16、食品消费数据分析中的偏差与算法透明度

食品消费数据分析中的偏差与算法透明度

一、食品消费数据分析中的可能偏差

1.1 数据谬误分类

在食品消费数据分析中，数据谬误是一个重要问题，可分为以下三类：
- 数据驱动的谬误 ：例如，机器学习算法训练集构建不当可能导致抽样偏差、因选择标准导致的不完整性（“幸存者偏差”）或数据分组标准的操纵（“选区划分操纵”）。
- 分析驱动的谬误 ：统计模型的欠拟合和过拟合是机器学习建模中常见的问题。欠拟合时，模型缺乏足够的描述能力来识别可推广的模式；过拟合则是由于模型过于贴合训练数据，导致泛化能力差。“回归均值”错误是指使用统计均值来概括现象以防止峰值或意外结果。
- 解释驱动的谬误 ：“错误因果关系”是对趋势的因果关系做出错误假设；依赖汇总指标可能会掩盖原始数据差异的重要性；“挑拣数据”（或确认偏差）是选择符合某些主张的结果而排除其他结果；“赌徒谬误”是认为根据数据不寻常的事情在未来会或不会发生。

1.2 偏差传播示例

通过一个理论实验框架可以说明偏差传播的情况。以下是一个自动化文献综述的流程：

graph LR
    A[数据构成训练集] --> B[机器学习算法获取结果]
    B --> C[结果转化为科学论文]
    C --> D[风险评估者通过算法检索论文]
    D --> E[论文构成文献综述算法的训练集]

在这个过程中，可能会出现不同类型的偏差：