Argumentation Framework

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name: argumentation-framework
description: "토론 논증 구축에 필요한 Toulmin 논증 모델, 증거 유형 분류, 반박 전략을 체계적으로 제공하는 전문 스킬. pro-debater와 con-debater가 견고한 논증을 구축하고 상대 논거를 효과적으로 반박할 때 활용한다. '논증 구조', 'Toulmin 모델', '논거 구축', '반박 전략', '증거 유형', '논증 강화' 등의 맥락에서 자동 적용한다. 단, 법률적 변론이나 학술 논문의 논증 구조 작성은 이 스킬의 범위가 아니다."
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# Argumentation Framework — 논증 구축 프레임워크

pro-debater, con-debater 에이전트의 논증 구축 역량을 강화하는 전문 스킬.

## 적용 대상 에이전트

- **pro-debater** — 찬성 논거 구축, 반박 대비
- **con-debater** — 반대 논거 구축, 대안 제시

## Toulmin 논증 모델

### 6요소 구조

```
[데이터/증거]  ──→  그러므로  ──→  [주장]
     (Data)           │           (Claim)
                      │
               [보증/논거]     [한정어]
               (Warrant)    (Qualifier)
                  │         "대체로", "~일 수 있다"
                  │
              [뒷받침]      [반증]
              (Backing)    (Rebuttal)
              보증의 근거    예외/반례
```

### 각 요소 설명

| 요소 | 역할 | 예시 (논제: "원격근무를 확대해야 한다") |
|------|------|--------------------------------------|
| 주장 (Claim) | 입증하려는 진술 | "원격근무를 확대해야 한다" |
| 데이터 (Data) | 주장을 뒷받침하는 사실 | "원격근무 기업의 생산성이 13% 높았다 (Stanford, 2015)" |
| 보증 (Warrant) | 데이터→주장의 논리적 다리 | "생산성 향상은 기업 경쟁력을 높이므로" |
| 뒷받침 (Backing) | 보증의 추가 근거 | "OECD 보고서에 따르면 생산성은 GDP 성장의 핵심 동인" |
| 한정어 (Qualifier) | 주장의 강도 조절 | "대부분의 지식노동 직종에서" |
| 반증 (Rebuttal) | 예외/반론 인정 | "단, 현장 노동이 필수인 제조업은 제외" |

## 논증 유형 (Appeal Types)

| 유형 | 설명 | 효과적 사용 | 주의점 |
|------|------|-----------|-------|
| 로고스 (Logos) | 논리, 데이터, 통계 | 정책 토론, 분석 주제 | 데이터 왜곡 경계 |
| 에토스 (Ethos) | 신뢰성, 권위 | 전문가 인용, 기관 보고서 | 권위 남용 경계 |
| 파토스 (Pathos) | 감정, 공감 | 사회적 이슈, 가치 토론 | 감정적 조작 경계 |
| 카이로스 (Kairos) | 적시성, 시의성 | 시사 이슈 | 긴급성 과장 경계 |

## 증거 유형 및 강도

### 증거 피라미드 (강도순)

```
        [메타분석/체계적 리뷰]
            가장 강력
       /                    \
  [실험 연구]         [대규모 설문]
      정량적 인과            정량적 상관
    /          \          /           \
[사례연구]  [전문가 의견]  [통계 데이터]  [유추/비유]
    정성적       권위      기술적        설명력
```

### 증거 품질 체크리스트

- [ ] 출처가 명확한가? (저자, 기관, 연도)
- [ ] 피어리뷰 된 연구인가?
- [ ] 표본 크기가 충분한가?
- [ ] 최신 데이터인가? (5년 이내 권장)
- [ ] 맥락이 현재 논제와 적합한가?
- [ ] 상관관계를 인과관계로 오해하지 않았는가?

## 반박 전략 5-Type

### Type 1: 전제 공격 (Attacking Premises)

상대의 데이터나 가정 자체에 문제를 제기한다:
- "그 연구는 표본이 50명에 불과합니다"
- "그 데이터는 2015년 것으로 현재와 맥락이 다릅니다"

### Type 2: 논리 공격 (Attacking Logic)

데이터→주장의 논리적 연결을 끊는다:
- "생산성 향상이 반드시 확대의 근거가 되지는 않습니다"
- "상관관계가 인과관계를 의미하지 않습니다"

### Type 3: 반례 제시 (Counter-Example)

주장을 반박하는 구체적 사례를 든다:
- "Yahoo는 원격근무를 폐지한 후 실적이 개선되었습니다"

### Type 4: 비용-편익 공격 (Cost-Benefit)

상대의 이익보다 비용/부작용이 크다고 주장한다:
- "생산성은 올라도 조직 문화 훼손과 고립감이라는 비용이 더 큽니다"

### Type 5: 대안 제시 (Counter-Proposal)

상대의 방안보다 더 나은 대안을 제시한다:
- "원격근무 확대 대신, 하이브리드 모델이 더 효과적입니다"

## 교차심문 질문 설계

### 질문 유형

| 유형 | 목적 | 예시 |
|------|------|------|
| 명확화 질문 | 모호한 주장 구체화 요구 | "정확히 어떤 범위의 원격근무를 말씀하시는 건가요?" |
| 함정 질문 | 모순으로 유도 | "그렇다면 생산성이 떨어지는 직무도 원격근무를 해야 하나요?" |
| 양자택일 | 어떤 답을 해도 불리하게 | "A라면 ~문제, B라면 ~문제, 어느 쪽인가요?" |
| 증거 도전 | 데이터의 신뢰성 공격 | "그 연구의 표본은 어떤 집단이었나요?" |

## 논증 강도 자체 평가 매트릭스

| 기준 | 1점 (약) | 3점 (보통) | 5점 (강) |
|------|---------|-----------|---------|
| 증거 품질 | 개인 의견 | 뉴스/보고서 | 학술 연구 |
| 논리 연결 | 비약 있음 | 대체로 논리적 | 빈틈 없음 |
| 반박 내성 | 쉽게 반박 가능 | 일부 반박 가능 | 반박 어려움 |
| 독창성 | 일반적 주장 | 새로운 관점 | 독창적 프레임 |