• صاحب المنشور: فادية الكتاني
  
  ملخص النقاش:
  ### تحيز البيانات: تحديات ومخاطر التوجيه غير المتعمد للمعلومات الصحيحة

التحيز في البيانات يعد مشكلة شائعة ومتنامية في العصر الرقمي. هذا التحيز يمكن أن يحدث نتيجة مجموعة متنوعة من العوامل، مثل طريقة جمع البيانات، تصميم الأنظمة، والبيئات التي يتم فيها استخدام هذه البيانات. عندما تصبح البيانات متحيزة، فإنها قد توجهنا نحو نتائج خاطئة أو غير كاملة، مما يؤدي إلى قرارات مؤسفة وبرامج سياسة غير فعالة.

فيما يلي بعض الطرق الرئيسية التي يمكن أن يظهر بها التحيز في البيانات:

1. انتقاء بيانات محدد: إذا تم اختيار عينة من البيانات بطريقة تحابي فئة معينة من الأشخاص أو المواقف، فقد يؤدي ذلك إلى تمثيل منحرف للواقع الأكبر. على سبيل المثال، إذا استندت بحثًا حول مستوى التعليم بين المجتمع إلى طلاب جامعات فقط، ستكون النتائج متحيزة لأن أغلبية السكان ليسوا طلاب جامعيات.

1. تصميم النظام المتحيز: حتى لو كانت عملية أخذ العينات موزعة بشكل عشوائي وغير متحيزة، فإن التصاميم الخاطئة للنظام نفسه قد تخلق تحيزاتBUILT-IN . وهذا يشمل الأمور مثل الأسئلة الموجودة في الاستطلاعات، بنى نماذج التعلم الآلي المستخدمة في المعالجة اللغوية الطبيعية.

1. تأثيرات الظروف البيئية: البيئة التي تتواجد فيها البيانات أيضا تلعب دوراً مهماً. الخصوصية الاجتماعية والثقافية والدينية كلها عوامل يمكن أن تؤثر بشكل كبير على كيف يجيب الناس وتساعدهم بتوفير معلوماتهم الشخصية وأكثر دقة ممكنة.

للتعامل مع هذه التحديات، هناك حاجة شديدة لزيادة الشفافية والمراقبة أثناء جمع ومعالجة البيانات. ينبغي تقييم جميع مراحل العملية بعناية للتأكد من أنها ليست معرضة للتحيزات المحتملة. بالإضافة لذلك، يجب تطوير أدوات جديدة لإزالة تلك التحيزات بمجرد تحديد مصدرها.

بشكل عام, يتطلب مواجهة خطر التحيز في البيانات جهداً مستمراً عبر مختلف القطاعات - سواء كان ذلك علم الأحياء الحاسوبي, الذكاء الاصطناعي, الاقتصاد, السياسة العامة وغيرها الكثير. إن فهم وفهم كيفية ظهور التحيز وكيفية تجنبه جزء حيوي للحفاظ على مصداقيتنا واستخدامنا الفعال لموارد المعلومات الخاصة بنا والتي غالبًا ما تكون نادرة الثمن وفي نفس الوقت حسّاسة للغاية للأخطاء البشرية والتكنولوجية.