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국제분쟁 결정은 합리적 선택인가?：국제분쟁 결정에 대한 정보의 영향 39 조약으로 인해 분쟁에 참여하여 일어난 것이다. 따라서 지리적으로 거리가 먼 약소국들일지라도 다른 인접국가 또는 강대국과 동맹조약을 맺고 있다면 상호 분쟁 가능성이 있으므로 분쟁 가능 국가쌍으로 선별되어야 한다.20) 이러한 추가적 기준까지 고려하여 이 글에서는 대상 기간 중 분쟁이 가능한 총 19만1622개의 국가쌍을 선별하였다. 각각의 국가쌍은 분쟁 공격국가와 표적국가를 구분하고 있으며 이러한 구별은 마오즈(Maoz)의 기준을 따르고 있 다.21) 한편 독립 변수의 측정 단계에서 중요 독립변수로 분쟁의 승률과 불확실성이 고려되어졌 다. 이중에서 분쟁의 승률은 분쟁의 결과를 예측하는 통계 모델로부터 얻어진다. 이때의 예측 모델은 공개 정보에 기반한 변수들만으로 구성되어져 의사결정자들의 역사적 경험을 통해 공유되는 분쟁에 대한 기대치를 반영하도록 했다. 실제로 의사결정자들은 역사적 기록에 의해 분쟁 전에 드러난 국력의 차이와 국내 정치체제의 특성이 분쟁 결과에 미치는 영향을 학습해오고 있다. 따라서 공개 정보만 사용하여 승률 예측 모델을 만들 경우 그 결과는 모든 의사결정자들에게 공유될 수 있다고 가정할 수 있다. 이러한 전제하에 이 글에서는 분쟁에서 공격국가의 승률을 공개 정보에 근거한 독립변수들(공격국가의 정치체제, 국가간의 국력차이, 군사력의 질적 차이, 강대국과 약소국간의 대결 상황, 공격국가의 국력 규모, 인구, 국가의 위험 감수 정도)을 사용하여 추산하였다. 이때 공격국가의 정치체제는 민주주의와 비민주주의간 차이에 초점을 맞춘 이산 변수를 사용하였고 폴리티(POLITY Ⅳ) 데이터를 사용하였다.22) 그리고 이 승률 모델의 종속변수는 승리, 패배, 무승부의 세가지 범주를 갖는 이산(category)변수이기 때문에 다항 로짓(Multinomial Logit) 분석을 사용하였다. 다항 로짓 분석은 각각의 국가쌍마다 종속변수의 세가지 범주의 개별 확률을 제공해주기 때문에 공격국가의 승률 산출이 가능해진다. 이렇게 산출되어진 승률은 이 연구의 가설 검정을 위한 통계 모델의 독립변수로 쓰여진다. 그리고 추산된 승률 변수는 공개정보로 구성된 예측 모델로부터 산출되었으므로 분쟁전의 공개 정보를 대표하다고 볼 수 있다. 그리고 검정 가설 1은 이 승률과 분쟁 시작 결심간의 기하급수적 관계를 검정하는 것이므로, 이를 위해 승률의 제곱항 변수를 추가하였다. 이때 이 제곱항 변수와 원래 승률 변수와의 다중공선성 가능성을 방지하기 위하여 승률 변수의 개별 값으로부터 산술 평균치를 뺀 값을 제곱항 변수의 개 and Peace Science, Vol.23 No.3 (2006), p.247. 20) Stephen L. Quackenbush, "Identifying Opportunity for Conflict: Politically Active Dyads," Conflict Management and Peace Science, Vol.23 No.1 (2006) p.46. 21) Zeev Maoz, "DYDMID Dataset," 2005. http:// psfaculty. ucdavis. edu/ zmaoz/ dyadmid. html 22) Monti G. Marshall and Keith Jaggers. "POLITY 4 Project: Political Regime Characteristics and Transition, 1800-2000." 2000. http://www.bsos.umd.edu.