데이터 편향의 유형

데이터 편향 정복하기

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

의사결정의 역학

저녁과 커리어를 고민하는 사람

성인은 하루에 약 35,000개의 의식적 결정을 내립니다

"어떤 커리어를 선택해야 할까?"

"저녁은 무엇을 먹을까?"

  • 휴리스틱은 정보 처리를 단순화해 더 빨리 결정하도록 돕습니다

  • 하지만 휴리스틱은 인지 편향을 유발할 수 있습니다

1 https://hbr.org/2023/12/a-simple-way-to-make-better-decisions
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인지 편향

판단과 의사결정에서 규범이나 합리성에서 체계적으로 벗어나는 패턴

  • 데이터 편향은 이러한 인지 편향의 결과일 수 있습니다

  • 예: 분석가가 최근 마케팅 캠페인을 분석하며 무의식적으로 긍정적 데이터만 선호하는 경우

긍정적 데이터에만 집중하는 분석가

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체계적 편향

  • 인지 편향이 개인의 의사결정에 해당한다면, 체계적 편향은 데이터 관련 활동을 좌우하는 더 넓은 이슈를 의미합니다
  • 데이터 수집, 분석, 해석의 프로세스·구조·시스템 자체에 내재된 편향입니다
  • 편향된 수집 방법, 알고리즘 설계 등 다양한 원인에서 비롯됩니다

체계적 편향을 고민하는 여성

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데이터 수명 주기의 편향

데이터 수명 주기와 편향을 보여주는 다이어그램

  • 체계적 편향과 인지 편향은 데이터 편향의 근원입니다
  • 다양한 데이터 편향을 이해하는 것이 영향에 대비하는 첫걸음입니다
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데이터 수집 편향 파헤치기

  • 선택 편향
    • 수집 과정이 특정 집단이나 특성을 우대합니다
  • 역사적 편향
    • 과거의 불평등이나 구조적 문제를 반영한 데이터
  • 측정 편향
    • 도구나 방법이 특정 속성을 체계적으로 잘못 측정합니다

데이터 수명 주기의 편향, 데이터 수집

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데이터 분석의 편향 파헤치기

  • 인지 편향
    • 대표적 유형은 확증 편향입니다
    • 기존 신념을 확인해 주는 정보만 찾고 해석하는 경향을 말합니다
  • 보고 편향
    • 특정 결과를 강조하거나 숨겨 데이터 서사를 왜곡할 때 발생합니다

데이터 수명 주기의 편향, 데이터 분석

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모델 개발의 편향

  • 알고리즘 편향

    • 학습 데이터의 편향이 머신러닝 모델에 반영될 때 발생합니다

  • 자동화 편향

    • 자동화가 기존 편향을 지속·증폭할 수 있어 인간의 검토가 중요합니다

데이터 수명 주기의 편향, 알고리즘

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연습해 봅시다!

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