Biasbeperking

Biasbeperking is het systematisch streven om biases (vooroordelen, vertekeningen) te verminderen of tegen te gaan in beslissingen, data en processen. Het doel is om eerlijke, betrouwbare uitkomsten te bevorderen zonder onbedoelde schade of verlies van validiteit.

In onderzoek en evaluatie omvat biasbeperking praktijken zoals preregistratie van studies, randomisatie en blinding, adequate steekproefgroottes, transparante rapportage en het voorkomen van p-hacking. Ook het controleren van confounders, preregisterde analyseplannen en reproductieondersteuning behoren tot de middelen om bias te beperken.

In datawetenschap en kunstmatige intelligentie richt biasbeperking zich op datasetcuratie, representatieve steekproeven, feature selectie, en het toepassen van fairness-metrics zoals gelijke kans- of demografische eerlijkheid. Modellen kunnen worden geaudit, geverifieerd op bias en zo nodig gecalibreerd of aangepast met post-hoccorrecties om systematische discriminatie te verminderen. Ook het beperken van doelgericht gebruik en het verbeteren van transparantie en uitlegbaarheid valt onder deze praktijk.

Uitdagingen omvatten de balans tussen biasreductie en modelprestatie (variance-bias trade-off), de kans dat maatregelen onbedoelde signalen verwijderen, operationele beperkingen en de veranderlijkheid van biases over tijd en context. Succesvolle biasbeperking vereist vaak governance, documentatie, continue monitoring en diversiteit binnen teams, zodat leer- en aanpassingsprocessen transparant blijven.

Zie ook gerelateerde begrippen zoals biasminderung, fairness in AI en verantwoord onderzoek.