왜 스마트 통계가 범죄와의 전쟁에 핵심 요소인가?

앤 밀그램이 2007년에 뉴저지 주의 법무장관으로 임명되었을 때, 그녀는 몇 가지 놀라운 사실을 발견합니다. 그녀의 팀이 누가 범죄자를 감옥에 넣는지 모를 뿐만 아니라, 그들의 결정이 실제로 공공 안전에 기여하는지 알 방법이 없었다는 것입니다. 자료 분석과 통계학적 분석을 미 범죄 사법 체계에 도입하기 위한 그녀의 계속적인 영감적 탐구가 시작됩니다.

2007년에 저는 뉴저지주의

법무장관으로 임명받았습니다.

그전까지는 검사로 일했었죠.

처음엔 맨하탄 지방 검사 사무실에서

그 다음엔 미국 법무부에서
근무했었습니다.

하지만 제가 법무장관이 되었을 때,

제가 형사 제도를 바라보는 눈을
완전히 바꾸어 놓은 두 가지 일이 일어났습니다.

첫번째 사건은 저 자신에게 항상
가장 기본적인 질문들이라고

생각해왔던 것들에 다시 한번
물어보았죠.

저는 우리가 누구를 체포하고

누구에게 벌금을 부과하며

누구를 국가의 감옥과
형무소에 가두는지

이해하고 싶었습니다.

또한, 우리가 진정으로
우리 자신을 더욱 안전하게

보호할 수 있는 방향으로

의사 결정을 하고 있는지의
여부도 알고 싶었습니다.

하지만 이 정보들이 밖으로
새어나가게 할 수는 없었지요.

제 부서와 같은

고위 사법 기관들은

중요한 것들을
계속 조사하고 있지 않다는 것이 밝혀졌습니다.

한 달 정도 엄청난 좌절감을 겪은 후에,

저는 형사들과

수사 기록 더미들로 가득차 있던

회의실로 들어갔습니다.

형사들은 방에 앉아서

노란색 메모장에
기록을 하고 있었죠.

그들은 제가 찾고 있던 정보를

얻기 위해

지난 5년 간의 사건들을 하나 하나

살펴보고 있었습니다.

여러분들이
상상하실 수 있듯이,

결론을 얻었지만
별로 탐탁지 않았습니다.

드러난 바로는, 우리는

당시 사무실이 위치해 있던
트렌튼에서 일어나는

길거리 마약 거래들과 같은

경범죄에만 집중하고 있었습니다.

두번째 일어난 사실은 제가

캠든의 뉴저지 경찰 본부에서
하루를 보냈다는 겁니다.

당시에는 뉴저지 주의 캠든시가

미국에서 가장 위험한 도시였습니다.

그 때문에 저는
캠든 경찰서를 운영 했었죠.

저는 그날 경찰 본부에서 하루를 보냈는데

캠든의 범죄를 경감시키기 위해

다분히 노력을 들이고 계시는

고위 경찰 간부들이
있던 방으로 안내받았습니다.

저희가 범죄를 감소시킬 수 있는
방법에 대해서

대화를 나누고 있던 도중에,

저는 몸에 여러 개의 포스트잇을
지니고 있던 경관들을 목격했습니다.

그들은 그 노란색 포스트잇에
무언가를 써서

게시판에 붙이더군요.

그 중 하나에 " 2주 전 강도 사건 발생.

용의자 없음." 이라고 씌여있었고

또 하나에는 "지난 주 근방에서 총기사건 발생.
용의자 없음." 이라고 적혀있더군요.

저희는 정보를 바탕으로
수사를 하고 있지 않았습니다.

우리는 범죄와의 전쟁을 하기 위한
근본적인 노력을

노란색 포스트잇으로
하려던 것이었습니다.

이 두 가지 사건이 우리가
근본적으로 잘못하고 있다는

사실을 깨닫게 해주었습니다.

저희는 누가 우리의 사법 시스템에
포함되어 있는지조차

알지 못했으며 중요한 사건에 대한
정보조차 갖고 있지 않았습니다.

뿐만 아니라 우리는 자료나
서로의 분석 방법 또는 우리가

범죄를 줄이는데 더 나은
결정을 내리는데 도움이 되는

도구들을 서로 공유조차
하고 있지 않다는 것을 깨달았습니다.

그리고 처음으로, 저는 우리가
어떤 식으로 결론을 내리는지에 대해

생각해 보았습니다.

제가 지방 검사보로 있을 때,

그리고 제가 연방 검사로 있을 때,

저는 눈앞에 놓인 사건들을 보고

저의 본능과 경험을 바탕으로

결정을 내렸습니다.

제가 법무장관으로 임명받았을 때,

저는 전반적인 시스템을
살펴 볼 수 있었습니다.

그 때 저를 놀라게 한 사실은

전반적인 사법 시스템이
앞서 말씀드린 것과 같은 벙법을

이용하고 있다는 것이었습니다.

경찰 부서와 검찰,

법정과 감옥에서까지 말이죠.

저는 우리가 일을
제대로 하고 있지 못하다는 사실을

빠르게 깨닫게 되었습니다.

그때부터 저는 사건을
다른 방식으로 운영하고 싶었습니다.

저는 자료와 분석 방법,

그리고 엄격한 통계 분석을

도입하고 싶었습니다.

짧게 말해, 저는 사법 제도를 머니볼로 바꾸고 싶었습니다.

자, 머니볼은, 많은 분들이 이미 아시겠지만,

오클랜드 A.가 고안한 방법이죠.

이것은 스마트 자료와 통계를 사용하여

게임에서 이기게 해줄

선수들을 뽑는 방법입니다.

머니볼 덕분에, 야구 스카웃들이 선수들의

경기를 보고

단순히 본능과 경험에 의존하여

제말은, 스카웃의 본능과 경험이라는 거죠.

선수를 뽑아내는 대신에,

이제는 스마트 자료 및 엄격한 통계 분석을

이용해 더 많은 수의 경기를 이길 수 있도록
해 줄 선수를 뽑을 수 있게 되었죠.

오클랜드 A. 의 방법은 스카웃들에게 유용하게 쓰였고,

뉴저지 주에서도 요긴하게 쓰였습니다.

우리는 캠든을 미국에서
가장 위험한 도시 리스트의 맨 꼭대기에서

내리는 데 성공했습니다.

우리는 캠든에서 일어나던 살인사건을
41 %로 감소시킴으로써

37명의 목숨을 구했고,

우리 도시에 존재하던 모든 범죄를 26%로 감소시켰습니다.

뿐만 아니라, 우리는 형사 기소의 방법 또한 변경 했습니다.

우리는 건물 바로 밖에서 일어나던 마약 경범죄에

집중하기 보다는,

전국적인 영항을 끼치는 중범죄에 집중하기 시작했습니다.

폭력적인 범죄자들의 만행과
잔인한 폭력 행위같은 것들을 줄이는 것과.

거리의 폭력배들,

총기와 마약 밀매, 그리고 정치적 부패 등을 줄이는 것들이죠.

그리고 이 문제들은 매우 중요합니다.

왜냐하면 저에겐 공공 안전이

정부의 가장 중요한 기능이기 때문입니다.

만약 우리들이 안전하지 않다면,
우리는 교육을 받지 못할 것이고,

건강할 수 조차 없을 것이며,

살면서 하고 싶은 일들도 하지 못할 것입니다.

저희는 심각한 형사 사법 문제에 직면해 있는,

그리고 해마다 12만 명 정도의 범죄자들을 체포하는

나라에 살고 있습니다.

우리가 검거하는 범죄자들의

70% 에서 80% 정도가

비행(非行)과 같은 경범죄로 인한 것이죠.

모든 체포기록의 겨우 5% 미만만이

폭력 범죄로 인한 것입니다.

그럼에도 불구하고, 저희는 750억 달러를

그렇습니다. 75만 달러가 아닌, 750억 달러입니다.

주와 연방의 안전을 위해 매년 쏟아붓는 달러의 비용입니다.

현재, 230만 명의 범죄자들이

감옥과 형무소에 수감돼있습니다.

현재 감옥에 갇혀있는 범죄자들의 3분의 2가

재판을 기다리고 있는 상황이기 때문에,

저희는 엄청난 공공 안전 문제에

직면해 있습니다.

그들은 아직 유죄 판결을 받지 않은 상태이지요.

그들은 단지 법정에 설 날을 기다리고 있을 뿐입니다.

그리고 그 중 67%의 사람은 다시 감옥으로 돌아옵니다.

우리는 상습 범죄율이
세계에서 가장 높은 나라 중에 하나입니다.

감옥에서 풀려난 사람들 중 10명 중 7명 대부분이

범죄와 수감의 거듭되는 주기 속에서

다시 체포됩니다.

제가 아놀드 재단에서 일을 시작 했을 때

저는 우리가 어떻게 정보와 분석 자료를 이용해

뉴저지에서의 형사 사법의 방법을

바꾼 것과 이러한 많은 질문들에

다시 한번 생각해 보게 되었습니다.

제가 오늘날 미국의

사법 시스템을 살펴봤을 때,

전 제가 뉴저지 주에서 처음 일을 시작했을 때와

같은 느낌이 들었습니다.

그것은 바로, 우리가 더 잘해야만 된다는 느낌,

우리가 더 잘할 거라는 것을 알고 있다는 느낌이죠.

저는 그래서

공공 안전에 있어 가장 중요한 결정을 하도록

돕는 분석과 자료 활용에

초점을 맞추기로 결심했습니다.

그 결정은 바로

어떤 사람이 체포되었을 때,

그 사람이 과연 공공 안전에
부정적인 영항을 끼칠 것이냐의 여부

혹은 감금되어야 하는지의 여부와

또는 공공 안전에 아무런 위협을 끼치지 않을 것이기에

석방되어야 할지에 대한 결정입니다.

형사 사건에서 일어나는 모든 일들은

결과적으로 이 하나의 결정에서 이루어집니다.

이 결정 하나가 모든 것에 영항을 주죠..

이것은 재판의 판결에 영향을 미칩니다.

누군가가 약물 치료를 받아야
할지의 여부에 영향을 미칩니다.

범죄와 폭력에 영향을 미칩니다.

그리고, 제가 항상하는 일이지만,

미국 곳곳의 판사들과 얘기를 나누어 보면,

그들 모두 항상 같은 얘기를 합니다.

우리는 위험한 사람은 감옥에 가두고,

위험하지 않은, 비폭력적인 사람들을 석방시킨다는 것입니다.

그들은 정말 그것을 믿고 있습니다.

하지만, 여러분들이 자료를 보시게 된다면,

참고로, 판사들은 자료를 갖고 있지 않죠.

여러분들이 자료를 보기 시작한다면,

우리는 몇 번이고, 몇 번이고,

이것이 사건의 사례가 아니라는 것을 발견하게 됩니다.

우리는 현재 형사 사법 전체 인구의 50%를 차지하는

비교적 경미한 범죄자들이

감옥에 있다는 사실을 알 수 있습니다.

텍사스 시민이였던 레슬리 츄의 예를 들어보죠.

그는 어느 추운 겨울 밤에 4 개의 담요를 훔쳤습니다.

그는 체포 되었고, 그가 지불할 수 없는 양의 금액인

3천5백 달러의 벌금과 함께

감옥에 수감되었습니다.

그는 납세자들이 낸 9천 달러 세금의 비용으로

재판을 할 때까지 감옥에 8개월 동안

갇혀있어야 했습니다.

이것을 다른 측면에서 본다면,

우리는 일을 제대로 못하고 있는 셈이지요.

우리가 알아낸

가장 위험한 범죄자들,

만약 출소된다면 새로운 범죄를 다시 저지를

가능성이 가장 높다고 우리가 여기는 사람들이죠.

우리는 전국적으로 이러한 사람들 중 50%가

출소된다고 보고 있습니다.

이러한 일이 일어나는 이유는
우리가 결정을 내리는 방식에 있습니다.

판사들은 이러한 위협에 대한 결정을 내릴 때,

최선의 판결을 내립니다.

하지만 그들은 이런 판결을 매우 주관적으로 내리지요.

그들은 20년 전 야구 스카웃처럼

그들의 본능과 경험을 이용하여,

누가 위협을 끼칠지 결정하려고 하는 것이죠.

그들은 매우 주관적으로 결정을 내리려 합니다.

그리고 저희는 주관적인 의사 결정이
어떤 결과를 초래하는지 알고 있습니다.

저희가 종종 그릇되었다고 하는 것이지요.

이 국면에서 우리에게 필요한 것은

유력한 자료와 분석 됩니다.

제가 찾기로 결심한 것은

유력한 자료와 위험 분석 평가 도구와 같은

판사들이 과학적이고 객관적인 방식으로

그들 앞에 선 사람에 의해

부과된 위협이 무엇인지

실제로 이해할수 있는 어떤 것이었습니다.

저는 이 나라 전체를 다 살펴보았죠.

결과적으로 저는 미국 관할권 중

5내지 10%가

어떤 유형의 실제 위험 평가 도구를
사용하고 있다는 것을 알아냈습니다.

제가 이 도구들을 보았을 때, 저는 이것이 왜 그러한지

금방 깨달을 수 있었죠.

이것들의 관리비는 상상을 초월할 정도로 비쌌습니다.

뿐만 아니라 이것들은 많은 시간을 요구했고,

이것들이 탄생한 지역의 관할권을 도리어

제한시키고 말았습니다.

그러니까 기본적으로,
이것들을 더 이상 변경시킬 수 없었으며,

다른 장소로 옮길 수도 없었습니다.

그래서 저는 보편적인 위험 평가 도구를 완성하기 위해,

자료 과학자들과 연구원들,

그리고 통계학자들로 이루어진

놀라운 팀을 결성했습니다.

저는 이를 통해, 미국 전체에 있는 모든 판사들이

객관적이고, 과학적인 위협 측정도구를
이용할 수 있도록 하고 싶었습니다.

미국 전체에서,

도시와 카운티에서,

미국 전체에 존재하는 모든 주 하나 하나에서,

그리고 각 연방지구에서

150만 건의 사례들을 수집해서

이 도구를 만들었습니다.

미국에서 오늘날까지의 모든 사전 심리에 대한

가장 많은 양의 자료인

150만 건의 판례를 가지고서

우리는 가장 중요한 것을 알아내기 위해

노력하는 위협요소들이 9백여 개 이상 있다는 것을

기본적으로 찾아낼 수 있었습니다.

저희는 미국 전체에서 중요시하는 특정 요소는

9가지가 있다는 것을 밝혀냈습니다.

그리고 그들은 위협을 예측해 내는데 매우 효과적이었죠.

결과적으로, 저희는 보편적인 위협 측정 도구를 발명했습니다.

그리고 그것은 이렇게 생겼습니다.

여러분들이 보듯이, 우리는 몇 가지의 정보만을 입력합니다,

그러나 대부분은 놀라울 정도로 간단하고,

사용하기 쉽습니다.

이 도구는 피고인의 과거 판결,

피고인의 과거 수감 판결의 여부,

피고인의 폭력 사건 관여의 여부,

심지어 피고인이 다시 법원에 출두한 적이
있는지의 여부와 같은 점에 초점이 맞춰져 있습니다.

그리고 이 도구를 이용하면,
우리는 3 가지의 점을 예측할 수 있습니다.

첫째, 그들이 만약 석방된다면,

새로운 범죄를 저지를지의 여부.

둘째, 역사상 처음으로,

저는 이것이 굉장히 중요하다고 생각합니다.

우리는 피고인이 만약 석방된다면 폭력 행위를

저지를 것인지의 여부를 밝혀낼 수 있을 것입니다.

그리고 이것은 여러분이 피고인에게 얘기할 때

판사들이 이야기하는 가장 중요한 점입니다.

셋째, 저희는 만약 그 피고인이 다시

법원에 출두할지의 여부를 예측할 수 있습니다.

뿐만 아니라, 이것은 보편적인 데이터들의
집합을 이용해 만들어 진 것이기 때문에

미국에 있는 모든 판사들이 활용할 수 있습니다.

그들이 위험 평가 도구를 실행하는 것을 판사들이 보게 된다면,

이렇게 생긴 대시보드를 보게 될것입니다.

상단에, 피고인의 새로운 범죄 행동 점수가
있는 것을 볼 수 있습니다.

물론, 6점이 가장 높은 점수지요.

그리고 중간에는 "증가된 폭력 위협"이라고
쓰여진 것을 볼 수 있습니다.

이것이 말하는 것은 이 사람은

증가된 폭력 위협을 보유하고 있으므로,

판사들이 다시 한번 눈여겨 보아야 하는 것을 시사하죠.

그리고, 하단부를 향해 보시면,

재판에 출두하지 않은 정도의 점수를 볼 수 있습니다.

이것은 누군가가

법원에 재출두할 공산에 대해 나타내고 있습니다.

자, 저는 이제 매우 중요한 얘기를 하고자 합니다.

저는 이 과정을 통해

판사들의 본능과 경험을 없애버려야 한다고

생각하지 않습니다.

정말입니다.

저는 우리가 보는 문제와

비폭력적인 경범죄자를 가두고

위협적인 중범죄자를 풀어주는

이러한 치명적인 체계상의 문제 이유가

위협에 대한 객관적인 측정 도구가 없기
때문이라고 실로 믿고 있습니다.

그러나 제가 일어나야 한다고 믿는 것은

자료 기반의 위협 측정이

판사의 본능, 경험과 결합되어

더 나은 의사 결정으로 우리를 이끌어야 한다고 생각합니다.

이 방법은 7 월 1 일, 켄터키 주 전체에서 다 시행하게 되었고,

다른 미국 관할권에서도 사용될 수 있도록 추진할 것입니다.

저희의 목표는 아주 간단하게 정리하자면, 차후 5년 안에,

미국에 있는 모든 판사가 자료 기반 위험 도구를

사용하도록 만드는 것입니다.

저희는 현재 검사와 경찰을 위한 데이터 기반 위험 도구 또한

개발하기 위해 노력하고 있습니다.

저희는 오늘날 미국에서 사용하고 있는 방법을

50년 전에 미국에서 동일한 방법으로 시행했던

본능과 경험에 의존하는 방법과

통합하여

자료와 분석을 바탕으로 운영하는
새로운 방식을 취하고자 합니다.

자, 이 모든 것에 대한 좋은 소식은,

우리에겐 아직도 엄청난 양의 할 일이 남아있으며,

여전히 수많은 문화를 바꿔야 하지만,

그 가운데 가장 좋은 뉴스는,

우리는 이제 이 방법이 제대로 작동하는지 알고있다는 것입니다.

그것은 구글이 왜 구글인 이유와 같습니다.

그 이유는 바로 왜 야구 팀들이 머니볼을 이용해

경기를 이기려고 하는 것과 같습니다.

우리 모두에게 또한 좋은 뉴스는

이 방법이 바로 우리가 미국 형사 사법 체계를

바꿀 수 있는 방법이라는 것입니다.

이것이 바로 우리의 거리를
더욱 안전하게 만들 수 있는 방법이며,

우리의 교도소에 드는 비용을 줄일 수 있는 방법이며,

저희가 더욱 공정하고 더욱 정당한 시스템을

만들 수 있는 방법입니다.

어떤 사람들은 이것은 자료 과학이라고 부르지만,

저는 이것은 머니볼링 형사 사법이라 부르겠습니다.

감사합니다.

(박수)