Biais historique

Maîtriser les biais de données

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Comprendre le biais historique

  • Vous êtes analyste et enquêtez sur une série de vols dans un quartier
  • Vous constatez des incohérences : changements dans les tendances criminelles, la démographie et les pratiques policières
  • Le biais historique survient quand les événements passés ne reflètent plus fidèlement la situation actuelle
  • Deux types courants : biais technologique et biais contextuel

Analyste examinant des données criminelles en tenant compte du biais historique

Maîtriser les biais de données

Biais technologique

Il apparaît lorsque des avancées rendent les données historiques périmées ou moins pertinentes

  • Une analyste produit veut suivre l'évolution du comportement des utilisateurs à partir des données d'engagement
  • À cette époque, l'accès à Internet se faisait surtout par ordinateur de bureau
  • Les schémas observés ne reflètent pas forcément les interactions sur appareils mobiles

Personnes accédant à Internet sur leurs appareils

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Biais contextuel

Il renvoie aux changements de normes sociales, de préférences, de valeurs culturelles ou de conditions économiques qui influencent les données historiques

  • Une analyste marketing examine des données clients pour orienter les campagnes d'une marque de vêtements
  • Tenir compte de l'évolution des normes et valeurs culturelles
  • Une compréhension contextuelle est essentielle à la décision

Personnes aux normes, préférences et valeurs culturelles variées

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Études longitudinales

Scientifique examinant un graphique de longue durée

  • Les études longitudinales, qui suivent des sujets sur une longue période, sont particulièrement vulnérables au biais historique
  • Par exemple, tenir compte des changements climatiques dans les études à long terme sur le climat
  • Ne pas intégrer ce changement peut introduire un biais historique dans les analyses climatiques
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Facteurs additionnels à l'origine du biais historique

  1. Limites des sources de données historiques :
    • Des données incomplètes ou des groupes sous-représentés peuvent biaiser l'interprétation du passé
    • Des événements historiques ont pu faire perdre ou rendre inaccessibles certaines données
  2. Autres types de biais
    • D'autres biais peuvent alimenter le biais historique
    • Par exemple, le biais du survivant peut déformer la perspective historique

Schéma montrant des données manquantes et l'influence d'autres biais

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Impact sur l'interprétation des données

  • Le biais historique influence fortement l'interprétation des données
  • Ignorer le contexte historique peut mener à de fausses hypothèses sur les tendances

Personne prenant des décisions

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Passons à la pratique !

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