Biais (distorsion)

Dans diverses disciplines, un biais est une erreur systématique ou une simplification abusive. vignette|L'interprétation des formes aléatoires apparaissant à la surface de la Lune constitue un exemple courant de biais perceptuel causé par la paréidolie (processus tendant à discerner une forme familière parmi des formes aléatoires). Les biais peuvent être transmis implicitement avec le contexte culturel. Un individu peut notamment développer un biais en faveur ou à l'encontre d'un autre individu, d'un groupe ethnique, d'une identité de sexe ou de genre, d'une nation, d'une religion, d'une classe sociale, d'un parti politique, d'une théorie, d'une idéologie ou d'une espèce. « Biaisé » signifie unilatéral, manquant de neutralité de point de vue ou d'ouverture d'esprit. Les biais peuvent prendre de nombreuses formes et sont associés aux préjugés et à l'intuition. En science et technique, un biais est une erreur de mesure. Un biais statistique peut résulter d'un échantillonnage déséquilibré d'une population, ou d'un procédé d'évaluation qui ne donne pas un résultat précis en moyenne. Biais cognitif Un biais cognitif est un faux-pas récurrent dans la réflexion, l'évaluation, la mémorisation ou d'autres processus cognitifs. C'est-à-dire un schéma suivant lequel apparaissent des déviations par rapport aux normes en matière de jugement, ces déviations pouvant amener à créer des inférences de manière déraisonnable. Les individus créent leur propre « réalité sociale subjective » à partir de leurs propres perceptions, leur vision du monde peut dicter leur comportement. Ainsi, les biais cognitifs peuvent parfois conduire à une distorsion perceptuelle, à un jugement inexact, à une interprétation illogique ou à ce que l’on appelle généralement l'irrationalité. Cependant, certains biais cognitifs sont considérés comme adaptatifs et peuvent donc conduire au succès dans la situation appropriée. En outre, les biais cognitifs peuvent permettre des choix plus rapides lorsque la vitesse a plus de valeur que la précision.

Exploiting the Signal-Leak Bias in Diffusion Models

It’s All Relative: Learning Interpretable Models for Scoring Subjective Bias in Documents from Pairwise Comparisons

Biases in Information Selection and Processing: Survey Evidence from the Pandemic

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