Bias

Transparenz

Was ist Bias?

Bias nennt man ein Modell oder einen Datensatz, welche zu einer systematischen Verzerrung neigen. Dies kann eine Analyse bezüglich Genauigkeit oder Objektivität beeinflussen.

Vor allem im finanziellen oder technischen Bereich kann dies zu ungenauen Vorhersagen führen. Dies kann eventuell die Compliance oder auch die Entscheidungsfindung negativ beeinflussen.

Techopedia erklärt Bias

Bias kann vor allem in der Datenanalyse aber auch beim “Machine Learning” vorkommen. Vor allem dann, wenn ein spezifischer Datensatz nicht repräsentativ für das ist, was er letztendlich beschreiben soll. Ein Beispiel hierfür wäre zum Beispiel ein Finanzmodell, welches auf falschen Daten basiert und somit das Ergebnis negativ beeinflusst.

In der Technologie kann Bias auch in Algorithmen vorhanden sein, welche unterschiedliche Produkte oder Dienstleistungen empfehlen. Wenn ein Algorithmus beispielsweise auf Daten bezüglich bestimmter Produkttypen trainiert wird, kann es vorkommen, dass Produkte gegenüber anderen sozusagen bevorzugt werden.

Es ist von enormer Bedeutung einen Bias zu erkennen bzw. zu korrigieren, um genaue und vertrauenswürdige Modelle und Analysen zu gewährleisten. Tools und Techniken zur Bias-Minimierung sind daher ein wichtiger Bestandteil moderner Datenwissenschaft und Analytik.

Sie helfen, faire und objektive Entscheidungen zu ermöglichen und tragen zur Vertrauenswürdigkeit dieser Technologie bei.

Verwandte Begriffe

Olga Artyushina
Redakteurin
Olga Artyushina
Redakteurin

Versierte Autorin und Redakteurin mit über 8 Jahren Erfahrung in der Erstellung und Lokalisierung von Inhalten für Unternehmen im IT- und Finanzdienstleistungssektor. Bevor sie ihre berufliche Laufbahn begann, studierte Olga Internationale Wirtschaftskommunikation an der Internationalen Hochschule SDI München. Ihre Leidenschaft für die Informationstechnologie brachte sie schließlich in diesen Bereich. Aktuell verfasst, übersetzt und lektoriert Olga verschiedene Textmaterialien zum Thema Blockchain und Kryptowährung.