Biais cognitif

alt=180+ cognitive biases, designed by John Manoogian III (jm3)|vignette|302x302px|Les biais cognitifs peuvent être organisés en quatre catégories : les biais qui découlent de trop d'informations, pas assez de sens, la nécessité d'agir rapidement et les limites de la mémoire. Modèle Algorithmique: John Manoogian III (jm3) Modèle Organisationnel: Buster Benson. Un biais cognitif est une déviation dans le traitement cognitif d'une information. Le terme biais fait référence à une déviation de la pensée logique et rationnelle par rapport à la réalité. Les biais cognitifs conduisent le sujet à accorder des importances différentes à des faits de même nature et peuvent être repérés lorsque des paradoxes ou des erreurs apparaissent dans un raisonnement ou un jugement. L'étude des biais cognitifs fait l'objet de nombreux travaux en psychologie cognitive, en psychologie sociale et plus généralement dans les sciences cognitives. Ces travaux ont identifié de nombreux biais cognitifs propres à l'esprit humain à travers de multiples domaines : perception, statistiques, logique, causalité, relations sociales, etc. Du point de vue de leurs domaines, on peut distinguer entre autres des erreurs de perception, d'évaluation, d'interprétation logique. Ces biais cognitifs ne sont généralement pas conscients. Leur caractérisation est importante aussi bien dans les domaines judiciaire que scientifique puisqu'ils sont néfastes dans un processus logique. La publicité exploite souvent des biais cognitifs pour faire passer ses messages (raisonnement fallacieux, oubli de la fréquence de base). Certains de ces biais peuvent en fait être efficaces dans un milieu naturel tel que ceux qui ont hébergé l'évolution humaine, permettant une évaluation ou une action plus performante ; tandis qu'ils se révèlent inadaptés à un milieu artificiel moderne. Selon Jean-François Le Ny, psychologue spécialisé dans la cognition : . Le terme de biais cognitif a été introduit au début des années 1970 par les psychologues Daniel Kahneman et Amos Tversky pour expliquer certaines tendances vers des décisions irrationnelles dans le domaine économique.

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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