資料偏誤的類型

制伏資料偏誤

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

決策動態

成人每天大約會做出 35,000 個有意識的決策

「我該走哪一條職涯路？」

「晚餐要吃什麼？」

• 啟發法可簡化大腦處理，讓你更快下決定

• 但啟發法也可能造成…認知偏誤

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

認知偏誤

在判斷與決策過程中，偏離常態或理性的系統性模式

• 資料偏誤可能源自這些認知偏誤

• 例如：分析師在檢視近期行銷活動時，不自覺偏好正向資料

系統性偏誤

• 認知偏誤著重於個人決策過程，系統性偏誤則凸顯引導資料相關活動的更廣泛問題
• 這些偏誤內建於用來蒐集、分析、詮釋資料的流程、結構或系統中
• 其來源包含偏頗的資料蒐集方法與演算法設計等多種原因

資料生命週期中的偏誤

• 系統性與認知偏誤是資料偏誤的根源
• 了解各種資料偏誤，是打造有效防禦其影響的第一步

揭露資料蒐集偏誤

• 選擇偏誤
  • 蒐集過程偏向特定族群或特性
• 歷史偏誤
  • 歷史資料反映過往不平等或系統性問題
• 測量偏誤
  • 工具或方法系統性地錯置某些屬性

揭露資料分析偏誤

• 認知偏誤
  • 以「確認偏誤」最常見
  • 指傾向尋找與解讀能證實原先信念的資訊
• 報告偏誤
  • 當特定發現被強調或隱匿，進而形塑資料敘事時發生

模型開發中的偏誤

• 演算法偏誤

  • 當機器學習模型反映訓練資料中的偏誤時發生

• 自動化偏誤

  • 強調人為監督的重要性，因為自動化流程可能無意間延續或放大既有偏誤

一起來練習吧！

制伏資料偏誤