본 논문은 불투명한 예측 모델의 결정을 해석하는 데 사용되는 반실증적 설명(Counterfactual explanations)의 한계점을 다룹니다. 기존 방법들은 반실증적 인스턴스 자체의 바람직한 속성을 고려하지만, 실제 데이터 포인트와 반실증적 인스턴스를 연결하는 경로의 다양성을 고려하지 못한다는 점을 지적합니다. 이를 해결하기 위해, 본 논문은 모든 가능한 반실증적 경로를 포함하는 "설명적 다중우주(explanatory multiverse)"라는 개념을 제시합니다. 벡터 공간을 사용하여 이를 정의하고, 다중우주의 기하학적 특성(affinity, branching, divergence, convergence)을 분석하며, 이를 정량화하는 "기회 잠재력(opportunity potential)" 지표를 제안합니다. 마지막으로, 그래프 기반 구현을 통해 6개의 데이터셋(표 형태 및 이미지 데이터)을 이용한 정성적 및 정량적 평가를 수행합니다. 이를 통해 설명 대상에게 절대적인 차이뿐 아니라 연결 경로의 특성에 따라 반실증적 설명을 선택할 수 있는 권한을 부여합니다.
