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한 마을의 노인들이 대거 돌연사한 뜻밖의 이유

희대의 연쇄 살인마의 정체

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영국 맨체스터의 한 마을, 

좋은 평판으로 환자들과 주민들에게 신뢰를 얻은 의사가 있었다. 그의 이름은 헤럴드 시프먼. 

놀랍게도, 그는 영국에서 가장 많은 살인을 저지른 연쇄 살인범이었다.

출처KBS Joy '차트를 달리는 남자'

그는 자신의 나이 많은 환자들에게 과다한 양의 진정제를 주사해 돌연사로 위장하는 방식으로 범행을 저질렀는데 1975년부터 1998년까지 그가 죽인 사람은 무려 215명이었다.


출처KBS Joy '차트를 달리는 남자'
두 얼굴의 살인범, 그의 최후

살해된 사람들이 늘어나자 결국 시프먼은 덜미를 잡혔다. 경찰의 수사 과정에서 시프먼이 희생자들의 의료 기록을 실제 보다 더 아픈 것처럼 보이도록 수정했다는 사실이 드러났다. 

출처KBS Joy '차트를 달리는 남자'

화장하지 않은 희생자 유골에서 치사량의 모르핀이 나왔다. 1999년, 시프먼은 열다섯 건의 살인에 대해 재판을 받았고 유죄가 확정되어 종신형 선고를 받았다. 


살인사건을 조사하는 통계과학자

기소된 사건들 외에 그가 저질렀을지 모르는 범죄들이 있는지, 그를 더 일찍 잡을 수는 없었던 건지 알아보고자 공개 조사가 시작되었다. 

그런데 놀랍게도 연쇄살인사건 조사팀에 통계학자들이 소집되었다. 데이터를 기반으로 시프먼의 살해 패턴을 도출해내기 위해서였다. 그들은 시프먼의 살해 패턴을 아래와 같이 도출 했다. 

*그림1
해럴드 시프먼에 의해 살해된 215명의 나이와 사망 연도를 보여주는 산점도.

출처책 <숫자에 약한 사람들을 위한 통계학 수업>

점의 명암은 희생자의 성별을 나타낸다(남자-회색 여자-검정) 가로축에 막대는 연도별 사망자 수를, 세로축에 막대는 5살 범위로 나이별 사망자 수를 보여준다.


이를 통해 희생자는 주로 여자였고, 대부분이 70~80대였음을 알 수있다. 그러나 점들의 분포에서 알 수 있듯, 시간이 지나면서 점차 젊은 희생자도 생겼다.

출처KBS Joy '차트를 달리는 남자'

가로축 막대그래프는 1992년 즈음 살인이 없었던 공백기를 뚜렷하게 보여준다. 시프먼은 그즈음 동료 의사들에게 의심을 사고 있다고 느꼈기 때문인지 다른 마을로 떠나 단독으로 진료를 보기 시작했다. 가로축 막대들은 이후 그가 더 대담하고 거침없이 행동했음을 보여준다.


통계학으로 분석한 살인패턴

*그림2
같은 지역의 다른 일반 환자들이 사망한 시각과 시프먼 환자들의 사망 시각을 비교한 그래프.

출처책 <숫자에 약한 사람들을 위한 통계학 수업>

얼핏 봐도 시프먼의 환자들 다수가 이른 오후에 사망하는 경향이 명확하게 드러난다.


이때 희생자로 추정되는 이들의 사망 진단서에 적혀 있는 사망 시각에 관한 데이터가 합리적 추론의 근거 자료가 되어줄 것이다. 


통계학으로 알 수 없는 것

통계학자들은 시프먼이 자신의 환자 중 215명을 살해했으며, 45명을 더 살해했을 가능성이 있다고 결론 내렸다. 그러나 데이터 자체만으로는 많은 희생자들이 그 시각에 사망한 ‘이유’를 알 수 없다.

출처KBS Joy '차트를 달리는 남자'

사망 후 부검을 했더라면 모든 게 발각되었을 것이다. 하지만 환자들 나이와 자연스러워 보이는 사망 원인 때문에, 부검은 없었다. 그리고 그가 살인을 저지른 이유는 지금까지 정확하게 밝혀지지 않았다. 시프먼은 재판에서 어떤 증거도 제시하지 않았으며, 어느 누구에게도 자신의 살인에 대해 언급하지 않았기 때문이다. 


통계학,
수치 계산이 아닌
현상을 이해하는 것


지금까지 우리가 한 것을 ‘과학수사 통계학’이라고 부를 수 있다. 

경찰이 수사한 사례별 증거들을 토대로 살인사건의 세부 내용을 확인했다면, 데이터 분석은 그의 범죄 전반을 이해하는 데 도움을 준다. 

이런 유형의 분석에는 복잡한 수치 계산이나 수학 이론은 없고, 패턴에 관한 탐색과 꼬리를 무는 질문들이 있다.


출처KBS joy '차트를 달리는 남자'

통계적 분석을 더 빨리 했으면, 

시프먼을 더 일찍 잡을 수 있었을까?


분명한 것은, 현상과 사건을 더 잘 이해하고 더 나은 판단을 내리는 데 데이터가 큰 힘을 발휘 한다 는 점이다. 그리고 그것이 바로 통계과학이 존재하는 이유다. 

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