[B] 인과학습 — 구조적 인과관계로 Fit 실패 원인 진단

날짜: 2026.04.16 개념명: 인과학습 / 인과추론 (Causal Inference) 푸는 것: 두 변수 간 상관관계가 아닌 구조적 인과관계를 데이터에서 추론. “왜 이 결과가 나왔는가”를 방향성 있게 설명 작동 원리: 인과구조는 불변(invariant) — 원인에 개입(intervention)해도 결과의 분포 생성 구조는 바뀌지 않음. 이 불변성을 이용해 방향을 추론 Unfold 연결점: “왜 이 콘텐츠가 이 수신자에게 안 닿는가” — Fit 실패의 원인을 상관관계가 아닌 구조로 진단. Fit 엔진이 암묵적으로 하고 있는 걸 명시화할 수 있음 연결 원리: 인과구조 불변성 = Unfold의 “형태 없음” 원리. 콘텐츠 구조(원인)와 수신자 채널(환경)은 분리 가능 블로그 각도: “왜 이 정보는 이 사람에게 안 닿을까 — 인과학습이 Unfold에 주는 답”

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