Существуют миллиарды вариаций неявных предубеждений, которые уникальны для людей, придерживающихся этих предубеждений. На самом деле, все мы, люди, придерживаемся многих предубеждений, необходимых для нашего выживания: предрассудков против гнилой или прокисшей пищи, предубеждений против прикосновения к горячей плите. Помимо этих первичных предубеждений, у нас также есть множество индивидуальных приобретенных предубеждений за или против вещей, которые влияют на принятие нами решений. Например, если вы выросли с любящей семейной собакой, у вас может быть иное отношение к собакам, чем у человека, на которого в детстве напала бездомная собака. Эти предубеждения влияют на решения и реакции, рациональные или иррациональные. Даже попытка классифицировать предубеждения может пугать, и любая попытка сама по себе может быть предвзятой. Диаграмма, представленная на рис. 1, — это моя попытка понять, как связаны когнитивные, институциональные и экспериментальные предубеждения.
Рисунок 1: Карта когнитивных, системных и экспериментальных искажений
В этой интерпретации (рис. 1) все системные искажения начинаются с когнитивных искажений людей, составляющих организации, которые, в свою очередь, являются частями систем. Затем эти люди институционализируют свои собственные предубеждения в различных системах и институтах, частью которых они являются. Есть много способов, которыми это происходит: включая, помимо прочего, создание предвзятых наборов данных, принятие решений о найме или увольнении на основе предубеждений и многое другое.
Как я говорил в моем предыдущем посте о предвзятости подтверждения, некоторые предубеждения особенно пагубны, потому что они относительны. Идентичная информация может вызывать у людей совершенно разные реакции в зависимости от предубеждений, которых придерживаются эти люди.
К счастью, мы можем рассматривать оптимизм/пессимизм как пример одной предвзятости, связанной с внешней ценностью, пониманием положительного и отрицательного. Даже алгоритмы машинного обучения способны надежно количественно определять положительное или отрицательное отношение к контенту, изучая помеченные наборы данных, созданные людьми, на основе согласованных условий того, что означает, что что-то может быть положительным или отрицательным.
Я хочу отметить, что на рис. 1 экспериментальная предвзятость охватывает как институциональную, так и когнитивную предвзятость, потому что эксперименты происходят не только в лаборатории, а экспериментаторы — не просто часть учреждений. Мы постоянно проводим эксперименты в своей голове, и мы всегда должны быть осторожны с тем, как наши предубеждения влияют на нашу способность проводить эти ежедневные эксперименты этичным и объективным образом. Мы все, например, виновны в том, что ошибочно принимаем корреляцию за причинно-следственную связь в нашей повседневной жизни. Делать прогнозы, полагаясь на предвзятость, буквально является частью человеческой натуры.
Вот почему мы создали VeriCrypt, чтобы помочь людям лучше осознать свои предубеждения и принимать решения, основанные на данных. Вы можете использовать VeriCrypt для оценки контента, с которым вы столкнулись, на предвзятость. Мы все взаимосвязаны с окружающим миром, и признание наших собственных предубеждений может помочь нам создать лучший опыт для наших друзей, коллег и других жителей этой великой Земли.
