Meilleurs Biais 2022

Qu'est-ce que le biais?

Le biais est une erreur systématique que les gens commettent qui les amène à accorder un poids disproportionné sur une idée ou une chose sur une autre. Ces biais peuvent être appris ou innés. Alors que nous apprenons le monde, nous développons des préjugés pour ou contre certains groupes, individus ou croyances. Les scientifiques appellent le biais dans l'erreur systématique de la science. Le biais est le résultat de nos préexpositions préexistantes à faire certaines croyances, opinions et jugements.

Biais implicite

Lorsque nous faisons des jugements automatiques, étaient souvent biaisés contre les membres du groupe racial ou ethnique opposé. Ce biais inconscient est courant, et des études ont montré qu'elle a un impact sur de nombreux aspects de notre vie, de l'embauche à la police. De plus, ce biais peut affecter de nombreux secteurs importants de la société, y compris le système juridique. Cette recherche est basée sur plusieurs théories philosophiques qui expliquent le phénomène. Explorons certaines de ces théories et leurs effets sur nos actions.

L'un des arguments les plus convaincants pour l'existence d'un biais implicite est l'existence de stéréotypes, qui sont inculqués dans nos esprits lorsque nous ne comprenons pas le contexte complet de la situation. À cet égard, la notion d'intersectionnalité est particulièrement importante, car les problèmes de désavantage sont communs à plus d'une catégorie d'identité. De même, l'association des jeunes filles avec des poupées, par exemple, pourrait être une forme de biais implicite. Cette association soutient une fausse notion de féminité et empêche les filles d'exceller dans des sujets traditionnellement maxuclins.

L'approche basée sur les croyances du biais soutient que les biais implicites sont le résultat d'un ensemble de schémas cognitifs que nous utilisons pour porter des jugements. Ce sont des grappes conceptuelles de concepts culturellement partagés ou de structures de connaissances abstraites qui décrivent les caractéristiques et les attributs déterminants de la cible. Par exemple, le mot mère évoque un schéma d'attributs et un ensemble de caractéristiques de définition. Ces schémas sont utiles pour la catégorisation sociale et peuvent nous aider à organiser nos motivations et nos sentiments. Ces processus sont sans effet.

Biais de confirmation

Le biais de confirmation se produit lorsque les gens ont tendance à se concentrer sur des instances positives. Lorsque les gens recherchent des informations pour confirmer leurs croyances, ils rechercheront des preuves qui prouvent la vérité de leur hypothèse. En d'autres termes, les gens veulent se sentir intelligents. Mais lorsque le contraire est vrai, ils ont tendance à se concentrer sur des preuves positives. Cela peut conduire à une situation où le résultat d'une étude est différent de ce qui était à l'origine prévu. Ce biais peut également conduire à de mauvaises décisions.

Pour contrer les biais de confirmation, les investisseurs doivent reconnaître que leur comportement est basé sur une tendance à rechercher des informations qui soutiennent leurs croyances existantes. En connaissant cette tendance, les investisseurs peuvent surmonter les mauvaises décisions et éviter de tomber dans des bulles. Ils peuvent le faire en évitant les questions affirmatives et en recherchant des opinions à contre-courant. En étant conscient du biais de confirmation, vous pouvez prendre des décisions éclairées qui ne sapent pas vos objectifs financiers. Si vous n'aimez pas ce que vous lisez, vous pouvez lire un livre ou regarder une vidéo qui contredit vos croyances.

Biais inductif

Le biais inductif peut entraîner un sur-ajustement, ce qui est préjudiciable à la généralisation. Par exemple, CNN fonctionne mieux pour la reconnaissance d'image qu'une fonction linéaire, c'est pourquoi les algorithmes d'apprentissage peuvent sélectionner parmi une variété de fonctions. Il est important de garder à l'esprit ce biais lors de l'évaluation de l'efficacité de différents modèles. Le biais inductif est souvent un problème dans l'apprentissage automatique, qui est une source courante d'erreurs. L'article suivant discutera de la façon de reconnaître et d'éviter les conséquences d'un biais inductif dans l'apprentissage automatique.

Le biais associé au raisonnement inductif est une partie inévitable du processus d'apprentissage humain. Le biais inductif peut se glisser dans des prédictions algorithmiques, en particulier lorsque l'algorithme d'apprentissage est formé pour faire des prédictions basées sur des observations limitées. Ce processus est connu sous le nom d'induction. Le processus de construction d'une hypothèse est appelé inductif. Contrairement au langage naturel, le raisonnement inductif ne nécessite aucune connaissance préalable de la fonction cible. Cependant, ce biais n'est pas nécessairement mauvais, car il est nécessaire pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage humain.

Biais médiatique

Dans une étude récente, les chercheurs ont tenté d'identifier le biais des médias et son influence sur le contenu des nouvelles. Les auteurs de l'étude ont utilisé une mesure indirecte des tendances politiques: les Américains pour l'action démocratique, qui est une mesure des valeurs politiques des organisations référentielles. Fait intéressant, cet indice a été développé par la Rand Corporation, une organisation de recherche à but non lucratif avec des liens avec le ministère de la Défense. Les auteurs de l'étude concluent qu'il existe un biais libéral dans les médias américains, mais il n'est pas clair si ceux-ci sont vrais ou faux.

Les chercheurs ont constaté que le biais des médias peut conduire à un sentiment de méfiance envers un fournisseur de nouvelles. Les résultats ont montré que les médias avec des agendas politiques non divulgués étaient plus susceptibles de fausser les reportages envers leurs points de vue politiques préférés. Le biais était encore plus prononcé dans les reportages sur l'administration Obama. Malgré ces résultats, l'étude des auteurs a montré que le biais des médias n'est pas aussi omniprésent qu'on le pensait souvent. Même si les médias utilisent une bulle de filtre pour maintenir leurs biais éditoriaux sous les wraps, ils ont un grave problème sous forme de journalisme mensonge.

Biais de prévision

Lorsqu'une entreprise fait une prévision, ce n'est pas pour toute la période historique. Plus les prévisions sont plus étroites, plus les prévisions sont étroites de la demande historique. De plus, les prévisions doivent être décomposées et mesurées pour pouvoir trouver un biais. Dans cet exemple, la prévision était pour la période des mois 8 à 10.

Lors de la définition du biais, il est important de comprendre le degré d'incertitude impliquée. Alors que de nombreux académiciens définissent le biais différemment, nous pouvons le définir comme une estimation erronée de la probabilité d'un résultat donné. En termes simples, un biais positif est lorsque les prévisions sont plus favorables que la demande réelle. Mais la définition exacte d'un biais varie. Alors, comment pouvons-nous déterminer si une prévision est biaisée? Une façon consiste à étudier son niveau d'incertitude.

Importance du biais culturel

Un problème majeur avec les biais inconscients est qu'il conduit à des évaluations défectueuses basées sur une justification défectueuse. Cela empêche l'innovation, la créativité et la productivité. Il inhibe également la collaboration des employés. De plus, il empêche une culture de travail diversifiée. La création d'un environnement de travail inclusif encourage la confiance et la coopération entre les travailleurs. Un environnement diversifié encourage également l'innovation. Cependant, il existe de nombreux risques de biais inconscients sur le lieu de travail. Si vous voulez réussir votre carrière, vous devez savoir comment contrer les préjugés inconscients.

Un autre danger de biais culturel est les tests standardisés. Les éducateurs supposent souvent que tous les élèves sont préparés pour le même type de test, et donc mal interpréter les réponses. De plus, le biais culturel est courant dans la scolarité, où les éducateurs supposent que tous les élèves ont le même niveau d'éducation. Par conséquent, les élèves permettent souvent de mal. En bref, le biais culturel peut causer de graves problèmes. Bien que nous ne puissions pas éliminer complètement les biais culturels, nous pouvons essayer de le contrer et de l'éviter.



Nathalie Philippé


Acheteuse Mercerie - Production PAP Femme
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- Création des fiches matières et mise à jour des prix fournisseurs) - Gestion et suivi du planning de production ( Doublures, Thermocollants, Merceries) fournisseurs) Travail en collaboration étroite avec le bureau d’études et des méthodes : - Recherche et études de nouvelles merceries, doublures, thermocollants en fonction du besoin Produit Finis. (test thermocollants, test doublures …)

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