하버드 원전 인근 암 연구 방법론, 코스트코에 적용하니 연 12만 명 사망
- 하버드 T.H. Chan 보건대학원 방법론을 코스트코 창고에 적용하면 연간 암 사망 12만 687명, 사립대 8만 3,782명, 하버드 자체 5,842명이 나오고 MLB 구장은 MLS 구장의 약 19배가 나옴
- 원 논문들은 원전과의 거리로 근접도 점수를 만들어 매사추세츠 120km, 전국 200km 안의 모든 ZIP 코드와 카운티를 노출로 취급하고, 여러 원전과 겹치면 효과를 누적하는 구조임
- 이 방법론으로 계산한 2000~2018년 원전 인근 기여 사망자 수가 확대 연구 프로그램의 근거로 제시됐고, 논문은 Environmental Health, Nature Communications, Journal of Exposure Science & Environmental Epidemiology, Environmental Epidemiology에 실림
- 근접은 노출이 아님. 미국 원전 노동자는 대부분 연간 측정 가능한 피폭량이 없고, 피폭 시 평균 선량도 직업상 한도의 2% 수준임
- 해커뉴스에서는 비판 저자들이 8줄의 코드만 받아 정확히 재현하지 못했고 역설계한 방법론을 공개하지 않았다는 점, 원 논문 저자 Yazan Alwadi의 석유·가스 인프라 기업 Petrofac 약 10년 근무 이력이 지적됨
Hacker News 의견들
암 위험 연관성 연구를 '증명했다'고 말하는 건 흔한 일이 아님. 원 논문도 risk, association이라고 썼는데 비판 쪽이 계속 prove를 쓰면서 냉각탑에서 뭐가 나온다는 식의 기제를 만들어내는 게 걸림. 원전 노동자가 온갖 보호조치를 하니까 노동자 피폭 비교만으로 완전히 반박되진 않음.
그럼 Tilson과 Stein이 원 논문 저자들보다 이해관계가 더 적은가? 나는 그게 명백하지 않다고 봄.
예전 원전 인근 주민 연구에서도 원전 근접성보다 사회경제적 지위가 더 강한 설명 변수였다는 논쟁이 있었음. 고속도로 옆에 살면 암이 온다는 주장도 봤는데, 브레이크 더스트에 석면이 들어 있었고 타이어 먼지도 있음. 그걸 다 돈으로 설명하긴 무리임.
내가 이해한 바로는 'attributable'이라는 단어가 문제라는 거임. 코스트코 옆에 사는 게 암을 유발하는 기제를 제시하는 게 아니라 그런 결론이 나온다는 걸 보여주는 거지. 상관이 인과를 증명하지 않는다는 말을 '연관이 기여를 증명하지 않는다'로 바꾼 수준임.
원 논문 저자 Yazan Alwadi가 Petrofac에서 거의 10년 일했다는 건 짚고 넘어갈 만함. 석유, 가스, 정유, 석유화학 인프라를 설계하고 건설하는 회사임.
양쪽 다 편향 가능성은 있는데 이 글 어조가 필요 이상으로 짜증나 있음. 원 논문 저자들이 인과를 주장한 게 아니라고 글에서 언급하고 바로 다음 소제목이 '암 사망을 유발했다고 증명할 수 있는 터무니없는 것들'임. 속임수라고 몰아가려면 대놓고 말하지.
냉각탑에서 유해 물질이 나와 바람을 타고 내려간다는 건 말이 안 됨. 원전에서 방사선 누출 경로가 될 만한 건 전부 감시하고 있고, 냉각재 계통 누출이 제일 뻔한 항목임.
X가 Y를 유발하는가를 다룬 Cold Takes의 근거 검토 글을 추천함. 이런 주제 볼 때 참고가 됨.
이런 퀵을 갈아버리는 글이라며 좋아하는 반응도 있는데, 누가 퀵인지부터 따져야 함. 나는 이 비판 글이 설득력 있다고 안 봄. 원 논문을 판단할 자격은 없지만 좋은 역학 연구를 돌리는 것도, 결과를 해석하는 것도 어려움.
원래 방법론이 어떻게 틀렸는지 설명을 빼먹은 것 아님? 그냥 저자 말을 믿으라고?
코스트코가 정말 220만 명 사망과 연관된다고 생각함?
설명 안 했음. '8줄의 코드'를 받았다는 얘기만 있고, 어떤 랜드마크를 넣어도 음의 결과가 안 나온다는 문장으로 끝남. 코드가 공유 불가능하거나 방법 자체가 우스울 정도로 반박 가능한 걸 수도 있음.
내가 못 본 건지 모르겠는데, 방법론을 역설계했다고 주장하면서 결과물을 공개하진 않았음. 왜 모든 위치에서 양의 상관만 나오고 음의 상관은 안 나오는지에 대한 설명도 없음.
'우리는 결과를 재현했다. 저자들이 8줄의 코드를 줬고 공변량 질문 몇 개에 답했지만 재현되지 않았다. 대부분 처음 원리와 시행착오로 했다. 그럴듯하게 가까워지면 다른 랜드마크에 적용했다'는 대목은 Alwadi 등이 원 데이터를 잘 안 줬다는 뜻임. 그렇다면 정확히 재현했어야 하고, '그럴듯하게 가깝다'는 안 됨.
학술 논문에서 보도자료, 과학 기자, 일반 기자, 페이스북과 레딧으로 이어지는 파이프라인이 있음. 원 저자가 인과를 말하지 않아도 중간에 '연관' 언어가 '유발' 언어로 바뀜. 그러면 주변 사람들이 다 침대에서 신발 신고 자면 두통이 온다고 떠듦.
요약 부분에 근거도 없이 인과를 가정하는 논문도 많이 봤음. 나쁜 과학은 출처에서도 나옴.