카메라를 단 교차로는
정말 안전해졌나

코드 ①은 교차로 200곳짜리 가상 도시를 만들고, 1년 차에 사고가 가장 많았던 20곳과 가장 적었던 20곳의 이듬해를 찍습니다. 상위 20곳이 줄어드는 것은 이미 보았지요. 그렇다면 하위 20곳은 이듬해에 어떻게 될까요? 늘까요, 줄까요, 그대로일까요 — 먼저 정해 두세요.

기본 · 3.5분 빈칸 ①에 '1년 차 사고가 가장 많았던 TOP 곳'을 고르는 줄을 채우고 ▶ 실행하세요. order 는 사고가 많은 순서로 줄 세운 교차로 번호입니다. 이 한 줄이 실험실 1단계에서 여러분의 손이 하는 일과 같습니다.

도전 TOP 을 5 로 바꿔 보세요. 더 극단을 고르면 '감소율'이 커집니다 — 코드 ④가 그 크기를 끝까지 재어 봅니다.

탐구 risk 를 만드는 줄에서 6 을 0 으로 바꾸면 모든 교차로의 진짜 위험이 1건으로 같은 도시가 됩니다. 그런 도시에서 상위 20곳을 고르면 '감소율'은 커질까요, 작아질까요?

실험실 · 3.5분 이제 그 20곳을 여러분이 직접 고릅니다. 이 실험실의 카메라는 전원이 들어오지 않습니다 — 사고를 줄이는 힘이 0이라는 뜻입니다. 그래도 계약을 따낼 수 있는지, 1단계와 2단계를 해 보세요. 3 · 4단계는 미션 ②에서 씁니다.

보도 숫자를 한 번 낸 뒤에 [진짜 위험 보기]가 열립니다 — 켜면 사건 파일이 드러납니다. 자료를 만들 때 우리가 정해 둔 교차로마다의 진짜 위험과, 내가 고른 곳의 지난 다섯 해가 그것입니다. 실제 자료에서는 결코 볼 수 없는 칸이지요 — 오늘 가상 도시를 쓰는 까닭입니다.

자료: 가상 도시(교차로 200곳, 씨앗 2026) · 도시 300개(씨앗 1000~1299 · 제비 5000~5299) · 도시 7 — 원장이 브라우저(Pyodide)로 뽑아 쪽 안에 실었다. 1단계 첫 판의 이듬해는 코드 ①이 만드는 값과 같고, [다시 — 다른 2년 차]부터는 이 판이 그 자리에서 새로 뽑는다.

• 코드 ①의 하위 20곳 0.10 → 2.05건을 보고, 내 예측과 맞는지 확인했다.
• 실험실에서 사고 많은 곳부터 20대를 놓아 보도 숫자 39%를 만들었다(도전 A).
• [진짜 위험 보기]를 켜고, 고른 20곳 가운데 진짜 위험은 낮은데 그해만 튄 곳을 찾았다.
• 2단계에서 순위 묶음을 5 · 20 · 50 · 100곳으로 바꿔 보고, 0 이하인 도시가 몇 개인지 보았다.

이 도시에서 카메라의 효과는 인데도 보도 숫자는 % 가 나왔다. 줄어든 몫은 카메라가 아니라 에서 나왔고, 그 증거는 이다.

이번 도시의 카메라는 진짜로 위험을 20% 줄입니다. 사고가 많았던 40곳을 제비뽑기로 20곳씩 갈라 한쪽에만 달았습니다. 앞뒤만 본 효과와 비교 집단과 견준 효과 가운데 어느 쪽이 진짜 20%에 더 가까울까요? 그리고 나머지 한쪽은 20%보다 클까요, 작을까요?

기본 · 3.5분 코드 ②는 아래 실험실 3 · 4단계와 같은 규칙으로 도는 파이썬입니다. 빈칸 ②에 같은 해(2년 차)의 두 집단을 견주는 식을 채우세요 — 1차시에서 같은 해 두 병동을 견준 것과 같습니다.

도전 EFFECT 를 0.0 으로 바꿔 보세요 — 효과가 없는 카메라인데 ①은 몇 %를 보고하고 ②는 몇 %를 보고하나요?

탐구 제비 씨앗 random.seed(99) 의 99 를 다른 수로 바꾸면 ②가 얼마나 흔들립니까? 한 도시에서 한 번 뽑은 숫자를 그대로 믿어도 되는지 생각해 보세요.

실험실 · 2.5분 코드 ②가 한 일을 이번에는 손으로 해 봅니다. 미션 ①의 실험실로 돌아가 3단계 「감사」를 여세요. 후보 40곳은 여전히 내가 고르지만, 그 안에서 누가 카메라를 받을지는 제비가 정합니다. 보도 숫자가 어디쯤에 떨어지는지 보고, [300개 도시로]를 켜서 한 판이 아닌 폭을 확인하세요. 도전 C까지 마쳤다면 4단계 「진짜」로 넘어갑니다 — 코드 ②의 도시가 거기 있습니다.

↑ 실험실 3단계로 가기 →

• 두 집단의 1년 차가 6.55건으로 같다는 것을 확인했다 — 제비가 한 일이다.
• ①은 40%, ②는 27%, 진짜는 20% — ①이 어느 쪽으로 틀리는지 말할 수 있다.
• 실험실 3단계에서 제비를 여러 번 다시 뽑아 보도 숫자가 오르내리는 것을 보았다.

제비뽑기로 나누면 두 집단의 가 같아지므로, 비교 곳이 겪은 를 카메라 곳도 똑같이 겪었다고 볼 수 있다. 그래서 같은 해끼리 견주면 남는 것은 이다.

코드 ③은 효과가 0인 카메라를 도시 300개에 달아 보고, 두 방법이 보고하는 '효과'를 상자그림 두 개로 그립니다. ① 앞뒤만 본 값과 ② 비교 집단과 견준 값은 각각 어디에 몰릴까요? 그리고 '효과가 0 이하'라고 정직하게 보고하는 도시는 300개 가운데 몇 개나 될까요?

기본 · 3분 코드 ③은 채워져 있습니다. 그대로 ▶ 실행하세요(브라우저에서 1초쯤 걸립니다). 상자그림 두 개가 어디에 서 있는지와 얼마나 넓은지를 함께 보세요.

도전 맨 위의 EFFECT = 0.0 을 0.2 로 바꿔 보세요. 진짜 20%짜리 카메라일 때 두 상자는 각각 어디에 섭니까?

탐구 코드 ④를 함께 돌려 보세요 — 더 극단을 고를수록 착시가 커지는 모양이 막대로 나옵니다. 이 그림은 미션 ④에서 씁니다.

• ① 앞뒤만 본 상자가 통째로 0보다 위에 있다는 것을 보았다 — 0 이하인 도시가 한 곳도 없다.
• ② 비교 집단 상자는 0을 걸치고 있다 — 300곳 가운데 160곳이 0 이하다.
• EFFECT 를 0.2 로 바꿔 보고, ②의 가운데가 진짜 효과 둘레에 서는 것을 확인했다.

효과가 0인데도 ① 방법은 300개 도시 가운데 곳에서만 0 이하를 보고했다. 늘 한쪽으로 틀리는 방법은 이므로, 보고할 때는 한 도시의 숫자 하나가 아니라 를 함께 적는다.

여기까지는 비교 대상 칸의 이야기였습니다. 이제 잰 것 칸을 봅니다. 코드 ④를 먼저 돌려 보면, 고르는 기준(상위 몇 곳)만 바꿔도 보고되는 '감소율'이 42.5%에서 16.9%까지 달라집니다 — 재는 자를 어떻게 잡느냐가 숫자를 만든다는 뜻이지요. 그다음 사례 두 장을 같은 네 칸에 넣어 봅니다.

기본 · 1분 코드 ④는 채워져 있습니다. 그대로 ▶ 실행해 막대 넷을 보세요.

도전 KS 에 200 을 더해 보세요 — 200곳 전체를 고르면 '감소율'은 얼마가 됩니까?

탐구 risk 줄을 [3.0] * N(모든 교차로의 진짜 위험이 같은 도시)으로 바꾸면 상위 20곳의 착시가 52.8%로 커집니다. 왜 그럴까요? 반대로 [2.0] * 180 + [12.0] * 20 (정말 위험한 20곳이 따로 있는 도시)으로 바꾸면 4.5%로 작아집니다.

규칙성과 지표를 정할 때는 그 지표를 올리는 가장 쉬운 길을 먼저 적어 본다. 그 길이 원래 목표와 어긋나면 지표를 바꾸거나 다른 숫자를 함께 잰다.

데이터 시트 · 3분 아래 두 장을 읽고, 확인 문제 6의 표에 결정 · 잰 것 · 비교 대상 · 사후 검증을 채운 뒤 '결정이 바꾸려던 것'과 '잰 것'이 어긋난 칸에 동그라미를 치세요. 교차로 카메라까지 세 줄입니다.

• 코드 ④의 막대 넷에서 고른 곳이 적을수록 착시가 크다는 것을 확인했다.
• 두 사례에서 '결정이 바꾸려던 것'과 '잰 것'을 각각 한 줄로 갈라 적었다.
• 세 사례(쥐 꼬리 · 뉴 코크 · 교차로 카메라)에서 비어 있던 칸이 서로 다르다는 것을 보았다.

쥐 꼬리는 칸이, 뉴 코크는 칸이 어긋났다. 교차로 카메라에서 비어 있던 칸은 이다.