과학이 잘못 이해하다: 코로나 시대가 이해를 어떻게 파괴했는가

"과학을 믿으세요"와 "과학을 따르세요"는 미디어 방송, 인쇄물 및 뉴스에서 끊임없이 반복되는 주문이었습니다. 인터넷 일부 과학자, 정치인, 언론인이 거의 3년 동안 주장해 왔지만, 이러한 주장이 정치적 이득을 과학적 진보와 혼동했을까요? 다시 말해, 이러한 팬데믹 유행어는 건전한 과학적 추론을 나타내는 것일까요, 아니면 과학적 탐구의 수용된 경로에 대한 오해의 산물일까요?

더 큰 문제는 이런 유행어를 사용하면 연구가 어떻게 운영되고 어떻게 운영되어야 하는지에 대한 더 깊은 과학적 오해가 밑바탕에 깔려 있을 수 있다는 것입니다. 저는 과학에 대한 세 가지 잠재적 오해를 논의하고 현재의 팬데믹과의 관련성을 설명합니다. 

오해 #1: 과학은 무엇을 해야 할지 말해줍니다.

"과학을 따르라"의 핵심은 과학 연구가 사람들에게 실험의 결과 데이터를 바탕으로 진행 방법을 지시한다는 생각입니다. 즉, X가 발견되면 Y를 수행해야 합니다. Gabrielle Bauer for 브라운스톤 연구소 이 오류 추론을 주로 바이러스나 연구 결과가 아니라 사람이 결정을 내리고 그 결정이 가치에 기반을 두고 있다는 사실에 초점을 맞춰 논의합니다. 하지만 과학은 데이터를 제공하고 데이터는 무엇을 해야 할지 아는 데 필수적이므로 과학은 사람들에게 어떻게 행동해야 할지 알려줍니다. 

과학이 데이터를 제공하고, 물론 개인 및 정치적 의사 결정이 "데이터 중심"인 것이 합리적이기는 하지만, 데이터만으로 나 또는 당신이나 다른 사람에게 어떤 식으로든 행동하라고 지시하는 것은 아닙니다. 밖에 비가 내린다는 것을 알고 있다면, 이 사실만으로 우산을 가져오고, 비옷을 입고, 고무신을 신고, 위의 모든 것을 하고, 위의 어떤 것도 하지 말라고 말합니까?

진공 속의 사실은 행동 방법에 대한 지침이 아니라, 우리의 배경적 신념과 가치에 따라 무엇이 더 바람직한지 알려줍니다. 아침 달리기를 할 때 젖는 것을 마다하지 않는다면, 옷이 물에 젖을까 봐 두려워하는 사람과는 옷차림이 다를 가능성이 큽니다. 두 경우 모두 사람들은 정확히 같은 것을 알고 있습니다. 비가 오고 있다는 것입니다. 하지만 그들은 같은 결론에 도달하지 않습니다. 그 이유는 데이터가 명령을 내리지 않고 정보를 제공하고 지침의 기초를 제공하기 때문입니다. 

데이터(과학적 연구 중에 얻은 것)는 의사 결정에 영향을 미치므로 의사 결정을 담당하는 당사자가 사용할 수 있는 양질의 과학적 데이터를 보유하는 것이 중요합니다. 이를 실현할 수 있는 한 가지 방법은 관련 당사자를 연구에 참여자로 포함하는 것입니다. 관련 당사자가 연구에 포함되지 않으면 얻은 데이터는 해당 당사자에게 제한적으로만 유용합니다. Covid-19 XNUMX상 효능 시험이 그 예입니다. BNT162b2 and mRNA-1273 시험에서는 임신부와 모유수유부를 제외했습니다. 따라서 이러한 사람들에게는 백신 접종 여부를 결정할 때 사용할 과학적 증거가 없었습니다. 백신의 효능이나 안전성에 대한 데이터도 없습니다. 

Harriette Van Spall은 유럽 ​​심장 저널, 백신이 임산부나 그들의 아이에게 부당한 해를 끼칠 것이라는 증거가 없기 때문에 이러한 움직임은 정당화되지 않는다고 논평했습니다. 게다가 연구 또한 임산부가 같은 연령대의 비임신 개인에 비해 중증 코로나19에 걸릴 위험이 더 높다는 사실도 나타났습니다. 즉, 어떤 그룹이 백신의 효능에 대한 과학적 데이터를 요구한다면 그것은 부정적인 결과의 위험이 가장 높은 그룹이 될 것입니다. 

Hanna와 동료들의 최근 데이터는 다음과 같습니다. JAMA 소아과 참가자의 약 45%가 백신 mRNA가 포함된 모유 샘플을 제공한 것으로 나타났습니다. 임신 및 수유부는 백신 접종 여부를 결정하기 전에 이 사실을 알았더라면 좋았을 것입니다. 

"과학을 따르라"는 것은 과학 연구가 어떤 문제에 관해 정보를 제공해야지 무엇을 해야 하는지 말해주는 것이 아니라는 믿음을 수반해야 합니다. 과학은 그렇게 할 수 없기 때문입니다. 과학은 지시나 명령이 아닌 사실과 수치를 제공합니다. 연구가 사실을 제공하기 때문에 이러한 사실이 결정을 내리는 사람에게 적용되는 것이 기본이며, 자신이 속한 인구통계가 참여에서 제외되어 데이터를 적용할 수 없게 되면 백신을 접종할지 말지 여부를 아는 것이 매우 어려워집니다. 과학에 관련 인구통계가 포함되지 않은 경우 "과학을 따르라"고 말하기 어렵습니다. 이 사람들은 정확히 무엇을 따르도록 되어 있습니까? 

오해 #2: 과학은 가치 중립적이다

과학적 조사에 관한 또 다른 잠재적인 오해는 연구자들이 자신의 가치를 문 밖에 두고 행동한다는 것입니다. 가치가 없는 연구. 학술적 환경에서 종종 가치 중립적 이상이라고 불리는 이 입장은 과학적 방법의 다양한 단계에서 가치가 나타나기 때문에 유지할 수 없다고 주장되어 왔습니다.

정식적인 예는 Thomas Kuhn의 책에서 나옵니다. 과학 혁명의 구조, 그는 과학적 증거 이상의 것이 연구자들이 한 이론을 다른 이론보다 더 지지하도록 밀어붙이고 끌어당기는 데 사용된다고 주장합니다. 더 현대적인 예로는 Heather Douglas가 그녀의 책에서 한 예가 있습니다. 과학, 정책 및 가치 없는 이상 그녀는 사회적, 윤리적 가치가 과학의 생산과 보급에 중요한 역할을 한다고 주장한다. 

학자들 간의 이전 논쟁은 과학에 가치가 존재해야 하는지에 대한 것이었지만, 더 현대적인 논쟁은 어떤 종류의 가치가 존재해야 하는지에 대한 것입니다. Kuhn과 그의 견해는 진실 추구 또는 인식적 가치가 있어야 한다고 주장합니다. 즉, 데이터를 이해하고 적절한 결론을 도출하는 데 도움이 되는 가치입니다. 반면 Douglas와 유사한 견해는 윤리적 우려와 같은 추가 가치도 과학의 일부여야 한다고 주장합니다. 그럼에도 불구하고, 가치는 어떻게 해석하든 과학의 일부이며 그래야 한다는 결론은 현재로선 반박할 수 없는 입장입니다. 이는 필연적으로 과학이 무엇을 어떻게 하는지에 영향을 미칩니다. 

개인이 과학에 가치가 속하지 않는다고 가정하는 한 가지 이유는 연구가 객관적이어야 하고 개인의 주관적 신념의 범위를 벗어나야 하기 때문입니다. 본질적으로 과학자는 아무 데서도 관점을 가져야 합니다. 그러나 이러한 추론은 스테이션을 떠나는 순간 문제에 부딪힙니다. 영감을 얻기 위해 이 주제에 대한 연구를 살펴보겠습니다.

일반인에게는 알려지지 않을 수 있지만, 연구자들은 자신이 연구하는 내용, 연구 방법, 결과 데이터를 수집하고 분석하는 방법, 경험적 결과를 보고하는 방법을 통제합니다. 사실, Wicherts와 동료들이 심리학의 국경 연구자들이 원하는 대로 조작할 수 있는 34가지 자유도(연구 내 영역)를 설명합니다. 이러한 자유도는 또한 연구자들이 결정하면 쉽게 악용될 수 있는 것으로 나타났습니다. 시몬스와 동료들 두 가지 모의 실험을 수행하여 특정 방식으로 실험을 수행하면 정말 어리석은 가설도 증거로 뒷받침될 수 있음을 보였습니다.

또한 하나의 것도 보여졌습니다 점성술 기호 건강에 영향을 미칩니다. 하지만 물론 이는 자유도의 활용, 즉 여러 개의 사전 지정되지 않은 가설을 테스트한 결과입니다. 특정 결과를 얻는 것은 과학적 조사의 기능이 아니라 연구자가 조사에 도입한 가치에 따라 달라질 수 있습니다. 

이 모든 것이 괜찮고 좋을 수 있지만, 가치가 연구자의 자유도, 즉 연구자가 통제하는 실험의 측면에 정확히 어떤 영향을 미칠까요? 우선, 당신이 과학자라고 상상해 보세요. 먼저 무엇을 연구하고 싶은지 생각해야 합니다. 관심 있는 주제를 선택하고 주제에 대한 현재 이해를 확장할 수 있습니다. 하지만 도움이 필요한 사람들을 돕는 것을 중요하게 여기기 때문에 다른 사람들의 복지와 관련된 주제로 끌릴 수도 있습니다.

전자 또는 후자 주제를 선택하든, 당신은 가치, 인식론적(지식 창출) 또는 윤리적(올바른 일 수행)의 이유로 그렇게 했습니다. 동일한 종류의 추론이 실험을 수행할 대상, 실험 진행 방법, 수집된 데이터, 데이터 분석 방법 및 보고할 데이터/방법에 영향을 미칩니다. 

대표적인 사례는 일부 18상 백신 시험에서 어린아이를 제외시킨 것입니다. XNUMX세 미만의 개인은 제외되었습니다. 그 이유 중 하나는 연구자들이 어린이를 포함시키면 부당한 해를 입을 위험이 있다고 믿을 만한 이유가 있었기 때문일 수 있습니다. 해를 예방하는 윤리적 가치가 어린이에게 백신이 얼마나 효과적인지 배우는 인식적 가치를 배제하는 것보다 우선시되었습니다. 이러한 추론은 임신 및 모유 수유 중인 여성과 면역이 약한 개인을 제외하는 데에도 적용될 수 있습니다. 

또한 백신 실험의 종료점 선택에서도 가치를 볼 수 있습니다. Peter Doshi에 따르면 영국 의학 저널우리의, 3상 시험의 주요 종료점(연구자들이 주로 이해하고자 했던 것)은 증상성 감염의 예방이었습니다. 중요한 점은, 백신 접종자에서 백신 접종자로, 백신 미접종자에서 백신 미접종자로, 백신 접종자에서 백신 미접종자로, 백신 미접종자에서 백신 미접종자로의 바이러스 전파는 이 시험에서 연구되지 않았다는 것입니다. 

최근 자닌 스몰, 선진 시장 사장인 화이자(Pfizer)는 화이자 백신이 시장에 출시되기 전에 전염을 멈추는 데 대한 테스트를 거치지 않았다고 언급했습니다. 백신이 시장에 출시된 이후로 증거에 따르면 백신을 접종한 사람과 접종하지 않은 사람 모두에서 축적될 수 있는 바이러스 부하가 비슷하기 때문에 전염을 멈추지 못하는 것으로 보입니다. 자연 의학. 심지어 연구에서도 발표된 뉴잉글랜드 저널 오브 M의술 백신 접종이 전염을 감소시킨다는 것을 보여주는 보고서가 있는데, 이 감소 추세는 백신 접종 후 12주까지 이어지고, 그 이후에는 전염률이 백신을 맞지 않은 사람과 비슷해진다고 합니다. 

백신이 전염, 사망, 입원 또는 급성 감염을 예방하는지 여부를 연구할 것인지에 대한 선택은 시험을 운영하는 사람들에게 달려 있으며, 이러한 결정은 가치에 기반하는 경향이 있음을 다시 한 번 알 수 있습니다. 예를 들어, Small은 Pfizer가 "시장에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하기 위해 과학의 속도로 움직여야 했다"고 말했습니다. 따라서 처녀 시장을 활용하는 데서 비롯된 가치가 연구를 수행한 종료 지점에 집중하도록 방향을 잡은 것일 수 있습니다. 

Covid-19 동안 수행된 과학은 종종 실용적인 최종 목표를 가지고 있었습니다. 일반적으로 이는 바이러스와 싸우는 데 도움이 되는 조언이나 제품을 대중에게 제공하는 것을 의미했습니다. 이것의 단점은 연구가 매우 빠르게 진행되었다는 것입니다. 잠재적으로 정보의 속도와 유용한 제품이 깊이 평가되었기 때문입니다. 예를 들어 BNT162b2 and mRNA-1273 3상 시험은 약 2개월의 초기 추적 기간을 가졌지만, 두 시험 모두 2년의 지속적인 추적 기간이 예정되어 있다고 명시했습니다. 2개월이 아닌 2년이 지침에 더 부합합니다. FDA는 이 문제에 대해, 즉, 효능과 부작용을 확인하기 위해 3상 시험은 1년에서 4년까지 지속되어야 한다는 것입니다. 사람들이 빠른 접근을 통해 실제로 이익을 얻을 수 있었기 때문에 이러한 신속함이 우선시되었을 수 있습니다. 그러나 이러한 신속함은 재정적 이득이나 기타 덜 윤리적인 이유로 인해 우선시되었을 수도 있습니다. 

연구 속도, 연구 대상 변수, 제외된 인구 통계에 대한 추론과 관계없이, 과학에는 좋든 나쁘든 개인적 가치가 포함되어 있다는 것은 분명합니다. 즉, 과학자와 "과학을 따르는" 사람 모두 가치 기반 결정을 내리고 있지만, 그러한 결정이 "데이터 중심적"이라고 주장하는 것은 아닙니다. 즉, 수행되는 연구는 객관적이지 않고 연구자가 지닌 주관적 가치를 담고 있습니다. 

오해 #3: 과학은 편견이 없습니다

팬데믹 내내 저는 일반인이 "과학을 믿어야 한다"고 큰 소리로 말하는 사람들을 들었습니다. 과학 문헌의 풍경이 현저하게 분열되어 있다는 점을 고려할 때 저는 끊임없이 이상하다고 생각합니다. 그렇다면 저나 다른 사람이 전적으로 신뢰해야 할 과학은 무엇일까요? Naomi Oreskes가 쓴 요점 있는 기사에서 과학적인 미국, 그녀는 과학이 "학습과 발견의 과정"이라고 설명합니다. 더 광범위하게 이 과정은 단속적으로 움직이며 진행이 선형적이지 않고 여기저기로 움직이며 때로는 예상치 못한 유레카 순간에 의존합니다.

오레스케스의 주요 요점은 "과학이 옳다"고 주장하는 사람들은 과학이 어떻게 작동하는지 근본적으로 오해하고 있기 때문에 틀렸다는 것입니다. 한 연구는 아무것도 "증명"하지 못하고, 정치화된 과학은 권력을 가진 사람들이 과장해서 과장하기 때문에 사실이 아닙니다. 따라서 회의주의가 과학적 증거를 충족하는 올바른 방법이라면, 사람들은 "과학을 신뢰하지 않는다"는 이유로 꾸중을 들어야 할 리가 없습니다. 왜냐하면 그것이 올바른 태도이기 때문입니다. 

이것은 제 오해 #3을 예고하는데, "과학을 신뢰하라"고 떠드는 사람들은 과학과 과학의 제시가 편향되지 않았다고 믿는 듯하기 때문입니다. 현실은 과학이 종종 의견이 다른 전문가들의 소용돌이를 수반한다는 것입니다. 어떤 사람들은 이론 X가 이론 Y보다 우월하다고 주장하고, 다른 사람들은 그 반대가 사실이라고 불평합니다. 그 결과 각 이론의 세부 사항을 다듬고 실험적으로 그리고 논리적으로 왜 한 이론이 정말로 우월한지 보여주기 위해 추가적인 경험적 작업이 필요합니다. 그러나 편견은 두 가지 수준에서 이 과정에 스며들 수 있습니다. 연구자들은 의도적으로 또는 무의식적으로 어떤 가설을 선호하거나 다른 가설을 폄하하는 실험을 구성할 수 있습니다. 또한 과학의 제시에 개입할 수도 있습니다. 즉, 논쟁의 한 측면이 마치 논쟁이 없는 것처럼 제시되는 것입니다. 

첫 번째 수준의 편향, 즉 연구 자체의 편향과 관련하여 가장 가슴 아픈 예는 자금 조달원에서 비롯되는데, 여러 도메인에서 산업이 후원하는 시험이 더 유리한 결과를 낳는 경향이 있는 것으로 나타났습니다. 예를 들어, 집중 치료 의학 Lundh와 동료들이 수행한 연구에서는 "제조 회사가 후원한 약물 및 기기 연구는 다른 출처가 후원한 연구보다 더 유리한 효능 결과와 결론을 도출했습니다."라는 결론을 내렸습니다.

마찬가지로, 다음에서 발표된 연구에서는 JAMA 내과 산업이 후원한 설탕(자당)에 대한 연구에서는 관상 동맥 심장 질환에서의 설탕의 역할을 축소하고 지방과 콜레스테롤을 원인으로 지목했습니다. 저자들은 "정책 결정 위원회는 식품 산업이 후원한 연구에 덜 중점을 두는 것을 고려해야 합니다."라고 말하고, 대신 심장 질환에 대한 첨가 설탕의 영향을 심각하게 다루는 다른 연구에 집중해야 한다고 말합니다. 

연구 결과에 재정적 이해관계가 있는 사람들이 긍정적인 결과를 보장하기 위해 무언가를 할 수 있다는 것은 당연한 지적일 수 있지만, 이 지적이 아무리 명백하더라도 이를 뒷받침하는 연구가 있습니다. 더 중요한 것은, 그것이 그렇게 명백한데도 수십억 달러가 걸려 있을 때 백신과 항바이러스 시장 공간을 놓고 경쟁하는 제약 회사들이 결과에 편향을 일으키는 일을 하지 않을 수 있다는 것입니다.

Brook Jackson은 Pfizer의 3상 백신 시험에 대한 잠재적 편견의 원인을 다음과 같이 설명했습니다. 영국 의학 저널우리의 백신 테스트를 담당했던 Ventavia Research Group이 저지른 오류에 대해. 잭슨에 따르면, 일부 오류는 다음과 같습니다. "부작용을 경험한 환자에 대한 적시 추적 조치 부족", "백신을 적절한 온도에서 보관하지 않음", "실험실 검체에 라벨을 잘못 붙임" 등. 연구 수행 시의 명백한 오류는 얻은 데이터가 연구 변수의 영향이 아니라 저지른 오류를 반영할 수 있기 때문에 결과에 편향을 줄 수 있습니다. 

잠재적 편향의 또 다른 예는 다른 것보다 특정 통계적 측정을 사용하는 것입니다. Olliaro와 동료들이 발표한 기사에 따르면 란셋 미생물 백신 실험은 상대적 위험 감소를 사용했고, 이는 백신의 효능에 높은 점수를 주었습니다. 그러나 절대적 위험 감소를 사용했다면 측정된 효과는 훨씬 낮았을 것입니다.

예를 들어, 저자들은 "Pfizer-BioNTech의 경우 상대적 위험 감소율이 95%, Moderna-NIH의 경우 94%, Gamaleya의 경우 91%, J&J의 경우 67%, AstraZeneca-Oxford 백신의 경우 67%"라고 언급합니다. 그리고 절대적 위험 감소를 사용하면 효능이 상당히 떨어집니다. "AstraZeneca-Oxford의 경우 1.3%, Moderna-NIH의 경우 1.2%, J&J의 경우 1.2%, Gamaleya의 경우 0.93%, Pfizer-BioNTech 백신의 경우 0.84%." 

경험적 연구 중에 도입될 수 있는 편견 외에도 미디어, 과학자, 정치인이 과학을 표현하는 방식으로 인해 발생할 수 있는 편견이 있습니다. 과학 문헌이 정해지지 않았다는 사실에도 불구하고, 외부에서 연구자의 도움을 받아 대중에게 제시할 경험적 정보를 골라냅니다. 이 방법을 사용하면 정보를 선택하는 사람이 실제 과학적 풍경이 아닌 특정 서사에 맞는 그림을 그릴 수 있습니다. 중요한 것은 이러한 종류의 편견으로 인해 연구가 확정적인 것처럼 보이게 되며, 이는 "과학을 신뢰하라"는 생각을 더욱 굳건히 합니다. 

이에 대한 한 가지 예는 정부가 백신 부스터 프로그램을 처리하는 다양한 방식입니다. CDC 미국에서는 5세 이상의 사람들이 마지막 예방 접종이 최소 2개월 전이었다면 추가 접종을 받는 것이 좋습니다. 마찬가지로 Canada 특정 상황에서는 마지막 예방접종을 받은 후 3개월 후에 추가 예방접종을 받는 것이 좋습니다.

이러한 권장 사항은 다음과 같은 권장 사항과 극명하게 대조됩니다. Danmark 여기서 권장 사항은 다음과 같습니다. "코로나19로 인해 중증이 될 위험은 나이가 들면서 증가합니다. 따라서 50세가 된 사람들과 특히 취약한 사람들에게 백신 접종을 제공합니다." 이 국가들은 동일한 데이터에 액세스할 수 있지만 시민들에게 상반되는 권장 사항을 내놓기로 했습니다. 이 모든 권장 사항은 과학에 근거한다고 합니다. 

또한 승인된 Covid-19 백신과 관련하여 "안전하고 효과적"이라는 슬로건은 최근 캐나다 과학자 그룹이 다음과 같은 연구 발표에서 편향된 사례일 수도 있습니다. 편지 캐나다 최고 공중보건책임자와 보건부 장관에게 백신 접종의 위험과 불확실성에 관해 더 많은 투명성을 요청했습니다.

본질적으로, 이 편지는 이 과학자들이 캐나다 정부가 캐나다 시민들에게 적절한 정보를 제공하지 않았다고 믿고 있다는 것을 분명히 합니다. 이러한 비난에도 불구하고, 건강 캐나다 “캐나다에서 승인된 모든 COVID-19 백신은 안전하고 효과적이며 고품질임이 입증되었습니다.”(원본에는 굵은 글씨로 표시됨) 그리고 국경 남쪽에는 CDC “COVID-19 백신은 안전하고 효과적인"(원문에는 굵은 글씨로 표시). 최소한 일부 과학자들은 시민들이 제대로 정보를 얻고 편향되지 않도록 보장하기 위해 추가적인 과학적 담론이 필요하다고 믿지만, 현재 시민들이 받고 있는 메시지는 이를 반영하지 않습니다. 

또 다른 예는 전송입니다. 이것은 다음에 의해 보고되었습니다. CBC 백신이 실제로 전염을 예방한다는 것은 사실이지만, 앞서 언급했듯이 이는 사실이 아닙니다. 더욱 흥미로운 점은 백신이 시장에 출시될 무렵 연구자들은 단순히 작용 메커니즘에 근거하면 백신이 전염을 예방할 가능성이 낮을 것이라고 이론화했습니다. 전달. 

과학, 그 실천 및 보급은 언제든지 편견이 스며들 가능성이 있으며, 오레스케스가 지적했듯이 과학이 수행되는 방식이나 누가 관여했거나 누가 결과를 제시했는가에 따라 과학이 옳다고 가정하는 것은 실수일 것입니다. 그러한 주장에도 불구하고, "과학을 신뢰하라"라는 슬로건과 함께 코로나19 팬데믹은 건강한 회의주의에서 맹목적인 수용이라는 바람직한 관점을 바꾸어 놓았습니다. "과학의 속도"로 진행되는 연구는 말할 것도 없고 모든 데이터에 대한 비판적 수용은 잠시 멈춰야 합니다. 과학은 반대가 제기되고 가설이 미세 조정될 때 전진하는 것이지, 권위자가 그렇게 선언했기 때문에 동의가 이루어질 때 전진하는 것이 아닙니다. 

오해의 인식

이러한 오해는 개인이 팬데믹 동안 과학 연구와 그 사용을 잘못 보았던 잠재적인 방식을 나타내며, 발견의 발표와 속도와 함께 사용된 주문과 함께 반영됩니다. 이러한 오해를 인식하면 과학적 주장의 진실성, 슬로건의 필요성, 과학 연구의 엄격성을 판단할 수 있는 보다 견고한 기반을 제공해야 합니다. 정보를 얻는 것이 이 팬데믹을 헤쳐나가고 종식시키는 가장 바람직한 방법이어야 하지만, 정보를 얻으려면 오해를 깨닫고 다르게 생각할 수 있는 노하우가 필요합니다.