BiasMinimierung
Biasminimierung bezeichnet Maßnahmen, die darauf abzielen, systematische Verzerrungen in Denkprozessen, Datensätzen, Entscheidungen oder Modellen zu verringern. Sie spielt in Bereichen wie Kognition, Statistik und maschinellem Lernen eine Rolle. Dabei wird zwischen kognitiven Bias, also menschlichen Verzerrungen, und algorithmischem bzw. statistischem Bias, der aus Daten, Modellen oder Messfehlern herrührt, unterschieden. Ziel ist verlässlichere Ergebnisse, die genauer, gerechter und robuster sind.
Im maschinellen Lernen entsteht Bias oft durch unausgewogene Daten, fehlerhafte Labels, unrepräsentative Merkmalsverteilungen oder unbeabsichtigte Zusammenhänge.
Praktisch bedeutet Biasminimierung oft ein Spannungsfeld zwischen Genauigkeit, Fairness und Robustheit. Überkorrektur kann Leistung mindern; Datenqualität,
Anwendungsfelder umfassen Kreditvergabe, Personalwesen, Gesundheitswesen, Sicherheits- und Strafverfolgungsbereiche sowie allgemeine Entscheidungsprozesse. Neben technischen Methoden betont Biasminimierung