Biasquellen

Biasquellen bezeichnet in Wissenschaft, Forschung und Informationsverarbeitung die Ursprünge von Verzerrungen in Daten, Ergebnissen oder Bewertungen. Sie sind meist systematisch und können die Zuverlässigkeit von Schlussfolgerungen beeinträchtigen.

Zu den kognitiven Biasquellen gehören individuelle Denk- und Wahrnehmungsfehler wie Bestätigungsfehler, Ankereffekte oder Verfügbarkeitsheuristiken, die die Interpretation von Informationen färben. Methodische Biasquellen entstehen durch Studiendesign, Datenerhebung oder Analyseverfahren, etwa Auswahlbias, Messbias, Erfassungsbias oder Publikationsbias. Kontextuelle Biasquellen umfassen Einflussfaktoren wie finanzielle oder institutionelle Interessen, kulturelle Normen oder sprachliche Vorannahmen. Bei Daten- oder KI-Anwendungen können Repräsentationsfehler im Datensatz, Labeling-Bias oder Verteilungsunterschiede zu verzerrten Modellen führen.

Auswirkungen umfassen verzerrte Ergebnisse, fehlerhafte Entscheidungen, Ungleichheiten und Fehlinformationen. Erkennung und Minimierung von Biasquellen erfordern sorgfältige Planung und Transparenz.

Maßnahmen zur Reduktion umfassen randomisierte oder repräsentative Stichproben, Blinding, Preregistrierung, Replikation, Peer-Review, Daten- und Methodenoffenlegung sowie Bias-Audits. In der KI-Entwicklung sind sorgfältige Datensammlung, Ausgleich von Klassen, Validierung auf verschiedenen Populationen und Fairness-Checks zentrale Strategien.