歴史的バイアス

データバイアスを攻略する

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

歴史的バイアスの理解

  • あなたは近隣の一連の窃盗事件を調査するアナリスト
  • 犯罪パターン、人口動態、警察対応の変化などの不一致に気づく
  • 歴史的バイアスは、過去の出来事が現在を正確に反映しないときに生じる
  • 代表的な2種類：技術的バイアスと文脈的バイアス

歴史的バイアスを考慮して犯罪データを分析するアナリスト

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技術的バイアス

技術の進歩で、過去データが陳腐化・低関連になる場合に生じる

  • プロダクトアナリストがエンゲージメントデータでユーザー行動の変化を分析する
  • 当時はデスクトップが主なインターネット接続手段だった
  • その行動パターンはモバイルでの利用を正確に反映しない可能性がある

各種デバイスでインターネットにアクセスする人々

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文脈的バイアス

社会規範、嗜好、文化的価値観、経済状況の変化が歴史データに影響することを指す

  • マーケティングアナリストが衣料ブランドの広告に向け顧客データを分析する
  • 変化する文化的規範や価値観を考慮する
  • 意思決定には文脈理解が不可欠

規範、嗜好、文化的価値観を持つ人々

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縦断研究

長期の折れ線グラフを見る科学者

  • 被験者を長期追跡する縦断研究は、歴史的バイアスを受けやすい
  • 例：長期の気候研究で気候変動を考慮する必要がある
  • これを無視すると、気候分析に歴史的バイアスが生じる
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歴史的バイアスを生む追加要因

  1. 歴史的データ源の限界:
    • 欠測や過小代表により、過去の出来事の解釈が偏る
    • 出来事によりデータが失われたり、アクセス不能になることがある
  2. その他のバイアス
    • 他のバイアスが歴史的バイアスに寄与することがある
    • 例：生存者バイアスで歴史観が歪む

欠測データと他のバイアスの影響を示す図

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データ解釈への影響

  • 歴史的バイアスはデータ解釈に大きく影響する
  • 歴史的背景を無視すると、トレンドに関する誤った前提につながる

意思決定をする人

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Passons à la pratique !

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