역사적 편향

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Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

역사적 편향 이해하기

  • 당신은 한 동네의 연쇄 절도 사건을 조사하는 분석가입니다
  • 범죄 양상, 인구 구성, 치안 관행의 변화 등 불일치를 발견합니다
  • 과거 사건이 현재를 정확히 반영하지 못할 때 역사적 편향이 발생합니다
  • 두 가지 흔한 유형: 기술적 편향과 맥락적 편향

역사적 편향을 고려해 범죄 데이터를 분석하는 분석가

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기술적 편향

기술 발전으로 과거 데이터가 구식이거나 덜 관련 있게 되는 경우입니다

  • 제품 분석가는 사용자 참여 데이터로 시간 경과에 따른 행동 변화를 파악하려 합니다
  • 이 기간에는 데스크톱이 주요 인터넷 접속 수단이었습니다
  • 해당 패턴은 모바일 이용 행동을 정확히 반영하지 않을 수 있습니다

각자 기기로 인터넷에 접속하는 사람들

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맥락적 편향

사회 규범, 선호, 문화적 가치, 경제 여건 변화가 과거 데이터에 영향을 주는 현상입니다

  • 마케팅 분석가는 의류 브랜드 광고를 위해 고객 데이터를 분석합니다
  • 변화하는 문화 규범과 가치를 반영합니다
  • 의사결정에는 맥락 이해가 필수입니다

규범, 선호, 문화적 가치를 지닌 사람들

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종단 연구

장기 추세 차트를 보는 과학자

  • 장기간 대상자를 추적하는 종단 연구는 역사적 편향에 특히 취약합니다
  • 예: 장기 기후 연구에서 기후 변화 반영
  • 이를 반영하지 않으면 기후 분석에 역사적 편향이 생길 수 있습니다
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역사적 편향의 추가 요인

  1. 역사 데이터의 한계:
    • 불완전한 데이터나 소외 집단은 과거 해석을 왜곡할 수 있습니다
    • 역사적 사건으로 일부 데이터가 소실되거나 접근 불가일 수 있습니다
  2. 기타 편향 유형
    • 다른 편향도 역사적 편향에 기여할 수 있습니다
    • 예: 생존자 편향은 과거 관점을 왜곡합니다

결측 데이터와 다른 편향의 영향 도식

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데이터 해석에 미치는 영향

  • 역사적 편향은 데이터 해석에 큰 영향을 줍니다
  • 역사적 맥락을 무시하면 추세에 대한 잘못된 가정이 생길 수 있습니다

의사결정을 하는 사람

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연습해 봅시다!

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