Kinesioloy(신체운동학) 연구법에 대한 타당성 고찰

우선 의식혁명 후기를 작성하기 전에 Kinesioloy 연구법에 대한 타당성에 대해 생각할 필요를 느꼈기 때문에 의식혁명의 1~3, 7장을 읽고 이해한 바를 적어보도록 하겠습니다.

'신체운동학'은 '실무율' 근육반응, 즉 단일 근섬유, 신경섬유가 역치 이하에서는 반응하지 않고, 역치 이상의 자극에서 자극의 세기에 상관없이 반응의 크기가 일정하게 나타나는 현상에 대한 테스트를 기반으로 하는 과학이다. 이 때 긍정적 자극에 대해서는 강한 근육반응, 부정적 자극에 대해서는 시험 근육의 입증 가능한 약화로 귀결된다.

▲이미지. 자극의 세기와 반응 (출처 : http://terms.naver.com/entry.nhn?docId=941806&cid=3440&categoryId=3440)

이러한 근육 테스트가 어떤 대상에 대한 긍정적/ 부정적 반응에 대한 이원적 정보를 제공한다고 할 때, 우리는 어떤 진술에 대한 참/거짓(우리가 알고자 하는 미지의 정보)을 획득할 수 있는 질문을 통하여 피험자의 긍정적/부정적 반응에 따라 참/거짓을 판별할 수 있는 도구를 얻게 된다.

이것을 이해하기 위해 통계 기법 중 하나인 Survey(설문조사)에 빗대어 보면, 설문조사는 실험자가 얻고자 하는 정보를 유의미하게 획득하기 위해 계획된 질문을 통하여 다수의 피험자가 느끼는(생각하는) 답을 제출하게 하고 그 자료를 분석함으로써 이루어진다. 이때 피험자의 숫자(표본크기)가 커질수록 획득된 정보의 신뢰도는 증가한다. 

Kinesiology는 실험자가 획득하고자 하는 정보가 피험자의 진술이 아닌 특정 근육 반응이고, 그 특정 근육 반응이 이원적이라는 특성을 가진다. 이 근육반응에 대한 해석으로서 어떤 진술의 참, 거짓을 판별할 수 있다고 할 때 그 획득된 정보가 얼마나 신뢰할만한가 하는 점은 흥미로운 주제이다. 응용범위가 광범위하고 분석 방법이 비교적 간단하기 때문이다. 

David Hawkins 박사는 근육테스트법 자체의 타당성을 증명하기 위해 통계적 방법을 이용하여 실험을 하였다. 우선 근육테스트 결과가 전적으로 임의적이라는 영가설을 세우고 다음과 같은 실험을 시행한다. 

● 15개의 소그룹에서 총 360명의 피험자를 긍정적 자극과 부정적 자극을 다같이 이용하여 실험함 (통계분석 결과 p≤0.001)

● 7개의 그룹에서 총 3293명의 지원자를 위와 같은 방식으로 실험함 (p≤0.001)

● 개인들이 325명의 피험자를 테스트함 (p≤0.001)

● 그룹과 개인들이 616명의 정신질환자를 테스트함 (p≤0.01)

여기서 통계분석결과 p값에 대해 설명하기 위해 간단한 예를 들어 100명의 피험자를 대상으로 근육반응테스트를 했다고 가정하겠다. 실험 결과는 같은 대상에 대해 90명이 강한 근육반응을 나타내고 10명이 약한 근육반응을 나타냈다. 우리가 맨 처음 가정했던 영가설이 참이라고 한다면,

| 영가설: 근육 테스트 결과가 전적으로 임의적이다. 같은 대상에 대해 강한 근육반응과 약한 근육반응 보일 확률이 각각 0.5이다. 

그 가설이 참이라는 가정 하에 실험 결과가 (강한 근육반응을 보이는 사람이 90명 이상)이 될 확률이 p-value이다. 

p-value = P( X≥90｜p=0.5 ) ≒ P( Z≥80) ≒ 0 

p-value가 0에 가깝다는 것은 근육테스트의 결과가 임의적이라고 가정했을 때, 실험 결과가 90명이 같은 반응을 낼 확률이 거의 0이라고 느낀다는 것이다. 

즉 David Hawkins 박사가 실험한 결과에 따르면 p-value가 0.001보다 작거나 0.01보다 작다고 나왔는데, 우리가 바라는 신뢰도 99% 내에서 근육테스트법이 신뢰할 만하다는 통계적 결론을 얻을 수 있다. 

의식혁명 책에 서술된 바에 따르면 그동안 축적된 실험 결과가 (참된 진술에 대한 긍정적 근육반응과 거짓 진술에 대한 부정적 근육반응은) 주제에 대한 피험자 자신의 의견이나 지식과는 무관하게 일어나고, 어떤 인구 집단에서든 문화나, 세월에 무관하게 일관되다는 것이 증명되었다고 하는데, 우리가 굳이 그 데이터를 이용하여 검증하지 않더라도 우리 스스로 무작위로 선정한 피험자를 상대로 언제든 검증 가능하다. 

만약 우리가 근육반응테스트에서 이원적 정보(참/거짓에 대한)를 얻을 수 있다면 이 테스트를 응용하여 어떤 대상에 대한 수치적으로 해석 가능한 도구(척도)를 만드는 것도 가능하다. 우리가 알고자 하는 특정 수치값을 Yes/No 반응을 통해 점차적으로 범위를 좁혀가며 해석적으로 알아낼 수 있기 때문이다. 

David Hawkins 박사는 의식 측면에서 이런 척도를 만들고자 했다. 의식의 범위, 즉 의식 자체의 전 장 혹은 전 위상공간에는 한계가 없어서 무한까지 이르는데, 각 장이 갖는 힘을 〖10〗^1~〖10〗^1000 로 구분한 후 그 힘의 값에 상용로그를 취하여 1~1000까지의 매개변수로서의 자연수를 얻는다. David Hawkins 박사는 어떤 의식 장에 대한 힘의 값을 피험자로부터 Kinesiology를 이용, 자연적으로 추출한 후 인간 의식 수준들에 대한 수치 척도 (인간 의식에 대한 지도)를 만들게 되었다.