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현미경으로 광물을 식별하는 과정은 상당히 미묘하지만, 기계적이기도 하다. 컴퓨터가 이를 수행할 수 있는 식별 키를 개발하는 것이 가능하다. 광학 암석기재학에서 더 어렵고 숙련된 부분은 입자 간의 상호 관계를 식별하고 이를 손 표본, 노두 또는 지도에서 보이는 특징과 연관시키는 것이다.
구성 요소 분리.
분석을 위한 순수한 시료를 얻기 위해 분쇄된 암석 분말의 성분을 분리하는 것은 일반적인 접근 방식이다. 이는 강력하고 강도 조절이 가능한 전자석으로 수행될 수 있다. 약한 자기장은 자철석을, 이어서 적철석 및 기타 철광석을 끌어당긴다. 철을 포함하는 규산염은 정해진 순서로 따라온다—흑운모, 엔스타타이트, 휘석, 각섬석, 석류석 및 유사한 철-마그네슘 광물이 차례로 추출된다. 마지막으로, 백운모, 방해석, 석영, 장석과 같은 무색의 비자성 화합물만 남는다. 화학적 방법도 유용하다.
약산은 분쇄된 석회암에서 방해석을 용해시켜 백운석, 규산염 또는 석영만 남긴다. 플루오르화수소산은 석영보다 장석을 먼저 공격하며, 조심스럽게 사용하면 휘석이나 고철질석을 용해하기 전에 암석 분말 내의 이러한 물질과 모든 유리질 물질을 용해시킨다.
비중을 이용한 분리 방법은 훨씬 더 넓은 적용 범위를 가진다. 이 중 가장 간단한 것은 수비법으로, 토양의 기계적 분석 및 광석 처리에서 널리 사용되지만, 구성 성분들이 일반적으로 비중에서 크게 다르지 않기 때문에 암석에서는 그렇게 성공적이지 않다. 대부분의 조암 광물을 공격하지 않지만 비중이 높은 유체가 사용된다. 요오드화칼륨 수은 (비중 3.196), 붕텅스텐산 카드뀁 (비중 3.30), 요오드화메틸렌 (비중 3.32), 브롬포름 (비중 2.86), 또는 브롬화아세틸렌 (비중 3.00) 용액이 주로 사용되는 유체이다. 이들은 (물, 벤젠 등으로) 희석하거나 증발시켜 농축할 수 있다.
암석이 흑운모(비중 3.1), 백운모(비중 2.85), 석영(비중 2.65), 올리고클라스(비중 2.64), 정장석(비중 2.56)으로 구성된 화강암이라면, 분쇄된 광물들은 요오드화메틸렌에 뜬다. 벤젠으로 점차 희석하면 위 순서대로 침전된다. 이론적으로는 간단하지만, 실제로는 지루한 과정이며, 특히 하나의 조암 광물이 다른 광물을 포함하는 경우가 흔하다. 신선하고 적합한 암석을 전문가가 다루면 우수한 결과를 얻을 수 있다.
육안 및 현미경 조사 외에도 화학 연구 방법은 암석기재학자에게 매우 실용적이고 중요하다. 위 과정으로 얻은 분쇄 및 분리된 분말은 암석 내 광물의 화학 조성을 정성적 또는 정량적으로 결정하기 위해 분석될 수 있다. 화학적 시험과 미세한 알갱이의 현미경 검사는 세립 암석의 광물 구성 요소를 구별하는 우아하고 귀중한 수단이다.
따라서 암석 박편에 인회석이 존재함은 암석 박편을 몰리브덴산암모늄 용액으로 덮어 확인된다. 해당 광물 결정 위에 흐릿한 노란색 침전물이 형성된다 (인산염 존재를 나타냄). 많은 규산염은 산에 불용성이어서 이런 식으로 테스트할 수 없지만, 다른 것들은 부분적으로 용해되어 아닐린 염료와 같은 염색제로 염색될 수 있는 젤라틴질 실리카 막을 남긴다 (네펠린, 아날사이트, 제올라이트 등).
암석의 완전한 화학 분석 또한 널리 사용되고 중요하며, 특히 새로운 종을 기술할 때 그러하다. 암석 분석은 최근 몇 년 동안 (주로 미국 지질조사국의 화학 실험실의 영향으로) 높은 수준의 정교함과 복잡성에 도달했다. 스무 개 또는 스물다섯 개의 구성 요소까지 결정될 수 있지만, 실제적인 목적을 위해서는 실리카, 알루미나, 철 및 철 산화물, 마그네시아, 석회, 칼륨, 나트륨 및 물의 상대적 비율에 대한 지식이 암석의 전통적 분류에서 위치를 결정하는 데 큰 도움이 된다.
화학 분석은 일반적으로 암석이 화성암인지 퇴적암인지 나타내는 데 충분하며, 어느 경우든 이러한 분류의 어떤 하위 분류에 속하는지 정확하게 보여준다. 변성암의 경우, 원래 덩어리가 퇴적물이었는지 화산 기원이었는지를 종종 확립한다.
암석의 비중은 저울과 비중계를 사용하여 결정된다. 마그네시아, 철, 중금속이 가장 많은 암석에서 가장 높고, 알칼리, 실리카, 물이 풍부한 암석에서 가장 낮다.
풍화와 함께 비중은 감소한다. 일반적으로 동일한 화학 조성을 가진 암석의 비중은 결정도가 높으면 높고, 완전히 또는 부분적으로 유리질이면 낮다. 더 흔한 암석의 비중은 약 2.5에서 3.2 범위이다.
고고학적 응용.
고고학자들은 암석기재학을 사용하여 도기의 광물 성분을 식별한다. 이 정보는 유물을 도기 원료를 얻은 지질학적 지역과 연결시킨다. 점토 외에도 도공들은 종종 "태토" 또는 "무가소성 물질"이라고 불리는 암석 파편을 사용하여 점토의 특성을 변형시켰다. 도기 구성 요소에서 얻은 지질학적 정보는 도공들이 지역 및 비지역 자원을 어떻게 선택하고 사용했는지에 대한 통찰력을 제공한다. 고고학자들은 특정 위치에서 발견된 도기가 현지에서 생산되었는지 또는 다른 곳에서 거래되었는지 판단할 수 있다. 이러한 종류의 정보는 다른 증거와 함께 정착 패턴, 집단 및 개인의 이동성, 사회적 접촉, 무역 네트워크에 대한 결론을 뒷받침할 수 있다. 또한, 특정 광물이 특정 온도에서 어떻게 변형되는지에 대한 이해는 고고학적 암석기재학자들이 세라믹 생산 공정 자체의 측면, 예를 들어 도기를 처음 구울 때 도달한 최소 및 최대 온도를 추론할 수 있게 한다.
《The Present》는 1983년에 발매된 영국의 프로그레시브 록 밴드 무디 블루스의 열한 번째 스튜디오 음반이다. 이 음반은 그들의 커스텀 레이블인 스레숄드 레코드를 통해 발매된 마지막 오리지널 스튜디오 음반이다.
이 음반은 파트리크 모라즈가 참여한 두 번째 작품으로, 미국에서 세 곡의 단발 히트 싱글을 배출했다. 해당 곡들은 〈Blue World〉 (62위), 〈Sitting at the Wheel〉 (27위), 그리고 〈Running Water〉이다.
음반의 곡 순서는 이전의 성공작인 《Long Distance Voyager》의 유산을 이어가도록 구성되었으며, 저스틴 헤이워드의 곡이 초반부를, 레이 토머스의 곡이 후반부를 장식하고 있다.
2008년 11월, 이 음반은 리마스터되어 두 곡의 보너스 트랙이 추가된 CD 버전으로 재발매되었다.
음반 커버는 맥스필드 패리시의 회화 《새벽》를 패러디한 작품이다.
자연 실험(natural experiment)은 연구자가 통제할 수 없는 자연이나 기타 요인에 의해 결정되는 실험 및 대조 조건에 개인(또는 개인 집단)이 노출되는 연구이다. 노출을 통제하는 과정은 무선 배치와 유사하다고 주장된다. 따라서 자연 실험은 관찰 연구이며 무작위 대조 실험(개입 연구)의 전통적인 의미에서 통제되지 않는다. 자연 실험은 잘 정의된 하위 모집단에서 명확하게 정의된 노출(및 유사한 하위 모집단에서 노출의 부재)이 있어 결과의 변화가 노출에 합리적으로 기인할 수 있을 때 가장 유용하다. 이러한 의미에서 자연 실험과 비실험적 관찰 연구의 차이점은 전자는 인과 추론을 위한 조건을 비교하지만 후자는 그렇지 않다는 것이다.
자연 실험은 통제된 실험이 구현하기 매우 어렵거나 비윤리적인 경우, 예를 들어 역학 (의학)에서 다루는 여러 연구 분야(예: 원자 폭발 당시 히로시마 근처에 거주하는 사람들의 다양한 정도의 이온화 방사선 노출이 건강에 미치는 영향 평가) 및 경제학(예: 미국 성인의 학업량에 대한 경제적 이득 추정)과 같이 연구 설계로 사용된다.
가장 잘 알려진 초기 자연 실험 중 하나는 잉글랜드 런던에서 발생한 1854년 브로드 스트리트의 콜레라 유행이었다. 1854년 8월 31일, 소호 (런던)에서 대규모 콜레라가 발생했다. 다음 3일 동안 브로드 스트리트 근처에서 127명이 사망했다. 유행이 끝날 무렵 616명이 사망했다. 의사 존 스노는 사망 및 질병 지도를 사용하여 펌프 주변에 군집된 사례를 밝혀내어 발병의 원인을 가장 가까운 공공 급수 펌프로 확인했다.
이 예시에서 스노는 펌프의 물 사용과 콜레라로 인한 사망 및 질병 사이에 강한 연관성을 발견했다. 스노는 높은 발병률을 보이는 지역에 물을 공급하는 사우스워크 및 복스홀 상수도 회사가 템스강 하류의 폐수가 강으로 방류되는 지점에서 물을 얻었음을 발견했다. 반대로, 폐수 방류 지점 상류에서 물을 얻은 램버스 상수도 회사가 물을 공급하는 지역은 발병률이 낮았다. 19세기 중반 런던의 급수 시스템이 거의 무작위적으로 개발된 것을 고려할 때, 스노는 이러한 발전을 "가장 큰 규모의 실험"으로 보았다. 물론 오염된 물에 대한 노출은 어떤 과학자의 통제 하에 있지 않았다. 따라서 이 노출은 자연 실험으로 인정되었다.
가족 규모.
앙그리스트와 에반스(1998)의 연구의 목표는 가족 규모가 어머니의 노동 시장 결과에 미치는 영향을 추정하는 것이었다. 적어도 두 가지 이유 때문에 가족 규모와 다양한 결과(예: 수입) 사이의 상관관계는 가족 규모가 노동 시장 결과에 어떻게 인과적으로 영향을 미치는지 알려주지 않는다. 첫째, 노동 시장 결과와 가족 규모 모두 관찰되지 않는 "제3의" 변수(예: 개인 선호도)의 영향을 받을 수 있다. 둘째, 노동 시장 결과 자체가 가족 규모에 영향을 미칠 수 있다("역인과관계"라고 함). 예를 들어, 여성이 직장에서 급여 인상을 받으면 출산을 미룰 수 있다. 저자들은 두 자녀 가족 중 두 아들이나 두 딸을 둔 가족이 아들 한 명과 딸 한 명을 둔 두 자녀 가족보다 셋째 자녀를 가질 가능성이 훨씬 더 높다는 것을 관찰했다. 따라서 첫 두 자녀의 성별은 일종의 자연 실험을 구성한다. 마치 실험자가 일부 가족에게 두 자녀를, 다른 가족에게는 세 자녀를 무작위로 배정한 것과 같다. 저자들은 그 후 셋째 자녀를 갖는 것이 노동 시장 결과에 미치는 인과적 영향을 신뢰할 수 있게 추정할 수 있었다. 앙그리스트와 에반스는 출산이 고학력 여성보다 가난하고 교육 수준이 낮은 여성에게 더 큰 영향을 미쳤지만, 셋째 자녀를 갖는 것이 소득에 미치는 영향은 그 자녀가 13세가 될 때쯤 사라지는 경향이 있음을 발견했다. 또한 그들은 셋째 자녀를 갖는 것이 남편의 소득에 거의 영향을 미치지 않는다는 것을 발견했다.
게임 쇼.
경제학 내에서 게임 쇼는 자주 연구되는 자연 실험의 형태이다. 게임 쇼는 인위적인 맥락처럼 보일 수 있지만, 과학자의 개입 없이 맥락이 발생한다는 사실 때문에 자연 실험으로 간주될 수 있다. 게임 쇼는 위험 하의 의사 결정 및 협력 행동과 같은 광범위한 유형의 경제 행동을 연구하는 데 사용되었다.
헬레나 (몬태나주)에서는 2002년 6월부터 2002년 12월까지 6개월 동안 술집과 식당을 포함한 모든 공공장소에서 금연이 시행되었다. 헬레나는 지리적으로 고립되어 있고 단 하나의 병원만 있다. 연구원들은 금연이 시행되는 동안 심근 경색 발생률이 40% 감소했음을 관찰했다. 법 반대론자들은 6개월 후 법 집행을 중단시키는 데 성공했고, 그 후 심근 경색 발생률이 다시 증가했다. 이 연구는 케이스-교차 실험이라고 불리는 자연 실험의 한 예로, 노출이 일정 기간 제거되었다가 다시 돌아왔다. 이 연구는 또한 자연 실험에서 변수를 통제할 수 없는 것이 연구자들이 확고한 결론을 내리는 것을 방해할 수 있음을 잠재적으로 시사하는 자체적인 약점을 지적했다.
핵실험은 대량의 방사성 동위 원소를 대기 중으로 방출했으며, 그 중 일부는 생물학적 조직에 통합될 수 있었다. 대기 중 핵실험을 금지한 1963년 부분적 핵실험 금지 조약 이후 방출이 중단되었다. 이것은 대규모 펄스-추적 실험과 유사했지만, 과학적 윤리 때문에 인간을 대상으로 정규 실험으로 수행될 수 없었다. 여러 유형의 관찰이 가능해졌다(1963년 이전에 태어난 사람들을 대상으로), 예를 들어 다른 인간 조직에서 세포 교체율을 결정하는 것과 같은 것들이다.
베트남 전쟁 징집.
경제학 연구에서 중요한 질문은 소득을 결정하는 요인이다. 앙그리스트(1990)는 군 복무가 평생 소득에 미치는 영향을 평가했다. 계량경제학에서 개발된 통계적 방법을 사용하여 앙그리스트는 베트남 전쟁 징집 복권 (1969)의 대략적인 무선 배치를 활용하여 이를 군 복무 자격(또는 비자격)과 관련된 도구 변수로 사용했다. 많은 요인이 군 복무 여부를 예측할 수 있으므로 징집 복권은 군 복무 전 두 집단이 크게 다르지 않아야 하기 때문에 징집된 사람들과 징집되지 않은 사람들을 비교할 수 있는 자연 실험을 구성한다. 앙그리스트는 참전 용사의 소득이 비참전 용사의 소득보다 평균적으로 약 15% 적다는 것을 발견했다.
산업 흑화 현상.
19세기 산업 혁명과 함께, 잘 연구된 회색가지나방을 포함한 많은 나방 종은 도시 주변의 이산화황과 그을음의 대기 오염에 산업 흑화 현상으로 반응했다. 이는 이전에 풍부했던 옅고 얼룩덜룩한 형태보다 어두운 형태의 빈도가 극적으로 증가하는 현상이었다. 20세기에는 규제가 개선되고 오염이 감소하여 대규모 자연 실험의 조건이 제공됨에 따라 산업 흑화 현상의 추세가 역전되었고, 흑색 형태는 빠르게 희귀해졌다. 이 효과로 인해 진화생물학자 L. M. 쿡과 J. R. G. 터너는 "자연선택이 전반적인 감소에 대한 유일한 신뢰할 수 있는 설명"이라고 결론지었다.
2006년, 캄보디아는 인신매매의 공급, 경유, 목적지 국가였다. 인신매매범들은 조직범죄 신디케이트, 부모, 친척, 친구, 친밀한 관계의 파트너, 이웃으로 알려졌다.
캄보디아는 2007년 7월 2000년 UN TIP 의정서를 비준했다.
캄보디아에서 인신매매는 범죄임에도 불구하고, 이 나라는 심각한 아동 성매매 관광 문제를 겪고 있으며, 일부 아동은 부모에 의해 팔려나가고, 다른 아동들은 웨이트리스와 같은 합법적인 직업 제안이라고 생각하는 것에 유인되어 매춘을 강요당한다. 아동들은 종종 감금, 구타, 굶주림을 당하며 매춘을 강요받는다. 2020년대 들어 캄보디아에서는 사기 공장도 확산되었다.
2022년, 미국 국무부의 인신매매 보고서는 캄보디아 정부가 인신매매 근절을 위한 최소한의 기준을 충족하지 못하고 인신매매 해결을 위한 노력이 부족하다는 이유로 캄보디아를 "3등급"으로 강등했다. 캄보디아는 이전에 2등급과 2등급 감시 목록 사이를 오갔다. 이 나라는 2023년에도 3등급에 머물렀다.
2023년, 조직 범죄 지수(Organised Crime Index)는 캄보디아의 인신매매 점수를 10점 만점에 8.5점으로 평가하며, 코로나 이후 그 수가 급증했다고 언급했다.
유니세프 조사에 따르면 캄보디아의 매춘 여성 15,000명 중 35%가 16세 미만 아동인 것으로 나타났다. 캄보디아의 거의 모든 매춘 업소는 베트남인이 소유하고 있으며, 대부분의 매춘 여성은 베트남계이고 붙잡힌 성노예는 다른 민족 출신이다. 남성들은 농업, 어업, 건설 산업의 강제 노동에 인신매매되고, 여성들은 성 착취와 공장 또는 가정부로서의 강제 노동에 인신매매된다. 아동들은 성 착취와 조직적인 구걸, 호객 행위, 노점상에서의 강제 노동에 인신매매된다.
인신매매 피해자들의 흔한 목적지는 프놈펜, 시엠립, 시아누크빌이다.
2025년 3월, 캄보디아 정부는 2024년 인신매매 사례가 전년보다 33건 늘어난 총 197건으로 증가했다고 밝혔다. 당국은 인신매매 사건에 연루된 중국인 2,695명, 베트남인 1,198명, 인도네시아인 861명을 추방했다고 보고했다.
포주들은 처녀인 어린 소녀들을 감금하는 것으로 알려져 있다. 이 소녀들은 고위 군 장교, 정치인, 사업가, 외국인 관광객 등 일련의 입찰자들에게 선보이기 전까지는 일에 투입되지 않는다. 매춘 업소에서 일하는 어린 소녀들은 사실상 성노예이며, 돈은 받지 못하고 음식만 받으며, 무장 경비원이 도망치는 것을 막는다. 아동들은 종종 감금, 구타, 굶주림을 당하며 매춘을 강요받는다.
강제 매춘.
캄보디아는 동남아시아에서 인신매매 및 성 착취의 희생자가 되는 여성들의 경유지이자 목적지 국가이다. 캄보디아, 중국, 베트남의 농촌 지역 여성들은 인신매매 네트워크와 인신매매범들에게 희생되어 주요 도시로 옮겨져 팔리거나 성적으로 착취당한다.
2016년 UNAIDS 보고서는 캄보디아의 성매매 종사자 수를 34,000명으로 추정했다.
캄보디아는 미성년자를 포함한 아동 매춘 및 성매매 관광의 주요 목적지 중 하나이다.
3살짜리 어린아이들이 성노예로 팔려나가기도 한다. 일부 추산에 따르면 매년 전 세계적으로 수십만 명의 어린이들이 사고팔리거나 납치되어 성관계를 강요당한다. ECPAT 캄보디아는 매춘 인신매매 피해자의 3분의 1에 달하는 수가 아동이라고 보고한다.
1995년, 바탐방 스바이포르 지역의 한 매춘업소에 인신매매된 15세 아동이 구타당해 사망했다.
외국 아동 성폭행범.
내무부는 2009년 캄보디아에서 31명의 외국 아동 성폭행범이 체포되었다고 보고했다.
사기 복합단지.
유엔과 미국 국제개발처 (USAID)에 따르면, 캄보디아의 스캠 센터에서 약 10만에서 15만 명의 사람들이 강제 노동 조건하에 일하고 있는 것으로 추정된다.
피해자들은 주로 아시아 전역에서 온다. 이들은 페이스북, 텔레그램, 위챗과 같은 플랫폼에 가짜 구인 광고를 게시하는 범죄 조직에 의해 캄보디아로 유인된다. 광고는 캄보디아에 본사를 둔 가상의 온라인 트레이딩 또는 IT 회사에서 고액의 사무직을 약속한다.
도착 후, 이들은 종종 신분증을 강탈당하고 강제로 이동되어 사기 복합단지에 감금된다. 사기를 치지 않으면 장기 적출의 위험에 처한다.
2022년 8월 17일, 42명의 베트남인 피해자들이 크레이톰 국경 검문소 근처의 골든 피닉스 카지노에서 빈디강을 헤엄쳐 탈출했다. 이들 중 16세 소년 한 명은 강을 건너다 익사했다. 2022년 9월 17일, 60명의 베트남인들이 스바이리엥주 바벳의 한 카지노에서 탈출했다. 캄보디아 경찰은 이후 15명의 베트남 국적자들을 추가로 구출했다.
여러 비정부 기구와 목격자 증언에 따르면 이들 사기 센터 내부에서 인신매매, 강제 노동, 고문, 아동 착취 및 기타 형태의 학대 사례가 보고되었다. 2025년 6월, NGO 국제앰네스티는 캄보디아 정부가 이들 센터의 확산에 공모했다고 비난했다.
1997년 1월, 여성 인신매매를 억제하기 위한 법이 통과되었으며, 포주와 매춘업소 소유주에게 최대 12,000달러의 벌금과 최대 20년의 징역형을 부과했다.
2008년 정부는 모든 형태의 인신매매를 범죄화하는 인신매매 및 성 착취 억제법을 도입했다. 그러나 이 나라는 성 착취 및 노동을 목적으로 인신매매되는 남성, 여성, 아동의 공급, 목적지 및 경유 국가로 남아 있었다. 아동들은 국내에서 성 착취를 목적으로 인신매매되었다.
캄보디아는 인신매매와 여성 및 아동 착취를 금지하는 여러 국제 협약의 당사국이다.
캄보디아는 캄보디아에서 아동을 성적으로 착취한 미국인들을 미국 법 집행 기관에 인계하는 데 계속해서 협력해왔다.
인신매매 방지의 날.
12월 12일은 캄보디아에서 국립 인신매매 방지의 날로 기념된다.
캄보디아 현지에서는 여러 비정부 기구 및 비영리 기구들이 인신매매와 싸우기 위해 활동하고 있다. 이들 단체에는 AFESIP, 소말리맘 재단, Hagar International, ECPAT, 그리고 아가페 국제 선교회 등이 있다. 인신매매와 싸우기 위해 협력하는 다른 개발 파트너들도 있다.
평균 처치 효과(average treatment effect, ATE)는 무작위 실험, 정책 개입 평가 및 의료 시험에서 처치(또는 개입)를 비교하는 데 사용되는 척도이다. ATE는 처치에 할당된 단위와 대조군에 할당된 단위 간의 평균 결과 차이를 측정한다. 무작위 대조군 연구 (즉, 실험 연구)에서 평균 처치 효과는 처치된 단위와 처치되지 않은 단위의 평균 결과를 비교하여 표본에서 추정할 수 있다. 그러나 ATE는 일반적으로 연구자가 알고 싶어하는 인과 매개변수(즉, 모집단의 추정치 또는 속성)로 이해되며, 연구 설계 또는 추정 절차와는 무관하게 정의된다. 관찰 연구와 무작위 할당을 사용하는 실험 연구 설계 모두 다양한 방식으로 ATE를 추정할 수 있게 한다.
평균 처치 효과는 특정 조건 하에서 부분 의존성 플롯과 직접적으로 관련되어 있다.
농업 및 의학 분야의 초기 통계 분석에서 유래한 "처치"라는 용어는 이제 일반적으로 다른 자연 및 사회 과학 분야, 특히 심리학, 정치학, 경제학에서 사용된다. 예를 들어, 공공 정책의 영향을 평가하는 경우이다. ATE 추정에서 처치 또는 결과의 본질은 상대적으로 중요하지 않다. 즉, ATE 계산은 처치가 일부 단위에 적용되고 다른 단위에는 적용되지 않아야 하지만, 해당 처치의 본질(예: 의약품, 인센티브 지급, 정치 광고)은 ATE의 정의 및 추정과 관련이 없다.
"처치 효과"라는 표현은 주어진 처치 또는 개입(예: 약물 투여)이 관심 결과 변수(예: 환자의 건강)에 미치는 인과 효과를 의미한다. 네이만-루빈 "잠재적 결과 프레임워크"에서 인과성은 두 가지 "잠재적 결과" 측면에서 각 개별 단위에 대해 정의된 처치 효과이다. 각 단위는 단위가 처치에 노출될 경우 나타나는 하나의 결과와 단위가 대조군에 노출될 경우 나타나는 다른 결과를 갖는다. "처치 효과"는 이 두 가지 잠재적 결과 간의 차이이다. 그러나 이 개별 수준의 처치 효과는 개별 단위가 처치 또는 대조군 중 하나만 받을 수 있고 둘 다 받을 수는 없기 때문에 관찰할 수 없다. 처치에 대한 무작위 할당은 처치에 할당된 단위와 대조군에 할당된 단위가 동일함을 보장한다(실험의 많은 반복에 걸쳐). 실제로 두 그룹의 단위는 공변량과 잠재적 결과의 분포가 동일하다. 따라서 처치 단위의 평균 결과는 대조군 단위의 평균 결과에 대한 반사실적 역할을 한다. 이 두 평균 간의 차이는 ATE이며, 이는 관찰할 수 없는 개별 수준 처치 효과 분포의 중심 경향 추정치이다. 모집단에서 무작위로 표본이 구성된 경우 표본 ATE(SATE로 약칭)는 모집단 ATE(PATE로 약칭)의 추정치이기도 하다.
실험은 기대치에서 잠재적 결과(및 모든 공변량)가 처치 및 대조군에서 동등하게 분포되도록 보장하지만, 관찰 연구에서는 그렇지 않다. 관찰 연구에서 단위는 처치 및 대조군에 무작위로 할당되지 않으므로 처치 할당이 관찰되지 않거나 관찰할 수 없는 요인에 따라 달라질 수 있다. 관찰된 요인은 통계적으로 제어할 수 있지만(예: 회귀 또는 매칭을 통해), ATE의 모든 추정치는 어떤 단위가 처치를 받았고 어떤 단위가 대조군을 받았는지에 영향을 미치는 관찰할 수 없는 요인에 의해 교락될 수 있다.
ATE를 공식적으로 정의하기 위해 두 가지 잠재적 결과를 정의한다. formula_1는 개별 formula_2가 처치되지 않았을 때의 결과 변수 값이고, formula_3는 개별 formula_2가 처치되었을 때의 결과 변수 값이다. 예를 들어, formula_1는 개인이 연구 중인 약물을 투여받지 않았을 때의 건강 상태이고, formula_3는 약물을 투여받았을 때의 건강 상태이다.
개별 formula_2에 대한 처치 효과는 formula_8로 주어진다. 일반적인 경우, 이 효과가 개인마다 일정할 것이라고 기대할 이유는 없다. 평균 처치 효과는 다음으로 주어진다.
그리고 (만약 큰 수의 법칙이 성립한다면) 추정할 수 있다.
여기서 합계는 모집단의 모든 formula_11개체에 대해 발생한다.
만약 우리가 모집단의 크고 대표적인 표본에서 각 개체에 대해 formula_3와 formula_1를 관찰할 수 있다면, 단순히 표본 전체에서 formula_14의 평균값을 취함으로써 ATE를 추정할 수 있다. 그러나 개인이 처치를 받으면서 처치받지 않을 수는 없기 때문에 각 개체에 대해 formula_3와 formula_1를 모두 관찰할 수는 없다. 예를 들어, 약물 예시에서 우리는 약물을 받은 개인에 대해서만 formula_3를 관찰할 수 있고, 약물을 받지 않은 개인에 대해서는 formula_1를 관찰할 수 있다. 이것이 과학자들이 처치 효과를 평가할 때 직면하는 주요 문제이며, 수많은 추정 기법을 촉발시켰다.
데이터와 그 기본 상황에 따라 ATE를 추정하는 데 많은 방법이 사용될 수 있다. 가장 일반적인 방법은 다음과 같다.
모든 단위가 실업자인 경우를 가정해 보자. 일부는 정책 개입(처치 그룹)을 경험하고 다른 일부는 경험하지 않는다(대조 그룹). 관심 있는 인과 효과는 구직 모니터링 정책(처치)이 실업 기간에 미치는 영향이다. 평균적으로, 개입을 경험했다면 실업 기간이 얼마나 더 짧아졌을까? 이 경우 ATE는 처치 그룹과 대조 그룹의 실업 기간에 대한 기대값(평균)의 차이이다.
이 예시에서 양의 ATE는 구직 정책이 실업 기간을 증가시켰음을 시사한다. 음의 ATE는 구직 정책이 실업 기간을 감소시켰음을 시사한다. 0과 같은 ATE 추정치는 실업 기간 측면에서 처치를 제공하는 데 이점이나 불이익이 없었음을 시사한다. ATE 추정치가 0과 구별되는지(양수 또는 음수로) 결정하려면 통계적 추론이 필요하다.
ATE는 처치의 평균 효과에 대한 추정치이므로, 양수 또는 음수 ATE는 특정 개인이 처치로 인해 혜택을 받거나 해를 입을 것이라고 나타내지는 않는다. 따라서 평균 처치 효과는 처치 효과의 분포를 무시한다. 평균 효과가 양수일지라도 모집단의 일부는 처치로 인해 더 나빠질 수 있다.
이질적 처치 효과.
일부 연구자들은 처치 효과가 다른 개인에게 다르게(이질적으로) 영향을 미치면 이를 "이질적"이라고 부른다. 예를 들어, 위에서 언급한 구직 모니터링 정책의 처치가 남성과 여성에게 다르게 영향을 미치거나, 다른 주에 사는 사람들에게 다르게 영향을 미쳤을 수 있다. ATE는 안정적 단위 처치 가치 가정(SUTVA)이라는 강력한 가정을 필요로 하는데, 이는 잠재적 결과 formula_19의 값이 처치를 할당하는 데 사용된 메커니즘과 다른 모든 개인의 처치 노출에 영향을 받지 않아야 한다는 것을 요구한다. formula_20를 처치라고 할 때, 개별 formula_2에 대한 처치 효과는 formula_22로 주어진다. SUTVA 가정은 formula_23로 선언할 수 있게 한다.
이질적 처치 효과를 찾는 한 가지 방법은 연구 데이터를 하위 그룹(예: 남성과 여성, 또는 주별)으로 나누고, 하위 그룹별로 평균 처치 효과가 다른지 확인하는 것이다. 평균 처치 효과가 다르다면 SUTVA는 위배된다. 하위 그룹별 ATE를 "조건부 평균 처치 효과"(CATE)라고 하며, 즉 하위 그룹 구성에 대한 조건부 ATE이다. CATE는 SUTVA가 성립하지 않을 때 추정치로 사용될 수 있다.
이 접근 방식의 한 가지 어려움은 각 하위 그룹이 연구 전체보다 데이터가 현저히 적을 수 있다는 점이다. 따라서 하위 그룹 분석 없이 주 효과를 감지하기 위해 연구가 충분히 강력하게 설계되었다면, 하위 그룹에 대한 효과를 제대로 판단할 만큼 충분한 데이터가 없을 수 있다.
랜덤 포레스트를 사용하여 이질적 처치 효과를 감지하는 연구가 있으며, 클러스터 분석을 사용하여 이질적 하위 집단을 감지하는 연구도 있다. 최근에는 CATE를 추론하기 위해 임의의 회귀 프레임워크를 기본 학습자로 사용하는 메타 학습 접근법이 개발되었다. 표현 학습은 이러한 방법의 성능을 더욱 향상시키는 데 사용될 수 있다.
루빈 인과 모델(Rubin causal model, RCM), 또는 네이만-루빈 인과 모델(Neyman–Rubin causal model)은 도널드 루빈의 이름을 따서 명명된 잠재적 결과의 개념적 틀을 기반으로 하는 인과관계의 통계학적 분석 접근 방식이다. "루빈 인과 모델"이라는 이름은 폴 W. 홀랜드가 처음 만들었다. 잠재적 결과 틀은 예지 네이만이 1923년 석사 논문에서 처음 제안했지만, 그는 완전히 무작위화된 실험의 맥락에서만 이를 논의했다. 루빈은 이를 관찰 연구와 실험 연구 모두에서 인과관계에 대해 생각하는 일반적인 틀로 확장했다.
루빈 인과 모델은 잠재적 결과의 아이디어를 기반으로 한다. 예를 들어, 한 사람은 대학에 다녔다면 40세에 특정 소득을 얻었을 것이고, 대학에 다니지 않았다면 40세에 다른 소득을 얻었을 것이다. 이 사람에게 대학 진학의 인과 효과를 측정하려면, 동일한 개인에 대해 두 가지 대안적 미래의 결과를 비교해야 한다. 두 가지 잠재적 결과를 동시에 볼 수 없으므로, 잠재적 결과 중 하나는 항상 누락된다. 이 딜레마가 "인과 추론의 근본 문제"이다.
인과 추론의 근본 문제 때문에 단위 수준의 인과 효과는 직접 관찰할 수 없다. 그러나 무작위 실험은 모집단 수준의 인과 효과를 추정할 수 있게 한다. 무작위 실험은 사람들을 무작위로 처치에 배정한다: 대학 진학 또는 비진학. 이러한 무작위 배정 때문에 집단들은 (평균적으로) 동등하며, 40세 소득의 차이는 대학 배정에 기인할 수 있다. 왜냐하면 그것이 집단들 간의 유일한 차이였기 때문이다. 평균 처치 효과(ATE)의 추정치는 처치 집단(대학 진학)과 대조군(대학 비진학) 표본 간의 평균 차이를 계산하여 얻을 수 있다.
그러나 많은 상황에서 윤리적 또는 실질적인 문제로 인해 무작위 실험은 불가능하다. 이러한 시나리오에서는 비무작위 배정 메커니즘이 존재한다. 대학 진학의 예시가 그러하다: 사람들은 무작위로 대학에 배정되지 않는다. 오히려 사람들은 재정 상황, 부모의 교육 수준 등에 따라 대학 진학을 선택할 수 있다. 성향 점수 매칭과 같은 많은 통계적 방법이 인과 추론을 위해 개발되었다. 이러한 방법들은 처치 집단과 유사한 대조 단위를 찾아 배정 메커니즘을 수정하려고 시도한다.
확장된 예시.
루빈은 인과 효과를 다음과 같이 정의한다:
직관적으로, 특정 단위에 대해 formula_1부터 formula_2까지의 시간 간격 동안 한 처치 E가 다른 처치 C에 비해 미치는 인과 효과는, 해당 단위가 formula_1에 시작된 E에 노출되었을 때 formula_2에 발생했을 결과와 해당 단위가 formula_1에 시작된 C에 노출되었을 때 formula_2에 발생했을 결과의 차이이다: '한 시간 전에 물 한 잔 대신 아스피린 두 알을 먹었더라면 지금쯤 두통이 사라졌을 텐데,' 또는 '한 시간 전에 물 한 잔 대신 아스피린 두 알을 먹었기 때문에 지금 두통이 사라졌다.' E 대 C 처치의 인과 효과에 대한 우리의 정의는 이러한 직관적인 의미를 반영할 것이다.
RCM에 따르면, 한 시간 전에 아스피린을 복용했는지 여부의 인과 효과는 상황 1(아스피린 복용)과 상황 2(아스피린 미복용)에서 당신의 머리가 어떻게 느껴졌을지의 차이이다. 아스피린을 복용하지 않으면 두통이 계속되고 아스피린을 복용하면 사라진다면, 아스피린 복용의 인과 효과는 두통 완화이다. 대부분의 상황에서 우리는 두 가지 미래를 비교하는 데 관심이 있으며, 하나는 일반적으로 "처치"라고 불리고 다른 하나는 "대조군"이라고 불린다. 이러한 명칭은 다소 임의적이다.
잠재적 결과.
조가 새로운 고혈압 약물에 대한 FDA 테스트에 참여하고 있다고 가정하자. 모든 것을 아는 관찰자는 조가 처치(새 약물)와 대조(무처치 또는 현재 표준 처치)를 모두 받았을 때의 결과를 알 것이다. 인과 효과, 즉 처치 효과는 이 두 가지 잠재적 결과 간의 차이이다.
formula_7는 조가 새 약을 복용했을 때의 혈압이다. 일반적으로 이 표기법은 단위 u에 대한 처치 t로부터 발생하는 잠재적 결과를 표현한다. 마찬가지로 formula_8는 단위 u에 대한 다른 처치 c 또는 대조군의 효과이다. 이 경우, formula_8는 조가 약을 복용하지 않았을 때의 혈압이다. formula_10는 새 약을 복용하는 것의 인과 효과이다.
이 표에서 우리는 조에게 미치는 인과 효과만 알 수 있다. 연구의 다른 모든 사람들은 약을 복용하면 혈압이 상승할 수 있다. 그러나 다른 대상자들에게 인과 효과가 무엇이든 상관없이, 조에게 미치는 인과 효과는 약을 복용하지 않았을 때의 혈압에 비해 낮은 혈압이다.
더 큰 환자 표본을 고려해 보자:
인과 효과는 대상마다 다르지만, 조, 메리, 밥에게는 약물이 효과적이다. 왜냐하면 인과 효과가 음수이기 때문이다. 그들의 혈압은 약물을 복용하지 않았을 때보다 약물을 복용했을 때 더 낮다. 반면에 샐리에게는 약물이 혈압을 증가시킨다.
잠재적 결과가 의미를 가지려면, 적어도 선험적으로 가능해야 한다. 예를 들어, 조가 어떤 상황에서도 새 약물을 얻을 방법이 없다면, 그에게 formula_7는 불가능하다. 결코 일어날 수 없는 일이다. 그리고 formula_7가 이론상으로도 결코 관찰될 수 없다면, 조의 혈압에 대한 처치의 인과 효과는 정의되지 않는다.
조작 없는 인과관계는 없다.
새 약물의 인과 효과는 두 가지 잠재적 결과의 단순한 차이로 잘 정의되는데, 이 두 가지는 모두 발생할 수 있기 때문이다. 이 경우, 우리는 (또는 다른 무엇이든) 세상을 조작할 수 있으며, 적어도 개념적으로는 한 가지 또는 다른 것이 일어날 수 있다.
두 가지 잠재적 결과 중 하나가 결코 일어날 수 없는 경우, 이 인과 효과의 정의는 훨씬 더 문제가 된다. 예를 들어, 조의 키가 그의 체중에 미치는 인과 효과는 무엇인가? 순진하게 보면, 이것은 우리의 다른 예들과 비슷해 보인다. 우리는 단지 두 가지 잠재적 결과를 비교하면 된다: 처치(처치는 3인치 더 큰 것으로 정의됨) 하에서 조의 체중은 어떠할까, 그리고 대조군(대조군은 그의 현재 키로 정의됨) 하에서 조의 체중은 어떠할까.
잠시 생각해보면 문제가 부각된다: 우리는 조의 키를 늘릴 수 없다. 조의 키를 더 크게 만들 방법이 없기 때문에, 그가 더 컸다면 조의 체중이 어떠했을지 개념적으로도 관찰할 방법이 없다. 우리는 조의 키를 조작할 수 없으므로, 키가 체중에 미치는 인과 효과를 조사하는 것은 의미가 없다. 따라서 슬로건은 "조작 없는 인과관계는 없다"이다.
안정적 단위 처치 가치 가정 (SUTVA).
우리는 "한 단위에 대한 [잠재적 결과] 관찰이 다른 단위에 대한 특정 처치 할당에 의해 영향을 받지 않아야 한다" (Cox 1958, §2.4)고 요구한다. 이를 안정적 단위 처치 가치 가정(SUTVA)이라고 하는데, 이는 독립성 개념을 넘어선다.
우리 예시의 맥락에서, 조의 혈압은 메리가 약물을 복용하는지 여부에 의존해서는 안 된다. 하지만 만약 그렇다면? 조와 메리가 같은 집에 살고 메리가 항상 요리를 한다고 가정해 보자. 약물은 메리가 짠 음식을 갈망하게 만들므로, 그녀가 약물을 복용하면 평소보다 더 많은 소금을 사용하여 요리할 것이다. 고염분 식단은 조의 혈압을 증가시킨다. 따라서 그의 결과는 그가 받은 처치와 메리가 받은 처치 모두에 따라 달라질 것이다.
SUTVA 위반은 인과 추론을 더 어렵게 만든다. 더 많은 처치를 고려함으로써 종속적인 관찰을 설명할 수 있다. 메리가 처치를 받는지 여부를 고려하여 4가지 처치를 생성한다.
인과 효과는 두 가지 잠재적 결과의 차이로 정의된다는 것을 상기하자. 이 경우, 잠재적 결과가 두 개 이상이므로 여러 인과 효과가 존재한다. 하나는 메리가 처치를 받을 때 조에게 미치는 약물의 인과 효과이며, formula_13으로 계산된다. 다른 하나는 메리가 처치를 받지 않을 때 조에게 미치는 인과 효과이며, formula_14로 계산된다. 세 번째는 조가 처치받지 않을 때 메리의 처치가 조에게 미치는 인과 효과이다. 이것은 formula_15로 계산된다. 메리가 받는 처치는 조가 받는 처치가 조에게 미치는 인과 효과보다 조에게 더 큰 인과 효과를 미치며, 방향도 반대이다.
이러한 방식으로 더 많은 잠재적 결과를 고려함으로써 SUTVA가 유지되도록 할 수 있다. 그러나 조 외의 다른 단위가 메리에 종속되어 있다면, 더 많은 잠재적 결과를 고려해야 한다. 종속 단위의 수가 많을수록 고려해야 할 잠재적 결과가 많아지고 계산이 더 복잡해진다(각자의 처치 상태가 다른 모든 사람의 결과에 영향을 미칠 수 있는 20명의 다른 사람들이 있는 실험을 생각해 보라). 단일 처치의 인과 효과를 대조군과 비교하여 (쉽게) 추정하기 위해서는 SUTVA가 유지되어야 한다.
평균 인과 효과.
다음 표를 고려해 보자:
모든 인과 효과의 평균을 취함으로써 평균 인과 효과(또는 평균 처치 효과 또는 ATE)를 계산할 수 있다.
측정 방식은 우리가 내리는 추론에 영향을 미친다. 혈압 변화를 절대값 대신 백분율 변화로 측정한다고 가정해 보자. 그러면 정확한 숫자에 따라 평균 인과 효과는 혈압 증가일 수 있다. 예를 들어, 조지의 혈압이 대조군에서는 154이고 처치 시에는 140이라고 가정하자. 인과 효과의 절대 크기는 -14이지만, (처치 수준 140 기준) 백분율 차이는 -10%이다. 만약 사라의 혈압이 처치 시 200이고 대조군에서는 184라면, 인과 효과는 절대값으로 16이지만, 처치 값 기준으로는 8%이다. 조지의 경우, 더 작은 절대적인 혈압 변화(-14 대 16)가 더 큰 백분율 변화(-10% 대 8%)를 나타낸다. 조지와 사라의 평균 인과 효과는 절대값으로 +2이지만, 백분율로는 -2이다.
인과 추론의 근본 문제.
지금까지 본 결과는 실제로 측정되지 않을 것이다. 정의상 특정 기간 동안 한 대상에 대해 둘 이상의 처치 효과를 관찰하는 것은 불가능하다. 조는 동시에 약을 복용할 수도, 복용하지 않을 수도 없다. 따라서 데이터는 다음과 같을 것이다:
물음표는 관찰할 수 없는 반응이다. 인과 추론의 근본 문제는 인과 효과를 직접 관찰하는 것이 불가능하다는 것이다. 그러나 이것이 인과 추론을 불가능하게 만드는 것은 아니다. 특정 기법과 가정을 통해 근본적인 문제를 극복할 수 있다.
다음과 같은 데이터가 있다고 가정하자:
일정한 효과를 가정하면 조의 대조군 하 잠재적 결과가 무엇이었을지 추론할 수 있다.
여기서 T는 평균 처치 효과이다. 이 경우 -10이다.
관찰되지 않은 값을 추론하고 싶다면 일정한 효과를 가정할 수 있다. 다음 표는 일정한 효과 가설과 일치하는 데이터를 보여준다.
모든 대상은 처치 하에서 다른 결과를 가짐에도 불구하고 동일한 인과 효과를 갖는다.
배정 메커니즘.
단위가 처치에 배정되는 방식인 배정 메커니즘은 평균 인과 효과 계산에 영향을 미친다. 그러한 배정 메커니즘 중 하나는 무작위화이다. 각 대상에 대해 동전을 던져 처치를 받을지 결정할 수 있다. 다섯 명의 대상이 처치를 받도록 하고 싶다면, 모자에서 뽑은 첫 다섯 이름에 처치를 배정할 수 있다. 처치를 무작위로 배정하면 다른 답변을 얻을 수 있다.
다음 데이터가 사실이라고 가정하자:
진정한 평균 인과 효과는 -8이다. 하지만 이 개개인들의 인과 효과는 이 평균과 결코 같지 않다. 인과 효과는 실제 생활에서 일반적으로 (항상?) 그러하듯이 다양하다. 무작위로 처치를 배정한 후, 우리는 인과 효과를 다음과 같이 추정할 수 있다:
처치의 무작위 배정이 다르면 평균 인과 효과의 추정치도 달라진다.
우리의 표본이 작고 반응의 분산이 크기 때문에 평균 인과 효과는 달라진다. 표본이 더 크고 분산이 적다면, 평균 인과 효과는 특정 단위가 무작위로 처치에 배정되는 것과 관계없이 실제 평균 인과 효과에 더 가까울 것이다.
또는, 메커니즘이 모든 남성에게만 처치를 할당한다고 가정하자.
이 배정 메커니즘에서는 여성이 처치를 받는 것이 불가능하므로 여성 대상에 대한 평균 인과 효과를 결정하는 것도 불가능하다. 대상에 대한 인과 효과를 추론하려면 대상이 처치를 받을 확률이 0보다 크고 1보다 작아야 한다.
완벽한 의사.
완벽한 의사를 배정 메커니즘으로 사용하는 것을 고려해 보자. 완벽한 의사는 각 대상이 약물 또는 대조군에 어떻게 반응할지 알고 있으며, 각 대상에게 가장 도움이 될 처치를 배정한다. 완벽한 의사는 환자 표본에 대한 다음 정보를 알고 있다:
이러한 지식을 바탕으로 그녀는 다음과 같은 치료 배정을 할 것이다.
완벽한 의사는 처치와 대조군 모두에 대한 불량한 반응을 걸러내어 두 평균을 왜곡한다. 평균 간의 차이, 즉 추정된 평균 인과 효과는 세부 사항에 따라 달라지는 방향으로 왜곡된다. 예를 들어, 라일라와 같이 약물 복용으로 인해 해를 입는 대상은 완벽한 의사에 의해 대조군에 배정되므로 약물의 부정적인 효과가 가려질 것이다.
특정 시점에 단일 단위에 대한 처치의 인과 효과는 처치 유무에 따른 결과 변수의 차이이다. 인과 추론의 근본 문제는 단일 단위에 대한 인과 효과를 관찰하는 것이 불가능하다는 것이다. 지금 아스피린을 먹거나 먹지 않는 둘 중 하나이다. 결과적으로, 누락된 반사실을 추정하기 위해 가정이 필요하다.
루빈 인과 모델은 도구 변수(앙그리스트, 임번스, 루빈, 1996), 음성 대조군, 그리고 다른 인과 추론 기법들과도 연결되어 왔다. 루빈 인과 모델, 구조방정식 모델링, 그리고 다른 통계적 인과 추론 방법들 간의 연결에 대해서는 모건과 윈십(2007), 펄(2000), 피터스 등(2017), 그리고 이벨링과 아이카드(2023)를 참조하라. 펄(2000)은 모든 잠재적 결과가 구조방정식 모델(SEM)에서 도출될 수 있다고 주장하며, 이는 계량경제학과 현대 인과 분석을 통합한다.
미국에서 인신매매는 이민자 인구가 많은 국제 여행 허브, 특히 캘리포니아주, 텍사스주, 조지아주 주변에서 발생하는 경향이 있다. 인신매매 대상에는 어린 아이들, 십대, 남성, 여성이 포함되며, 피해자는 국내 시민 또는 외국인일 수 있다.
연방 법률(미국 법전 제18편 § 1589)에 따라 강제, 강압 또는 위협을 사용하여 사람들을 노동하게 하는 것은 범죄이다. 미국 국무부의 인신매매 감시 및 퇴치 사무국은 2017년 이 국가를 "Tier 1"으로 분류했다.
2018년 4월 11일, 도널드 트럼프 미국 대통령은 범죄를 가능하게 하는 웹사이트를 폐쇄하고 그 소유자와 사용자를 기소하기 위해 성매매 조장 방지법에 서명하여 법률로 제정했다. 웹사이트 외에도 기술 기업들은 소셜 미디어 애플리케이션을 인신매매 피해자를 찾는 "인간 사냥터"로 사용하는 문제에 직면하고 있다.
2023년 조직범죄지수(Organised Crime Index)는 인신매매에 대해 해당 국가에 10점 만점에 6점을 주었으며, 대부분의 피해자는 멕시코, 온두라스 또는 미국 내에서 발생한다.
인신매매는 성적 착취 또는 강제 노동 서비스를 목적으로 사람들을 착취하는 형태의 노예제이다. 인신매매 피해자가 되기 위해 이동할 필요는 없다. 인신매매는 종종 밀수와 혼동된다. 밀수는 국경 또는 국가에 대한 범죄이며, 인신매매는 개인에 대한 범죄이다. 인간 밀수는 인신매매로 이어질 수 있지만, 반드시 연관된 범죄는 아니다.
인신매매는 착취를 목적으로 취약한 위치에서 강압, 납치, 사기, 기만, 권력 남용을 통해 사람을 모집, 운송, 이전, 은닉 또는 수령하는 것으로 공식적으로 정의된다. 전 세계적으로 약 2,760만 명의 피해자가 언제든지 발생하며, 인신매매범들은 모든 연령, 배경, 국적의 사람들을 노려 자신의 이익을 위해 착취한다. 인신매매는 강제 이주 또는 밀수와 동의어가 아니다.
인신매매는 유엔 마약 범죄 사무소에 의해 "착취를 목적으로 위협 또는 무력 사용, 기타 형태의 강압, 납치, 사기, 기만, 권력 남용 또는 취약한 지위 남용, 또는 타인을 통제하는 사람의 동의를 얻기 위한 금전 또는 이익 제공을 통해 사람을 모집, 운송, 이전, 은닉 또는 수령하는 것"으로 정의된다. 미국의 인신매매는 노동과 성적 인신매매의 두 가지 주요 범주로 나눌 수 있으며, 성적 인신매매가 대부분의 사례를 차지한다.
노예제는 노동자들이 거의 또는 전혀 보상 없이 자신의 의지에 반하여 일하도록 요구하는 시스템이다. 노예제와 인신매매는 여전히 현대 미국에서 만연하며, 매년 약 17,500명의 외국인과 400,000명의 미국인이 미국 내외에서 인신매매되고 있으며, 이들 중 80%가 여성과 어린이이다.
미국 국무부의 2024년 인신매매 보고서에 따르면, 미국은 여전히 인신매매 Tier 1 국가이다. Tier 1은 정부가 2000년 인신매매 및 폭력 피해자 보호법의 최소 기준을 준수하여 인신매매를 근절하고 있음을 의미한다. 법률 108조에 명시된 최소 기준은 다음과 같다.
미국은 미국 내외에서 인신매매를 근절하기 위해 노력하고 있다. 매년 국무부는 2000년 인신매매 피해자 보호법의 기준에 따라 미국을 포함한 여러 국가의 인신매매 현황에 대한 데이터를 발표한다. 또한 연방 기소 중인 인신매매 사건 및 인신매매 피해자 추정치에 대한 데이터도 발표하지만, 보고서는 인신매매 퇴치에 참여하는 많은 주와 기관 간의 불일치 및 발견되지 않은 피해자를 파악할 수 없다는 점 때문에 데이터가 실제로 인신매매된 개인의 수를 대표하지 않을 수 있다고 경고한다. 다음은 다양한 미국 기관과 유엔의 데이터를 종합한 것이다.
2024년 국무부 보고서.
미국 국무부의 2024년 보고서 "서반구 인신매매 사건 티어 배치 및 지역 지도 2023"의 내용은 다음과 같다.
조사 결과는 정부의 최선 추정치를 나타내지만, 저자들은 "이 보고서에 설명된 데이터는 해당 주 및 지역 사법 기관에서 사용할 수 있고 입력한 정보를 반영하며," 이러한 데이터 시스템은 여전히 구축 중이며 모든 사건을 기록하지 못할 가능성이 있다고 경고한다.
이민세관단속국.
2024년 ICE는 113,431건의 행정 체포와 33,243건의 현장 체포를 실시했다. 인신매매를 막는 중요한 요소로서 HSI는 법 집행 기관과 협력하여 인신매매 활동에 전념하는 범죄 조직을 예방하고 해체한다.
연방수사국.
FBI는 미국에서 인신매매와 싸우는 주요 연방 기관으로, 피해자 보호에 중점을 두고 성적 인신매매와 노동 인신매매 모두에 초점을 맞추고 있다.
FBI 접근 방식
전문 태스크포스: FBI는 현재 거의 모든 현장 사무실에 아동 착취 및 인신매매 태스크포스를 배치하고 있다. 이 다중 관할권 팀은 연방, 주, 지역 및 부족 당국과 협력하여 피해자를 식별하고, 인신매매 네트워크를 해체하며, 범죄자를 처벌한다.
데이터 수집 및 분석: 이어서 FBI는 통일범죄보고 (UCR) 프로그램을 통해 인신매매 발생에 대한 정보를 수집하고 발표하여 증가하는 추세를 막는 데 도움을 준다.
피해자 중심 접근 방식: FBI는 증거 기반 및 피해자 중심 접근 방식을 채택하여 생존자에게 필요한 지원 및 치료에 중점을 둔다. 예를 들어 의료 지원, 심리 상담 또는 치료, 법률 지원 등이다.
대중 인식 및 교육: 국장 시행에 참여하는 사람들은 인신매매의 징후를 대중, 경찰 및 서비스 기관에 알리고 잠재적인 사례를 보고하는 것을 목표로 하는 '인식 제고' 활동을 수행한다.인신매매 피해자 보호법
인간 밀수 및 인신매매 센터.
인간 밀수 및 인신매매 센터는 인신매매를 포함한 불법 이동에 대한 정보를 수집하는 기관 간 정보 센터이다. 이 센터는 외국 기관 및 외교관과 협력하여 국제적인 인신매매를 감시하고 퇴치한다. 2008년 TVPRA가 제정되면서 HSTC는 또한 인신매매 피해자로 확인된 개인에 대한 포괄적인 기관 간 데이터베이스를 구축할 책임도 맡게 되었다.
강제 노동자의 지리적 분포.
2011년 국무부 보고서에 따르면, 피해자들은 주로 태국, 인도, 멕시코, 필리핀, 아이티, 온두라스, 엘살바도르, 도미니카 공화국 출신이다. 다른 나라에서 인신매매되는 사람들과 관련하여 은 환대, 조경, 건설, 음식 서비스 및 농업 산업의 노동 수요를 일반적으로 충족시키는 법적으로 문서화된 학생 및 임시 노동자를 위한 비자 프로그램에서 점점 더 많이 발견된다."
인신매매는 국제 여행의 중심지이자 이민자 인구가 많은 고인구 지역에서 지속적으로 발생했다. 연구에서 보고된 사례의 더 많은 수는 캘리포니아, 뉴욕, 텍사스, 플로리다에서 발견되었다. 이는 인신매매 생존자의 가장 큰 집중지가 캘리포니아, 오클라호마, 뉴욕, 텍사스에 위치한다는 미국 법무부 보고서와 일치한다.
2007년 워싱턴 포스트의 "인신매매는 분노를 불러일으키지만 증거는 거의 없다"는 제목의 폭로 기사에 따르면, 미국의 인신매매는 본질적으로 존재하지 않는 것으로 묘사되었다.
그러나 인증을 신청하고 부여받은 피해자보다 더 많은 피해자가 존재한다. 첫째, 인증을 받으려면 피해자가 경찰 수사에 협력할 의사가 있어야 한다. 경찰 단속 후 일부 피해자는 단순히 집으로 돌아가고 싶어하고, 일부 피해자는 경찰에 협력하지 않고 추방되며, 일부 피해자는 잔인한 인신매매범에 대해 증언하는 것을 두려워한다. 인증 신청은 법 집행 기관의 지원을 필요로 한다. 피해자가 사건에 유용하다고 여겨지지 않거나 경찰이 사건을 추적하기를 원하지 않는 경우, 미국에 머물 수 있는 지원이 없으며 인신매매 피해자로 간주되지 않는다.
그럼에도 불구하고 확인된 피해자(또는 유죄 판결을 받은 인신매매범)의 수는 매년 14,550~17,550명의 개인이 미국으로 인신매매된다는 (미 국무부의) 공식 추정치보다 훨씬 적다. 법무부의 사법 통계국(Bureau of Justice Statistics)의 최근 분석은 주장된 피해자 수와 확인된 피해 사례 수 사이에 격차가 있음을 보여주었다.
주장된 피해자 수와 확인된 사례 수 사이의 격차는 전 세계적인 상황에서도 나타난다. 미 국무부는 최근 국제적으로 추정된 인신매매 피해자의 0.4%만이 공식적으로 확인되었다고 보고했다. 국무부 보고서는 추정 또는 확인된 피해자 수에 대한 출처를 제공하지 않았다. 워싱턴 포스트의 마콘과 같은 일부 비평가들은 그러한 모든 추정치가 크게 결함이 있다고 지적한다.
성적 인신매매는 성적 착취를 목적으로 한 운송, 강제, 사기 또는 강압을 통한 성행위 강요, 또는 강요된 행위를 하는 사람이 18세 미만인 경우(미국 법전 제22편 § 7102)로 정의된다.
1900년대 초, "백인 노예 매매"가 널리 퍼졌다. 이는 젊은 백인 소녀들이 납치되거나 속아서 매춘에 연루되는 것을 포함했다. 1910년에 통과된 만 법은 매춘 또는 기타 부도덕한 목적으로 주 또는 국제 경계를 넘어 사람을 운송하는 것을 중죄로 만들었다.