Os dados são importantes insumos para auxiliar na tomada de decisões da sua empresa.
Mas se você já se deparou com uma situação em que se sentiu confiante com os seus dados, entretanto as coisas não saíram como o programado, é possível que você estivesse lidando com vieses cognitivos, que podem distorcer e influenciar a sua percepção e análise.
Tais vieses são de cunho universal e correspondem a forma como nós processamos informações, porém adquirem um certo grau de complexidade quando se trabalha ou lida com dados.
Isso ocorre, porque os vieses cognitivos são considerados erros sistemáticos da nossa mente, que são influenciados por suas experiências pessoais e culturais, que provocam alterações nas nossas percepções e tomadas de decisões.
Mesmo se tratando de informações objetivas, a análise e coleta de dados são realizadas por humanos e podem ser tendenciosas.
Por isso, é preciso saber como evitar tais vieses para garantir que as análises sejam objetivas e efetivas.
Neste artigo vamos conhecer os principais tipos de vieses cognitivos na análise de dados e como evitá-los para que suas análises sejam o mais objetivas possível.
Descubra alguns dos tipos de vieses que podem ocorrer na análise de dados
Antes de mais nada é preciso esclarecer o conceito de viés nas análises, que devem ser focados na imparcialidade ou tendências que o profissional da análise de dados pode se deparar ao desprezar ou supervalorizar alguns dos parâmetros usados durante a análise.
Existem diferentes tipos de vieses cognitivos que influenciam o processo de análise de dados, entre os mais comuns, destacam-se:
- Viés de confirmação
Refere-se a tendência que temos em procurar por argumentos e evidências que possam confirmar as nossas próprias convicções, bloqueando nossa mente para que receba ideias novas e alternativas. Isso é motivado devido ao fato da nossa mente buscar segurança e conforto nos nossos primeiros pensamentos. - Viés de escolha
Esse tipo de viés ocorre quando lidamos com amostras ou informações que não representam a população. Isso acontece de forma natural quando trabalhamos com um reduzido grupo de dados ou usamos uma metodologia de amostragem que não é aleatória. - Viés histórico
Ocorre quando nossos preconceitos e crenças culturais e sociais interferem e influenciam nos processos sistemáticos. - Viés de sobrevivência
Este viés está relacionado a forma como conseguimos apenas nos lembrar de histórias de sucesso, não damos a devida visibilidade para demais amostras, podendo interferir na nossa capacidade de discernimento. - Viés de disponibilidade
Trata-se da forma como lidamos com os dados baseando-se apenas nas informações que estão disponíveis. - Viés de discrepância
Alguns dados são convenientemente visualizados como uma medida, mas essa operação que parece simples, pode ocasionar um efeito de discrepância e anomalia que pode distorcer as suas observações.
Podemos concluir que faz parte da rotina do analista de dados lidar com os vieses cognitivos e que é preciso contorná-los para aprender com os dados.
Apesar dos dados serem parte importante para as tomadas de decisões, saber como evitar os vieses de dados ajudam a tomar melhores decisões.
Mas como driblar os vieses de dados? Veremos isso a seguir.
Como evitar os vieses de dados e realizar uma análise imparcial e efetiva?
Não existe uma fórmula ou solução para evitar os vieses cognitivos de dados.
O fator que auxilia na prevenção dos vieses que tendenciam e influenciam na análise de dados, são algumas ações de autocrítica.
Uma dica para driblar o viés é envolver durante o processo de análise de dados mais de um profissional, para que os parâmetros não sejam definidos por uma única pessoa.
Outra forma de evitar os vieses é sempre definir como prioridade as análises e desconfiar de qualquer padrão que esteja evidenciado.
Afinal de contas, são exatamente esses padrões que os analistas tendem a procurar, de maneira consciente ou inconsciente.
Vale ressaltar, que a análise de dados – apesar de existirem tecnologias que podem ajudar na sua avaliação – ainda é um processo feito por humanos, e está sempre inserida em um determinado contexto, e portanto, traz consigo uma informação prévia.
Podendo influenciar na forma como lidamos com os dados e também como trabalhamos com a sua análise.
Agora que você já sabe como contornar os vieses, confira quais os impactos causados por eles em uma análise de dados.
Entenda de que forma os vieses impactam na análises de dados
Como vimos anteriormente, os vieses de dados podem atrapalhar o processo de análise podendo prejudicar, uma vez que o resultados dos dados podem ser falsos ou incompletos e interferem no ponto de vista da empresa.
Mas não é apenas nas empresas que os impactos podem ser percebidos, existem impactos externos que podem afetar a vida das pessoas, manifestando-se por meio de parâmetros discriminatórios e excludentes.
Podemos concluir que os vieses são o inimigo da análise de dados, uma vez que podem interferir na imparcialidade da pesquisa e na efetividade dos dados encontrados.
Afinal a análise de dados tem como objetivo encontrar características, descobrir padrões e tendências, entender o processo que gerou tais dados e por fim obter as informações que sejam mais relevantes.
Tais impactos também surtem efeito quando as pessoas se acostumam a treinar com modelos de machine learning.
Por sua vez, os modelos herdam vieses das pessoas que os desenvolvem, podendo produzir resultados inesperados e prejudiciais.
Saiba qual viés é considerado o mais prejudicial para uma análise de dados efetiva.
Porque o viés de confirmação é considerado o maior inimigo da análise de dados?
Como vimos anteriormente, o viés de confirmação é aquele em que buscamos por tendências que justifiquem uma informação que já temos como preconcebida.
Essa busca por informações conclusivas para o que já estabelecemos como certo, faz com que ignoremos ou não demos importância a informações que possam apontar uma conclusão contrária.
Sendo isso, uma consequência involuntária, que faz parte do comportamento humano, os cientistas de dados também estão sujeitos a sofrerem com esse fenômeno.
Mas para que isso não tenha consequências prejudiciais é necessário adotar medidas que ajudem a driblar o viés de confirmação, considerado um inimigo na análise de dados.
De acordo com a cientista e estatística de dados sul-africana Cassie Kozyrkov, fundadora do campo de inteligência de decisão do Google, é possível adotar certas medidas que ajudam a driblar o viés de confirmação. São elas:
- Não se apegue às suas opiniões preestabelecidas;
- Mantenha o foco na decisão e não na opinião;
- Estabeleça o controle;
- Planeje a decisão antes de buscar a informação.
Para trabalhar com a análise de dados é imprescindível seguir com as boas práticas que evitam o viés de confirmação e permitir a obtenção dos melhores resultados que podem influenciar nas decisões do seu negócio.
Além disso, vale lembrar que o verdadeiro valor dos dados está relacionado com as etapas analíticas que devem ser seguidas durante o processo, e que podem envolver algumas informações, que contrariam as suas próprias hipóteses.
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Publicado em 2022-03-29