cherry-picking

• cherry-picking. /ˈtʃeri pɪkɪŋ/
[uncountable]
-the act of choosing the best people or things from a group and leaving those that are not so good
: 특정한 사실, 데이터, 증거 등을 자신에게 유리한 것만 선택하고 불리한 것은 무시하는 행위를 의미합니다.
이 표현은 영어에서도 비유적으로 사용되며, 한국어로는 "유리한 것만 골라서 취하다", "선별적 수용", "부분만 발췌해서 왜곡하다" 정도로 번역할 수 있습니다.
의도적으로 정보의 일부만 취사선택하여 왜곡된 인상을 주는 행동을 가리키는 표현입니다.
e.g.)
There can be no cherry-picking of statistics that happen to support your case.
→ 자신에게 유리한 통계만 선택적으로 취하는 것은 허용될 수 없다.
The politician was accused of cherry-picking data to support his argument.
→ 그 정치인은 자신의 주장을 뒷받침하기 위해 유리한 데이터만 골라 사용했다.
Don't cherry-pick the facts—look at the whole picture.
→ 사실을 선별적으로 취하지 말고 전체적인 그림을 봐.
Some companies cherry-pick only the positive reviews to display on their websites.
→ 일부 회사들은 웹사이트에 긍정적인 리뷰만 골라서 게시한다.
The media was criticized for cherry-picking parts of the report to create a misleading headline.
→ 언론이 보고서의 일부만 발췌하여 오해를 불러일으키는 제목을 만들었다는 비판을 받았다.
Cherry-picking evidence in scientific research can lead to biased conclusions.
→ 과학 연구에서 유리한 증거만 선택하면 편향된 결론이 나올 수 있다.

Ref)
• logical fallacy
: 논리상의 오류, 논리적 오류

"cherry-picking"은 논리적 오류(logical fallacy) 중 하나로 간주될 수 있습니다.

 

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1. 논리적 오류(logical fallacy)와의 관계

"Cherry-picking"은 특정한 논리적 오류의 일종으로, 주어진 증거 중 자신에게 유리한 부분만 선택하고 불리한 부분은 무시하는 오류를 의미합니다.

이것은 특히 편향된 결론을 도출하거나 잘못된 주장을 뒷받침할 때 자주 사용됩니다.

 

 

2. 관련된 논리적 오류 종류

1) Confirmation Bias (확증 편향)

자신이 믿고 싶은 정보만 선택적으로 받아들이고, 반대되는 정보는 무시하는 사고 방식입니다.

예: "나는 이 다이어트가 효과적이라는 사례만 찾아보고, 실패한 사례는 무시했다."

 

2) Selective Evidence Fallacy (선별적 증거 오류)

논증 과정에서 특정한 데이터나 증거만 선택하여 제시하는 오류입니다.

예: "흡연자가 100세까지 산 사례를 들어 흡연이 건강에 해롭지 않다고 주장하는 것."

Texas Sharpshooter Fallacy (텍사스 명사수 오류)

 

3) 무작위 데이터를 나열한 후, 자신에게 유리한 패턴만 골라 의미를 부여하는 오류입니다.

예: "어떤 사람이 특정 숫자를 계속 꿈에서 봤다고 주장하면서, 복권에서 비슷한 숫자가 나왔을 때만 강조하는 것."

 

 

4. 예문과 번역

His argument is based on cherry-picking data that supports his opinion.

→ 그의 주장은 자신의 의견을 뒷받침하는 데이터만 선택적으로 취한 것이다.

 

Cherry-picking evidence is a common logical fallacy in debates.

→ 선별적으로 증거를 취하는 것은 토론에서 흔히 발생하는 논리적 오류이다.

 

Be careful not to fall into the trap of cherry-picking when analyzing data.

→ 데이터를 분석할 때 선별적 해석의 함정에 빠지지 않도록 주의해라.

 

∴ 즉, cherry-picking은 특정한 논리적 오류의 형태로, 전체적인 맥락을 무시하고 유리한 정보만 취사선택하는 방식을 의미합니다.