자기거부적 동성애자라고(디나이얼 호모/레즈비언) 실제로는 동성애자인데 이성애자적인 사회에 물들어서(...)동성애를 혐오하는 경우가 있습니다. 실제로 동성애 혐오발언을 하던 인물이 사실 동성애자였더라 하는 사례가 몇 있다보니 아예 해가드의 법칙이라고 동성애에 대한 혐오가 지나치면 동성애자임을 의심할 수 있다...는 식의 이야기가 나온 거죠. 실제로는 딱히 상관관계가 입증된 건 아니니까 그냥 동성애혐오자를 비꼬는 거죠
https://rationalwiki.org/wiki/Haggard's_Law 해가드의 법칙 및 사례 참고
킨제이 보고서는 1900년대에 이미 잘못된 정보라고 결론이 났고 끝난 이야기임. '타고난 이성애자와 마찬가지로 타고난 동성애자에 대한 기본 정의를 후천적 시각, 단일한 이성애, 동성애 정도 경향으로 왜곡하는 동성애 혐오적 태도를 고착화했다는 비판이 있다.'라고 나와있음.
그리고 성소수자는 킨제이 보고서가 틀린 이론이라는걸 알기 때문에 기독교인이 생각하는'성경' 정도로 그 누구도 생각하지 않음. 그렇게 생각하는건 글쓴이의 주관적 생각일 뿐이며 킨제이는 그저 이런 일도 있었다는 정도로 역사를 기록한다는 느낌으로 남아있는 거임. 굳이 동성애자의 '성경'이라는게 있어야 한다면 '과학'정도는 되어야함.
애초에 성소수자는 사랑이라는 감정에 대해서도 아직 잘 모르는 초등학생 어린이였을 때부터 이미 동성에 대한 사랑을 느껴오는데, 사랑을 느끼기 시작했을 때는 이미 그 대상이 정해져있고 이것은 그 누구도 바꿀 수 없음.
나도 초등학생 중반쯤에 이미 사랑이라는 감정을 느꼈으니 이들 또한 그 즈음에 이미 느끼고 있는 것임.
이것은 주관적 판단만이 아니며, 사랑이라는 감정을 느끼는 시기 이전인 인생 조기에 결정되는 것이라고 수많은 과학적 연구와 결과를 통해 공식적인 발표가 났음. 미국 소아과 협회에서 역시 성적 지향은 일반적으로 유아기에 결정되는 것이라 공식적인 입장을 발표함.
성소수자는 갑자기 생겨난 것도 아님. 성소수자들 또한 전쟁이 일어났을 때, 조선시대 때, 사회적 활동을 하던 그 어느 시대에서도 시민으로서 함께 싸워왔으며,
성소수자들도 세금을 지금까지 꾸준히 내어왔지만, 성소수자들은 올바른 혜택을 받지 못하고 있던 것임.
동성애, 양성애, 이성애 등 타고난 사랑을 뜻하는 '성적 지향(sexuality)'이라는 것과 '성도착증(philia)'의 차이를 아직 이해하지 못한 사람이 보통 동성애에 대해 부정적인 시각을 가짐.
소아성애, 수간 등은 성도착증(philia)에 해당하며,
성적 지향(sexuality)과는 다른 개념임.
이성애란 자신과 다른 성별을 가진 이들 중에 사랑하는 사람이 있다는 뜻이고
동성애란 자신과 같은 성별을 가진 이들 중에 사랑하는 사람이 있다는 뜻임.
하지만 소아성애는 이성애자가 소아성애자일 수도 있고, 동성애자가 소아성애자일 수도 있음.
수간 또한 이성애자, 동성애자 둘 모두가 가질 수 있는 것.
즉 성도착증은 동성애, 양성애, 이성애 등을 뜻하는 성적 지향의 하위 개념으로 존재한다는 말임.
글쓴이가 킨제이 보고서에서 나왔다고 주장하는 동성에게 강간당한 피해자들에 대한 이야기가 사실이라고 해도 피해자들 또한 동성애자로 취급한다는 말은 결국 1940년대에나 일어났던 일인 거임.
킨제이 보고서의 통계 또한 '설문조사에 참가한 인원 대다수가 수감자 혹은 매춘부 남성,여성에게서 나왔고, 그 당시 배우자와 친한 친구와도 성생활의 친밀한 세부 사항을 논의하기를 꺼려하던 금기된 주제에 대해 자발적 면담을 통한 의견만이 들어가 있어 편견을 만들 가능성이 있다며 1948년 통계학자, 심리학자에게 보고서의 통계 유용성에 대한 비판을 받기도 했다.'고 나와있음.
애초에 통계조차 동성애자 전체를 대변할 수 없는 자료임.
그리고 동성애 인구 비율을 조사한다는 것은 어려운 문제임. 스스로 성적 지향성을 정의하는데 소요되는 시간이 고려되어야 하며, 많은 사람들이 동성애를 가지고 있음에도 불구하고 자신을 동성애자 또는 양성애자로 밝히는 것을 꺼릴 수 있음. 동성애를 하는 사람들의 수는 통계자료에 응답한 사람들 보다 많을 가능성이 있으며, 이는 동성애, 양성애, 레즈비언으로 자신을 정의하는 사람들의 수보다 많을 수 있음. 과학적으로 올바른 전문적 통계를 함에도 불구하고 어떤 기준을 사용했는지에 따라 상당히 다른 비율의 결과를 나타낼 수 있기 때문에 섣부른 판단을 해서는 안됨