이 테스트의 원리
이 테스트는 100개 남짓한 단어를 보여 주고, 수만 단위의 숫자를 돌려줍니다. 어떻게 하나에서 다른 하나를 얻는지, 그리고 그 숫자를 얼마나 믿어도 되는지 설명합니다.
모든 단어를 물어볼 수는 없다
영어에는 일상적으로 쓰이는 단어가 10만 개를 훌쩍 넘고, 10만 개의 체크박스를 끝까지 누를 사람은 없습니다. 그래서 이 테스트는 여론 조사원이 하는 일을 합니다. 작은 표본에 대해 묻고, 거기서부터 전체를 추론하는 것이죠. 언어의 한 구간에서 공정하게 뽑은 단어 몇 개를 보여 주고 몇 개를 아는지 세면, 그 구간 전체에 대해 무언가를 말할 수 있습니다.
핵심은 공정하게 뽑는 것입니다. 단어는 서로 바꿔 쓸 수 없습니다. water, hypotenuse, obtund는 완전히 다른 세 가지 질문입니다. 그래서 표본은 편한 곳에서 대충 뜨는 것이 아니라, 의도적으로 전체 범위에 고르게 퍼뜨려야 합니다.
중요한 축은 희귀도
테스트의 모든 단어에는 빈도 순위가 있습니다. 대략, 언어를 가장 흔한 단어부터 가장 드문 단어까지 줄 세웠을 때의 위치입니다. 이 숫자 하나가 단어의 길이나 철자, 주제보다 그 단어를 아는지를 더 잘 예측합니다. 단어가 드물어질수록 아는 비율은 떨어집니다. 그 떨어지는 모양은 기반으로 삼을 수 있을 만큼 일정합니다.
그래서 테스트는 점점 어려워지는 세 라운드로 이루어집니다. 각 라운드는 곡선의 다른 구간에서 표본을 뽑습니다. 먼저 일상 단어, 다음은 중간, 마지막으로 긴 꼬리입니다. 각 라운드의 답이 점 하나를 정하고, 그것들을 합쳐 떨어지는 지점을 찾습니다.
마지막 라운드가 가장 긴 이유
언어의 대부분은 드문 단어입니다. 하루 종일 마주치는 단어는 1년에 한 번 나올까 말까 한 수많은 단어에 비하면 반올림 오차에 불과하며, 표본 추출은 이를 반영해야 합니다.
각 라운드의 답은 그 라운드가 언어의 얼마를 대표하는지에 따라 확대됩니다. 한 라운드의 단어 중 절반을 알면, 그 라운드가 대표하는 전체의 약 절반을 아는 것으로 계산됩니다. 세 라운드를 더한 것이 추정치입니다. 계산은 간단합니다. 판단은 그보다 앞서, 단어를 고르는 방식에 있습니다.
곤란한 부분: 사람들은 너무 쉽게 "안다"고 답한다
누구에게든 어떤 단어를 아느냐고 물으면, 일부는 그저 본 적이 있거나, 아는 무언가와 비슷해 보이거나, 알아야 마땅하다고 느끼는 단어에도 "안다"고 답합니다. 거짓말을 하는 사람은 거의 없습니다. 알아보는 것은 막연한 느낌이고, 체크박스는 뜻을 설명할 수 있다와 낯이 익다를 구분하지 못합니다.
보정하지 않으면 계산이 엉망이 됩니다. 지나치게 성급한 체크 하나하나가 그 단어가 속한 구간의 크기만큼 곱해지기 때문입니다.
그래서 테스트의 단어 중 일부는 실제로 존재하지 않습니다. 영어처럼 보이고 영어처럼 들리도록 만들어졌고(발음할 수 있고, 철자가 그럴듯하며, 희귀도도 믿을 만한 수준), 그런 다음 여러 사전과 대조해 실제 단어가 아닌지, 실제 단어의 오타가 아닌지, 실제 단어에 접두사를 붙인 것이 아닌지 확인했습니다. 세 라운드 모두에 흩어져 있으며, 구별할 표시는 없습니다.
아무도 알 수 없는 단어이므로, 여러분이 체크하는 하나하나가 얼마나 쉽게 체크하는지를 재는 척도가 됩니다. 그 비율은 나머지 답을 깎아서 반영하는 데 쓰입니다. 하나도 체크하지 않으면 점수는 그대로입니다.
이 그래프의 바탕이 된 숫자
| 찍는 비율 | 보정 후 | 보정 전 |
|---|---|---|
| 0% | 27,000 | 27,000 |
| 5% | 26,470 | 27,720 |
| 10% | 24,920 | 28,430 |
| 15% | 22,550 | 29,150 |
| 20% | 19,610 | 29,870 |
| 30% | 13,140 | 31,300 |
실제로는 이렇습니다. 찍는다고 결과가 부풀려지지 않습니다. 가끔 하는 실수는 거의 영향이 없지만, 지어낸 단어를 하나 더 체크할 때마다 감점이 앞의 것보다 커지므로, 너무 쉽게 체크한 답은 낮은 점수로 끝납니다.
이 숫자의 가치
이 숫자는 어휘가 여섯 자리에 이르는 언어에 대해 100여 개의 질문으로 얻은 것이므로, 마지막 몇 자리는 오차입니다. 같은 사람이 두 번 보면 두 결과는 다르게 나오며, 그 차이는 높은 쪽보다 낮은 쪽에서 더 큽니다. 믿을 만한 것은 대략적인 규모와 사람들 사이의 비교입니다.
이 숫자가 아닌 것도 몇 가지 있습니다. 사전적 의미의 단어 형태를 세는 것이지 단어족을 세는 것이 아니므로, 단어족 단위로 세어 보통 더 낮게 나오는 연구의 수치와는 맞지 않습니다. 명사와 동사만 묻습니다. 단어를 잘 아는지, 알아볼 정도로만 아는지는 구분하지 못합니다. 이는 실제로 존재하는 차이이며, 어떤 체크박스도 찾아내지 못합니다. 그리고 사용이 아니라 이해를 측정합니다. 대부분의 사람은 소리 내어 말할 단어보다 훨씬 많은 단어를 알아봅니다.
단어 자체는 대규모 사용 데이터로 만든 빈도순 영어 단어 목록에서 가져왔으며, 적당한 길이의 단일 단어로 걸러냈습니다. 어떤 단어가 나오는지, 각 라운드에 지어낸 단어가 몇 개인지, 경계가 어디인지는 당연한 이유로 여기서 공개하지 않습니다.
선행 연구
바탕이 되는 아이디어 중 우리 것은 하나도 없습니다. 예/아니요 체크리스트 형식은 1980년대 말 Meara와 Buxton으로 거슬러 올라가며, 의미 있는 결과를 얻으려면 지어낸 단어가 필요하다는 발견도 그때 나왔습니다. Nation의 Vocabulary Size Test는 빈도 구간별 표본 추출과 각 구간을 그것이 대표하는 양만큼 가중하는 방식을 정립했습니다. 여기서 쓰는 보정 방식, 즉 존재하지 않는 단어를 안다고 답하는 빈도에 따라 답을 깎는 방식은 Huibregtse, Admiraal, Meara가 2002년에 제시한 것입니다. 여기에 저희만의 감점을 더했습니다. 지어낸 단어에 체크할수록 커지는 감점이라, 거의 모든 단어에 체크해도 어휘가 많은 것처럼 나오지 않습니다. 사람들이 실제로 단어를 몇 개나 아는지 궁금하다면 Brysbaert와 동료들의 연구를 읽어 보세요. 그들은 성인 원어민의 어휘를 약 4만 단어로 보며, 그 숫자를 확정하기가 왜 그렇게 어려운지 자세히 설명합니다.
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