Unsupervised learning reveals global demographic configurations and national trajectories from population pyramids

모든 국가는 그 경계 안에 얼마나 많은 아이들, 성인, 그리고 노인들이 살고 있는지에 대한 단순한 수치로 그려진, 잉크가 아닌 인구 구조라는 숨겨진 지도를 품고 있습니다. 인구학자들에게 인구 피라미드로 알려진 이 지도는 단순한 정적 차트 그 이상입니다. 그것은 얼마나 많은 아기가 태어나고, 사람들이 얼마나 오래 살며, 얼마나 많은 사람이 들어오고 나가는지에 의해 형성되는 한 국가의 역사를 담은 살아있는 기록입니다. 수십 년 동안 과학자들은 이 피라미드를 통해 익숙한 이야기를 들려주었습니다. 즉, 국가들이 발전함에 따라 일반적으로 많은 젊은 층에서 많은 노년층으로 이동한다는 이야기입니다. '인구 변천'이라 불리는 이 이야기는 국가들이 성장의 유사한 단계들을 거치며 변화한다는 예측 가능한 경로를 제시합니다. 그러나 이러한 광범적인 서사는 다양한 국가들을 동일한 범주로 묶고 동일한 시간표를 따를 것이라고 가정함으로써 각 국가의 고유한 세부 사항을 간과하는 경우가 많습니다. 이는 다음과 같은 중요한 질문을 남깁니다. 만약 우리가 인구 구조를 미리 만들어진 틀에 억지로 끼워 맞추지 않고 전체적인 형상 자체를 바라본다면, 어떤 뚜렷한 패턴과 독특한 여정들이 실제로 나타날 것인가?

스리랑카의 연구팀은 인구 피라미드를 단순한 통계 요약이 아닌, 완전하고 상세한 초상화로 다룸으로써 이 질문에 답하고자 했습니다. 그들은 200개 국가와 영토의 데이터를 수집하여 1950년부터 2020년까지 10년마다 각국의 연령 구조를 조사했습니다. 이들은 국가들을 고정된 발전 단계에 할당하는 대신, 스스로 패턴을 찾아내는 일종의 컴퓨터 학습법을 사용했습니다. 이 방법 덕히 그들은 특정 시점에 세계의 인구 구조가 실제로 어떠했는지를 볼 수 있었고, 각 국가가 시간이 흐름에 따라 걸어온 구체적인 경로를 추적할 수 있었습니다. 그 결과, 더 명확하고 미묘한 차이를 담은 인류 역사의 그림을 얻었으며, 국가들이 광범위한 추세를 공유하기는 하지만 개별적인 이야기는 기존에 생각했던 것보다 훨씬 더 다양하고 복잡하다는 사실을 밝혀냈습니다.

연구진은 먼저 세계를 특정 시점의 스냅샷으로 보고, 각 십 년 단위로 서로 다른 국가들의 인구가 상대적으로 어떤 모습이었는지 살펴보았습니다. 그들은 국가 간의 차이가 단 몇 가지 핵심적인 특징으로 설명될 수 있다는 것을 발견했습니다. 가장 지배적인 특징은 단순한 경사(gradient)였습니다. 한쪽 끝에는 아이들이 많고 노인이 적은 인구 구조가 있고, 다른 쪽 끝에는 아이들이 적고 노년층이 상당한 인구 구조가 있었습니다. 이 경사는 대부분의 국가가 경험하는 젊음에서 성숙함으로의 주요한 변화를 포착합니다. 그러나 컴퓨터는 이 주요 경사가 놓친 다른 미묘한 차이점들도 찾아냈습니다. 어떤 국가들은 경제활동 연령층이 뚜렷하게 부풀어 오른 형태를 보였는데, 이는 젊음과 노년 사이의 중간 단계에 깔끔하게 들어맞지 않는 모양이었습니다. 또 다른 국가들은 십 대나 청년층이 특정하게 집중된 모습을 보여 차별화되었습니다. 연구진이 이러한 형태들을 분류했을 때, 세계의 인구는 세 가지 주요 가족군으로 모였습니다: 젊은 가족, 경제활동 연령대에 집중된 가족, 그리고 성숙하고 노쇠한 가족입니다.

70년의 기간 동안 이 가족군의 구성원은 극적으로 변했습니다. 1950년에는 대다수의 국가가 '젊은 가족'에 속해 있었으며, '경제활동 연령대에 집중된 형태'를 보이는 국가는 거의 없었습니다. 2020년에는 지형이 바뀌었습니다. '성숙하고 노쇠한 가족'은 유럽과 동아시아를 중심으로 전체 국가의 거의 절반을 차지할 만큼 커졌습니다. '젊은 가족'은 규모가 줄어들었지만 사하라 이남 아프리카에서는 여전히 지배적이었습니다. 가장 놀라운 점은 새로운 집단이 등장했다는 것입니다. 주로 중동 지역에 위치한 소수의 국가들이 경제활동 연령층이 거대하게 집중된 독특한 프로필을 형성했습니다. 이 집단은 전통적인 '젊음에서 노년으로 가는 경로'의 중간에 나타난 것이 아니라, 특정 역사적 상황, 즉 대규모 경제활동 인구의 유입에 의해 주도된 별개의 형태였습니다. 이 발견은 세계의 인구가 단순히 젊음에서 노년으로 향하는 단일한 선을 따라 움직이는 것이 아니라, 서로 공존하는 다양한 형태들로 재편되고 있음을 보여주었습니다.

이어 연구진은 개별 국가의 장기적인 여정에 주목하여, 80년 동안 각 국가가 이러한 형태들을 어떻게 통과하며 이동했는지 추적했습니다. 그들은 국가들이 종종 비슷한 목적지에 도달하지만, 반드시 같은 길을 걷는 것은 아니라는 점을 발견했습니다. 컴퓨터는 200개국을 세 가지 광범적인 역사적 경로 유형으로 분류했습니다. 첫 번째 그룹은 젊은 인구에서 노년 인구로 이행하는 꾸준한 성숙 과정을 따랐습니다. 두 번째 그룹은 성숙한 인구로 시작하여 더욱 노쇠해지는 과정을 겪었습니다. 세 번째 그룹은 전 기간 동안 지속적으로 젊은 상태를 유지했습니다. 이 그룹들은 변화의 일반적인 리듬을 포착했지만, 연구진은 한 국가의 현재 형태를 안다고 해서 그 국가가 정확히 어떤 경로를 거쳐왔는지 알 수는 없다는 것을 발견했습니다. 두 국가가 2020년에 매우 유사해 보일지라도, 한 국가는 출산율의 완만하고 꾸준한 감소를 통해 그곳에 도달했을 수 있고, 다른 국가는 이주와 노령화의 다른 조합을 통해 그곳에 도달했을 수 있습니다.

현재의 모습과 그곳에 도달하기까지의 과정 사이의 이러한 구분이 이 연구의 가장 중요한 통찰이었습니다. 연구진은 한 국가의 현재 인구 형태와 그 역사적 경로가 서로 관련은 있지만, 동일한 것은 아니라는 점을 발견했습니다. 한 국가는 오늘날 '성숙한' 그룹에 속해 있을 수 있지만, 그전에 수십 년 동안 '젊은' 그룹에 머물렀을 수도 있습니다. 반대로, 1950년에 동일한 '젊은' 형태를 가졌던 두 국가가 2020년에는 완전히 다른 가족군에 속할 수도 있습니다. 이는 인구 피라미드를 단일 시점에서 바라보는 것이 부분적인 이야기만을 제공한다는 것을 의미합니다. 그것은 현재의 구성은 보여줄 수 있지만, 그곳에 이르게 된 고유한 사건의 순서는 밝혀낼 수 없습니다. 이 연구는 세계가 단일한 단계들을 따라 발맞추어 행진하는 국가들의 집합이 아니라, 서로 수렴하기도 하고, 갈라지기도 하며, 현재의 상태에 도달하기 위해 완전히 다른 경로를 택하기도 하는 독특한 궤적들의 다양한 모음이라는 것을 보여주었습니다.

이러한 패턴이 컴퓨터가 만들어낸 인위적인 결과물이 아니라 실제임을 확인하기 위해, 연구진은 자신들의 발견을 이주에 관한 실제 데이터와 대조하여 검증했습니다. 그들은 사람들이 국가 간에 이동할 때 주로 젊은 성인층이라는 점을 알고 있었기에, 자신들이 찾아낸 독특한 형태들이 사람들의 이동과 일치하는지 확인했습니다. 그 결과, 자신들이 만든 상세하고 다차원적인 인구 구조 관점이 단순한 '노령화'라는 단일 선형 관점보다 한 국가의 이주자 수를 훨씬 더 잘 예측한다는 것을 발견했습니다. 이는 특정 국가에서 나타나는 경제활동 연령층의 팽창과 같은 미묘한 차이들이 통계적 잡음이 아니라, 실제적인 인간 사회의 특징임을 확인시켜 주었습니다. 이 연구가 이주가 이러한 형태를 만들었다고 증명한 것은 아니지만, 자신들이 구축한 복잡하고 상세한 지도가 단순한 방법론들이 놓쳤던 사람들의 이동과 삶에 관한 필수적인 정보를 담고 있음을 보여주었습니다.

궁극적으로 이 작업은 인류 인구의 이야기를 바라보는 새로운 방식을 제안합니다. 이는 노령화라는 광범적인 추세가 실재하고 강력한 현상이긴 하지만, 그것이 전부는 아니라는 점을 시사합니다. 국가들은 단순히 젊음에서 노년으로 가는 단일하고 보편적인 문을 통과하는 것이 아닙니다. 그들은 여러 가능한 목적지와 경로가 존재하는 복잡한 지형을 항해하고 있습니다. 어떤 국가는 빠르게 늙어가고 있고, 어떤 국가는 젊음을 유지하고 있으며, 어떤 국가는 단순한 분류를 거부하는 독특한 구조를 발전시키고 있습니다. 데이터를 있는 그대로 드러내게 함으로써, 연구진은 인류의 다양성을 더욱 풍부하고 정교하게 보여주었습니다. 그들은 국가의 미래를 진정으로 이해하기 위해서는 단순히 오늘날 그 국가가 어디에 있는지를 보는 것이 아니라, 그곳에 도달하기 위해 걸어온 독특하고 굽이진 길을 보아야 한다는 점을 입증했습니다.