Tipos de sesgo de datos

Cómo vencer el sesgo en los datos

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Dinámica de la toma de decisiones

Persona decidiendo sobre cena y carrera

Las personas adultas toman unas 35.000 decisiones conscientes al día

«¿Qué carrera debería elegir?»

«¿Qué ceno hoy?»

  • Las heurísticas ayudan a simplificar el procesamiento y decidir más rápido

  • PERO las heurísticas pueden causar... sesgos cognitivos

1 https://hbr.org/2023/12/a-simple-way-to-make-better-decisions
Cómo vencer el sesgo en los datos

Sesgos cognitivos

Patrones sistemáticos de desviación de la norma o la racionalidad en los juicios y decisiones

  • El sesgo de datos puede derivar de esos sesgos cognitivos

  • Ejemplo: una analista favorece inconscientemente datos positivos al analizar una campaña reciente

Analista centrada en datos positivos

Cómo vencer el sesgo en los datos

Sesgos sistémicos

  • Los sesgos cognitivos afectan a decisiones individuales; los sesgos sistémicos señalan problemas más amplios en actividades con datos
  • Son sesgos inherentes a los procesos, estructuras o sistemas usados para recopilar, analizar e interpretar datos
  • Surgen por razones como métodos de recogida sesgados y diseño algorítmico

Mujer reflexionando sobre sesgos sistémicos

Cómo vencer el sesgo en los datos

Sesgo en el ciclo de vida de los datos

Diagrama con ciclo de vida de datos y sesgos

  • Los sesgos sistémicos y cognitivos son el origen del sesgo de datos
  • Entender los tipos de sesgo de datos es el primer paso para defenderse de su impacto
Cómo vencer el sesgo en los datos

Revelando sesgos en la recogida de datos

  • Sesgo de selección
    • El proceso de recogida favorece a ciertos grupos o rasgos sobre otros
  • Sesgo histórico
    • Datos históricos que reflejan desigualdades o problemas sistémicos pasados
  • Sesgo de medición
    • Instrumentos o métodos que tergiversan sistemáticamente ciertos atributos

Diagrama con sesgos en el ciclo de vida, recogida de datos

Cómo vencer el sesgo en los datos

Revelando sesgos en el análisis de datos

  • Sesgo cognitivo
    • Un tipo destacado es el sesgo de confirmación
    • Tendencia a buscar e interpretar información que confirma creencias previas
  • Sesgo de publicación
    • Ocurre cuando se destacan u ocultan hallazgos, moldeando la narrativa de los datos

Diagrama con sesgos en el ciclo de vida, análisis de datos

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Sesgo en el desarrollo de modelos

  • Sesgo algorítmico

    • Ocurre cuando los modelos de ML reflejan sesgos presentes en los datos de entrenamiento

  • Sesgo de automatización

    • Resalta la necesidad de supervisión humana: los procesos automáticos pueden perpetuar o amplificar sesgos

Diagrama con sesgos en el ciclo de vida, algoritmos

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¡Vamos a practicar!

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