"'7' 은 날마다도 사람마다도 일관되게 아무 뜻이 없어. '꽤 시큰하다' 는 아빠가 느낀 그대로를 뜻하고."
Forge 가 거부하는 슬라이더
거의 모든 증상 트래커는 scale 로 열려. 통증을 1 부터 10 으로 매겨. Forge 는 절대 안 하는데, 그 거부엔 원칙이 있어. 그 순간에 잡은 숫자는 데이터로 분장한 거짓말이거든. 오늘 '7' 은 어제 '7' 이랑 비교도 안 돼. 남의 '7' 은 말할 것도 없고. 게다가 그걸 요구하는 건, 아직 다 느끼지도 못한 감각을 사람한테 억지로 숫자로 만들라는 거야. 더 나쁜 건, 실제 정보를 버려. '좀 뻐근했는데 점심쯤 풀렸다' 가 어떤 숫자보다 많은 걸 실어.
말은 남고, scale 은 derive 된다
그래서 Forge 는 말을 지켜. '좀 시큰하다', '꽤 아프다', '오늘은 거의 못 느꼈다' 같은 아빠 자신의 표현이 citable 진실이야. verbatim 으로 저장되고 절대 안 덮어써. 강도는 여전히 normalized 값으로 존재하지만, interpretation 시점에 derive 돼. Pippa 가 표현을 읽고 일관된 내부 rubric(mild / moderate / severe / unspecified)에 매핑해서 trend 를 비교할 수 있게 만들어. 숫자는 말의 하류고, 말은 어떤 analysis 든 인용해야 할 증거로 남아.
rubric 변경은 re-interpretation 이지 rewrite 가 아냐
scale 이 derive 되니까 개선이 안전해. normalization rubric 이 좋아지면(예를 들어 버전 2 가 '시큰하다' 를 버전 1 보다 정밀하게 읽으면) Forge 는 영향받은 crumb 을 다시 읽고 새 generation 을 찍어. 원래 말은 절대 편집 안 하고, 옛 읽기는 기록에 남아서 비교가 어느 generation 을 읽었는지 알아. history 는 다시 읽히지, 다시 쓰이지 않아. 그 성질 하나가 typed layer 를 밑의 진실은 오염 안 시키면서 계속 똑똑해지게 만들어. 다음 트랙 전체가 그 위에 지어지고.