to analyze the effect of identification response from two or more witnesses who witnessed an one culprit in the lineup based on diagnosticity indicator. My research integrate multiple evidences of guilty or not guilty to refer to implications of this study, and then examines the functional relationship that yields the final post-guilt probabilities. Wells, Yang, & Smalarz(2015) newly devised Base-Rate Effect-Equilvalency(BREE) curves as emphasizing that prior probability(base rate) is a very important system variable as it has been confirmed based on information gain model through Bayesian approach. In addition, it suggested that a new standard of “reasonable suspicion” is required as a legal premise for the lineup structure in order to prevent misjudgement due to system variables such as lineups.
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