Arten von Datenverzerrungen

Bias in Daten bewältigen

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Dynamik der Entscheidungsfindung

Person, die über Abendessen und Karriere entscheidet

Erwachsene treffen etwa 35.000 bewusste Entscheidungen pro Tag

„Welche Karriere soll ich wählen?“

„Was esse ich zum Abendessen?“

  • Heuristiken vereinfachen die Verarbeitung und beschleunigen Entscheidungen

  • ABER Heuristiken können zu kognitiven Verzerrungen führen

1 https://hbr.org/2023/12/a-simple-way-to-make-better-decisions
Bias in Daten bewältigen

Kognitive Verzerrungen

Systematische Abweichungsmuster von Norm oder Rationalität bei Urteilen und Entscheidungen

  • Daten-Bias kann aus solchen kognitiven Verzerrungen entstehen

  • Beispiel: eine Analystin bevorzugt beim Auswerten einer Kampagne unbewusst positive Daten

Analyst fokussiert positive Daten

Bias in Daten bewältigen

Systemische Verzerrungen

  • Kognitive Verzerrungen betreffen individuelle Entscheidungen, systemische Verzerrungen zeigen breitere Probleme in datenbezogenen Aktivitäten
  • Sie stecken in Prozessen, Strukturen oder Systemen zur Erhebung, Analyse und Interpretation von Daten
  • Ursachen sind u. a. verzerrte Erhebungsmethoden und Algorithmusdesign

Frau denkt über systemische Verzerrungen nach

Bias in Daten bewältigen

Bias im Datenlebenszyklus

Diagramm mit Datenlebenszyklus und Verzerrungen

  • Systemische und kognitive Verzerrungen sind die Ursprünge von Daten-Bias
  • Die Arten von Daten-Bias zu verstehen, ist der erste Schritt zu einer robusten Abwehr ihrer Auswirkungen
Bias in Daten bewältigen

Verzerrungen bei der Datenerhebung

  • Auswahl-Bias
    • Der Erhebungsprozess bevorzugt bestimmte Gruppen oder Merkmale
  • Historischer Bias
    • Historische Daten spiegeln frühere Ungleichheiten oder systemische Probleme wider
  • Mess-Bias
    • Instrumente oder Methoden bilden bestimmte Eigenschaften systematisch falsch ab

Diagramm mit Verzerrungen im Datenlebenszyklus, Datenerhebung

Bias in Daten bewältigen

Bias in der Datenanalyse

  • Kognitiver Bias
    • Bestätigungsfehler ist ein prominenter Typ
    • Tendenz, Infos zu suchen und zu deuten, die bestehende Überzeugungen bestätigen
  • Reporting-Bias
    • Tritt auf, wenn bestimmte Ergebnisse hervorgehoben oder unterdrückt werden und so die Erzählung prägen

Diagramm mit Verzerrungen im Datenlebenszyklus, Datenanalyse

Bias in Daten bewältigen

Bias in der Modellentwicklung

  • Algorithmischer Bias

    • Tritt auf, wenn ML-Modelle die Verzerrungen der Trainingsdaten widerspiegeln

  • Automatisierungs-Bias

    • Betont die Notwendigkeit menschlicher Aufsicht, da Automatisierung Bias fortführen oder verstärken kann

Diagramm mit Verzerrungen im Datenlebenszyklus, Algorithmen

Bias in Daten bewältigen

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Bias in Daten bewältigen

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