Tipuri de bias în date

Depășirea bias-ului în date

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Dinamica luării deciziilor

Persoană care ia decizii despre cină și carieră

Adulții iau aproximativ 35.000 de decizii conștiente pe zi

„Ce carieră ar trebui să urmez?"

„Ce ar trebui să mănânc la cină?"

  • Euristicile ajută creierul să simplifice procesarea informațiilor și să ia decizii mai rapid

  • DAR euristicile pot genera... biasuri cognitive

1 https://hbr.org/2023/12/a-simple-way-to-make-better-decisions
Depășirea bias-ului în date

Biasuri cognitive

Tipare sistematice de deviere de la normă sau raționalitate în procesele de judecată și decizie

  • Biasul în date poate rezulta din aceste biasuri cognitive

  • De exemplu: un analist care favorizează inconștient datele pozitive la analizarea unei campanii de marketing recente

Analist concentrat pe date pozitive

Depășirea bias-ului în date

Biasuri sistemice

  • În timp ce biasurile cognitive privesc deciziile individuale, biasurile sistemice evidențiază probleme mai largi care ghidează activitățile legate de date
  • Acestea sunt biasuri inerente proceselor, structurilor sau sistemelor utilizate pentru colectarea, analiza și interpretarea datelor
  • Apar din diverse motive, precum metode de colectare părtinitoare și design algoritmic

Femeie reflectând asupra biasurilor sistemice

Depășirea bias-ului în date

Biasul în ciclul de viață al datelor

Diagramă cu ciclul de viață al datelor și biasuri

  • Biasurile sistemice și cognitive reprezintă originile biasului în date
  • Înțelegerea tipurilor de bias este primul pas spre o apărare eficientă împotriva efectelor lor
Depășirea bias-ului în date

Biasuri în colectarea datelor

  • Biasul de selecție
    • Procesul de colectare favorizează anumite grupuri sau caracteristici
  • Biasul istoric
    • Date istorice care reflectă inegalități sau probleme sistemice din trecut
  • Biasul de măsurare
    • Instrumentele sau metodologiile denaturează sistematic anumite atribute

Diagramă cu biasuri în ciclul de viață al datelor, colectarea datelor

Depășirea bias-ului în date

Biasuri în analiza datelor

  • Biasul cognitiv
    • Biasul de confirmare este un tip prominent
    • Se referă la tendința de a căuta și interpreta informații care confirmă credințele existente
  • Biasul de raportare
    • Apare când anumite rezultate sunt evidențiate sau suprimate, influențând narațiunea datelor

Diagramă cu biasuri în ciclul de viață al datelor, analiza datelor

Depășirea bias-ului în date

Biasul în dezvoltarea modelelor

  • Biasul algoritmic

    • Apare când modelele de machine learning reflectă biasurile din datele de antrenament

  • Biasul de automatizare

    • Subliniază importanța supravegherii umane, deoarece procesele automate pot perpetua sau amplifica biasurile existente

Diagramă cu biasuri în ciclul de viață al datelor, algoritmi

Depășirea bias-ului în date

Să exersăm!

Depășirea bias-ului în date

Preparing Video For Download...