Ridurre i bias nella raccolta dati

Conquering Data Bias

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Identificare i bias nella raccolta dati

• Bias di selezione, bias storico e bias di misurazione
• Capirli crea consapevolezza, permettendo a chi lavora sui dati di individuarli e agire in modo proattivo

• La sensitivity analysis esplora come ipotesi diverse, sottogruppi alternativi o pesature influenzano i risultati
• La validazione esterna confronta i dati con fonti indipendenti per verificarne coerenza e accuratezza

Campionamento casuale e stratificato

• È importante scegliere una tecnica di campionamento adeguata
• Il campionamento casuale seleziona individui o punti dati a caso dalla popolazione
• Il campionamento stratificato divide la popolazione in sottogruppi e campiona da ciascuno

Bilanciare la rappresentanza dei sottogruppi

• L’oversampling aumenta deliberatamente la rappresentanza di alcuni gruppi o classi per bilanciare la distribuzione
• L’undersampling riduce i gruppi sovrarappresentati per ottenere un dataset più bilanciato
• Il weighting assegna pesi diversi alle osservazioni in base all’importanza, compensando squilibri nel campione

Data augmentation

• Per il bias storico, questa tecnica arricchisce il dataset con ulteriori dati
• L’obiettivo è coprire periodi o eventi sottorappresentati
• Include:
  • Colmare i vuoti
  • Diversificare le prospettive
  • Aggiornare e correggere errori

Pratiche di misurazione dei dati

• Standardizzazione di strumenti e protocolli di misura
• Formazione e calibrazione dei rilevatori
• I pilot test valutano accuratezza e coerenza delle procedure di raccolta
• Verifiche di qualità regolari e automazione migliorano ulteriormente la qualità dei dati

Monitoraggio e aggiustamenti continui

• Monitoraggio continuo e aggiustamenti sono essenziali per affrontare nuovi bias
• Revisioni periodiche delle metriche di qualità dei dati
• Valutazioni dei bias
• Consentono l’identificazione immediata dei bias

Passons à la pratique !

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