8、算法数据偏差与稳定性偏差全解析

算法数据偏差与稳定性偏差全解析

在当今数字化时代，数据和算法在各个领域都发挥着至关重要的作用。然而，数据中可能存在的偏差以及算法自身的稳定性偏差，却可能对决策产生不良影响。下面我们将深入探讨数据可能引入的偏差以及算法的稳定性偏差。

数据引入的偏差

数据引入的偏差主要有以下几种类型：
1. 定性数据的主观偏差 ：当对定性标签进行主观判断时，很容易产生偏差。例如，在一个不完善的分类系统中，只有“医生”和“护士”作为医疗职业类别，“物理治疗师”可能会因性别刻板印象被错误分类。大多数男性物理治疗师可能会被归为医生和外科医生一类，而女性物理治疗师可能会被认为是护士。
2. 看似定量数据的偏差 ：
- 数据收集的估计偏差 ：理论上客观的定量数据，如申请人的年收入，在实际收集时往往是估计值，存在偏差。因为几乎没有人能准确知道自己的实际收入，很多人会对自己的收入进行估算。而且，许多申请人为了获得大额贷款，可能会夸大自己的收入。例如，可能会将收入较高的一个月当作常态，然后乘以 12 来估算年收入。
- 算法关联导致的利益偏差 ：当算法在数据输入和理想结果（如获得贷款）之间建立直接联系时，会引发利益偏差。比如银行的算法对不同收入区间设置了得分规则，销售人员可能会在申请人真实收入略低于阈值时，将其收入“四舍五入”以提高得分。
3. 受创伤数据的偏差 ：
- 一次性事件的影响 ：数据可能会受到一次性事件的影响，就像孩子经历创伤事件后行为会受