डेटा के खतरों से सावधान रहें

टोयोटा रिसर्च इंस्टीट्यूट के एक हालिया पेपर लिंडा चांग और उनके सह-लेखक एक संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह की पहचान करते हैं कि वे “परिमाणीकरण निर्धारण” कहते हैं। निर्णय लेने के लिए अकेले डेटा पर निर्भर करने का जोखिम परिचित है: इसे कभी-कभी मैकनामारा गिरने के रूप में संदर्भित किया जाता है, जो कि एक अमेरिकी सचिव ने वियटम को गलत तरीके से बताया है। संख्या।

इसका कारण यह है कि डेटा विशेष रूप से तुलना करने के लिए अनुकूल है। एक प्रयोग में, प्रतिभागियों को एक पदोन्नति के लिए दो सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के बीच चयन करने की कल्पना करने के लिए कहा गया था। एक इंजीनियर को सीढ़ी पर चढ़ने की अधिक संभावना के रूप में मूल्यांकन किया गया था, लेकिन फर्म में रहने की संभावना कम थी; अन्य, इसके विपरीत, प्रतिधारण की अधिक संभावना थी लेकिन उन्नति की कम संभावना थी। शोधकर्ताओं ने इस जानकारी को प्रस्तुत करने के तरीके को अलग कर दिया। उन्होंने पाया कि प्रतिभागियों को भविष्य के पदोन्नति की संभावनाओं के आधार पर चुनने की अधिक संभावना थी जब केवल उस कसौटी को निर्धारित किया गया था, और जब एक संख्या संलग्न की गई चीज़ थी, तो अवधारण संभावना पर चयन करने के लिए।

इस पूर्वाग्रह का एक उत्तर सब कुछ निर्धारित करना है। लेकिन, जैसा कि लेखक बताते हैं, कुछ चीजें दूसरों की तुलना में मुशायती हैं। एक फर्म की संस्कृति अपने वेतन स्तर की तुलना में नौकरी चाहने वालों के लिए एक संख्या के रूप में व्यक्त करना कठिन है। डेटा एक प्रारंभिक चरण के निवेशक को एक संस्थापक के लचीलापन की तुलना में स्टार्टअप के वित्तीय के बारे में अधिक बता सकता है। संख्या आसान तुलना के लिए अनुमति देती है। समस्या यह है कि वे हमेशा पूरी कहानी नहीं बताते हैं।

अन्य जोखिम भी हैं। मनुष्य समान संज्ञानात्मक पूर्वाग्रहों को संख्याओं के विश्लेषण के लिए लाते हैं जैसा कि वे अन्य निर्णयों के लिए करते हैं। पुष्टिकरण पूर्वाग्रह लें, अपने दृष्टिकोण के लिए समर्थन के रूप में जानकारी की व्याख्या करने की प्रवृत्ति। एक अन्य प्रयोग में न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय के इटाई यानाई और हेनरिक हेइन विश्वविद्यालय के मार्टिन लेचर ने कंप्यूटर-विज्ञान के स्नातक को यह कहने के लिए कहा कि वे धन और खुशी के बीच सामान्य सहसंबंध की उम्मीद करते हैं, उन्हें 1,000 व्यक्तियों के लिए इन दो चर के बीच संबंधों का एक काल्पनिक डेटासेट दिखाने से पहले। एक समान ग्राफ के साथ सामना किया गया, जिन छात्रों को सकारात्मक सहसंबंध की उम्मीद थी, वे डेटा में एक को देखने की अधिक संभावना रखते थे। विश्वासों ने व्याख्या को प्रभावित किया।

बहुत से लोग बुनियादी डेटा साक्षरता के साथ संघर्ष करते हैं: उपभोक्ताओं को अधिक संख्या में प्रतियोगियों के साथ प्रतियोगिताओं में भाग लेने की संभावना कम होती है, तब भी जब पुरस्कार जीतने की संभावनाएं बिल्कुल समान होती हैं। एआई मॉडल पर उत्साह के साथ एक दुनिया में, एल्गोरिदम पर भरोसा करना इसके लिए समझदार समाधान की तरह लग सकता है। एक और प्रयोग में, फ्रैंकफर्ट स्कूल ऑफ फाइनेंस एंड मैनेजमेंट के होसिन निकपेयम और मिर्को क्रेमर और ईएसएमटी बर्लिन के फ्रांसिस डी वेरकोर्ट ने पाया कि प्रबंधकों को तब अप्रभावित किया गया था जब अन्य निर्णय निर्माताओं ने मशीन के नेतृत्व वाली सिफारिशों को नजरअंदाज कर दिया और अपने स्वयं के फैसले का प्रयोग किया। यदि परिणाम खराब था, तो उन्होंने उन्हें दोषी ठहराया, और अगर यह अच्छा था तो उन्हें पुरस्कृत नहीं किया। लोग कहते थे कि आईबीएम खरीदने के लिए किसी को भी कभी नहीं निकाला गया था। यह कल्पना करना मुश्किल नहीं है कि “एल्गोरिथ्म का अनुसरण करने के लिए कोई भी नहीं निकाला जाता है” आधुनिक दिन के समकक्ष बनने के लिए।

लेकिन ऐसे समय होते हैं जब मनुष्यों का फायदा होता है। डेटासेट दुनिया को वापस दर्शाते हैं, उदाहरण के लिए, दुनिया के रूप में यह नहीं हो सकता है। मौजूदा पैटर्न को देखकर मौलिक रूप से नए विचारों का मूल्यांकन करना कठिन है। एचबीओ के शुरुआती दिनों में, एक अग्रणी टीवी चैनल, अधिकारियों ने मोल्ड को तोड़ने वाले कार्यक्रमों के लिए वृत्ति और विरोधाभास के मिश्रण पर संचालित किया, जो मोल्ड को तोड़ दिया: अपवित्र कॉमेडी स्पेशल, एक जेल नाटक जिसने पहले एपिसोड में एक मुख्य चरित्र को मार दिया। अन्य नेटवर्क ने थेरेपी में एक हिंसक डकैत के विचार को ठुकरा दिया; एचबीओ ने नहीं किया। डेटा पर भरोसा करने से अधिक पता लगाने योग्य निर्णय हो सकते हैं, लेकिन वे भी सुरक्षित रहे होंगे।

इसमें से कोई भी यह कहना नहीं है कि इंस्टिंक्ट डेटा को ट्रम्प करता है, या यह दावा करने के लिए कि मनुष्य मशीनों की तुलना में बेहतर निर्णय लेते हैं। से बहुत दूर। लेकिन यह एक चेतावनी है। संख्या कठोरता, निश्चितता और निष्पक्षता का वादा करती है। उनके पास खामियां भी हैं।

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