ประเภทของอคติในข้อมูล

การรับมือกับ Data Bias

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

พลวัตของการตัดสินใจ

บุคคลกำลังตัดสินใจเรื่องมื้อค่ำและเส้นทางอาชีพ

ผู้ใหญ่ตัดสินใจอย่างมีสติประมาณ 35,000 ครั้งต่อวัน

"ควรเลือกเส้นทางอาชีพใด?"

"วันนี้จะกินอะไรดี?"

  • ฮิวริสติกส์ ช่วยให้สมองประมวลผลข้อมูลได้ง่ายขึ้นและตัดสินใจได้เร็วขึ้น

  • แต่ฮิวริสติกส์อาจก่อให้เกิด... อคติทางความคิด

1 https://hbr.org/2023/12/a-simple-way-to-make-better-decisions
การรับมือกับ Data Bias

อคติทางความคิด

รูปแบบที่เบี่ยงเบนอย่างเป็นระบบ จากบรรทัดฐานหรือความมีเหตุผลในกระบวนการตัดสินใจ

  • อคติในข้อมูลอาจเกิดจากอคติทางความคิดเหล่านี้

  • ตัวอย่างเช่น: นักวิเคราะห์ เลือกมองข้อมูลเชิงบวกโดยไม่รู้ตัว ขณะวิเคราะห์แคมเปญการตลาด

นักวิเคราะห์กำลังโฟกัสข้อมูลเชิงบวก

การรับมือกับ Data Bias

อคติเชิงระบบ

  • อคติทางความคิดเกี่ยวข้องกับกระบวนการตัดสินใจส่วนบุคคล ในขณะที่ อคติเชิงระบบ สะท้อนปัญหาในวงกว้างที่ส่งผลต่อกิจกรรมด้านข้อมูล
  • อคติประเภทนี้ฝังอยู่ใน กระบวนการ โครงสร้าง หรือระบบ ที่ใช้เก็บ วิเคราะห์ และตีความข้อมูล
  • เกิดจากหลายสาเหตุ เช่น วิธีเก็บข้อมูลที่มีอคติและการออกแบบอัลกอริทึม

ผู้หญิงกำลังคิดเกี่ยวกับอคติเชิงระบบ

การรับมือกับ Data Bias

อคติในวงจรชีวิตของข้อมูล

แผนภาพวงจรชีวิตของข้อมูลและอคติ

  • อคติเชิงระบบและอคติทางความคิดคือจุดกำเนิดของอคติในข้อมูล
  • การเข้าใจประเภทของอคติในข้อมูลเป็นก้าวแรกสู่การรับมือกับผลกระทบอย่างมีประสิทธิภาพ
การรับมือกับ Data Bias

เปิดเผยอคติในการเก็บข้อมูล

  • อคติการคัดเลือก
    • กระบวนการเก็บข้อมูลเอื้อต่อบางกลุ่มหรือลักษณะเฉพาะมากกว่ากลุ่มอื่น
  • อคติทางประวัติศาสตร์
    • ข้อมูลในอดีตสะท้อนความไม่เท่าเทียมหรือปัญหาเชิงระบบที่ผ่านมา
  • อคติจากการวัด
    • เครื่องมือหรือวิธีการบิดเบือนคุณลักษณะบางอย่างอย่างเป็นระบบ

แผนภาพอคติในวงจรชีวิตข้อมูล ขั้นตอนการเก็บข้อมูล

การรับมือกับ Data Bias

เปิดเผยอคติในการวิเคราะห์ข้อมูล

  • อคติทางความคิด
    • อคติยืนยันเป็นประเภทที่พบบ่อย
    • หมายถึงแนวโน้มที่จะแสวงหาและตีความข้อมูลที่สอดคล้องกับความเชื่อเดิม
  • อคติในการรายงาน
    • เกิดขึ้นเมื่อผลลัพธ์บางอย่างถูกเน้นหรือละเว้น ส่งผลต่อการนำเสนอข้อมูล

แผนภาพอคติในวงจรชีวิตข้อมูล ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล

การรับมือกับ Data Bias

อคติในการพัฒนาโมเดล

  • อคติเชิงอัลกอริทึม

    • เกิดขึ้นเมื่อโมเดล machine learning สะท้อนอคติที่มีอยู่ในข้อมูลฝึก
  • อคติจากระบบอัตโนมัติ

    • ชี้ให้เห็นความสำคัญของการกำกับดูแลโดยมนุษย์ เพราะกระบวนการอัตโนมัติอาจสืบทอดหรือขยายอคติที่มีอยู่โดยไม่ตั้งใจ

แผนภาพอคติในวงจรชีวิตข้อมูล ขั้นตอนอัลกอริทึม

การรับมือกับ Data Bias

มาฝึกกันเถอะ!

การรับมือกับ Data Bias

Preparing Video For Download...