Tác động của thiên lệch dữ liệu đến quyết định

Chinh phục thiên lệch dữ liệu

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Thiên lệch và đạo đức dữ liệu

Quyết định chỉ đáng tin khi dữ liệu đáng tin
Khi dữ liệu không phù hợp mục tiêu, đó là vấn đề đạo đức dữ liệu
Bao gồm nghĩa vụ đạo đức và luân lý khi thu thập, phân tích, sử dụng dữ liệu
Giải quyết các vấn đề như phân biệt đối xử, quyền riêng tư, minh bạch và trách nhiệm giải trình

Mọi người làm việc, cân nhắc đạo đức dữ liệu

Thiên lệch dữ liệu có thể dẫn đến đối xử bất công với cá nhân hoặc nhóm
Dữ liệu thiên lệch có thể tạo ra kết quả mang tính phân biệt
Ví dụ:
- Lấy mẫu thiên lệch trong dữ liệu mua hàng có thể vô tình gây bất lợi cho một số nhóm nhân khẩu học
- Dẫn đến chiến lược marketing thiên lệch

Nhắm mục tiêu nhóm khách hàng

Cán cân nghiêng về bên phải do thiên lệch

Mô hình huấn luyện trên dữ liệu thiên lệch có thể học và củng cố thiên lệch xã hội hiện hữu
Giả sử dữ liệu huấn luyện của thuật toán gợi ý chủ yếu là nội dung từ một hệ tư tưởng chính trị cụ thể
Thuật toán có thể gợi ý nội dung phù hợp với hệ tư tưởng chiếm ưu thế đó

Khi thiên lệch trong quyết định bị phát hiện, nó sẽ làm xói mòn niềm tin vào dữ liệu
Trường hợp xấu nhất dẫn đến vấn đề pháp lý và đạo đức
Có thể gây ra kiện tụng và tổn hại danh tiếng tổ chức

Biểu đồ xu hướng giảm và phản hồi khách hàng kém

Hiệu suất giảm

Thiên lệch có thể dẫn đến quyết định kém, cản trở hiệu suất và đổi mới
Ví dụ:
- Tỷ lệ sử dụng của một nhóm giảm do thiên lệch
- Dẫn đến đánh giá hiệu suất sai lệch
- Ảnh hưởng phân bổ nguồn lực, hiệu quả quy trình và đổi mới

Vòng lặp phản hồi

Thiên lệch tạo vòng lặp phản hồi: thiên lệch lịch sử được củng cố và kéo dài theo thời gian
Quyết định thiên lệch tạo dữ liệu mới thiên lệch, tiếp tục chi phối các quyết định sau này

Chinh phục thiên lệch dữ liệu