Repräsentationslücken
Repräsentationslücken bezeichnet in Wissenschaften und Technik die Lücken in der Abbildung von Phänomenen durch Modelle, Datensätze oder Theorien. Sie treten auf, wenn der gewählte Repräsentationsrahmen Merkmale, Strukturen oder Beziehungen unzureichend erfasst oder wenn Messinstrumente unvollständig sind. Die Lücken können semantischer, ontologischer oder statistischer Natur sein und führen oft zu einer Divergenz zwischen beobachteter Wirklichkeit und modellierter Darstellung.
Ursachen umfassen einen begrenzten Merkmalsraum, unvollständige oder verzerrte Daten, Sampling- oder Messbias, kulturelle oder sprachliche Verzerrungen,
Folgen sind verzerrte Vorhersagen, fehlerhafte Schlussfolgerungen, verringerte Generalisierung, Benachteiligung marginalisierter Gruppen und geringere Transparenz von Modellen
Beispiele: In der KI führen Repräsentationslücken dazu, dass seltene Sprachen, Dialekte oder kulturell unterschiedliche Konzepte schlecht
Gegenmaßnahmen umfassen die Erweiterung des Merkmalsraums, die Nutzung multimodaler oder vielfältiger Daten, Repräsentationslernen, Auditing und Fairness-gesteuerte