Verzerrtheit

Verzerrtheit bezeichnet die systematische Abweichung von Wahrheit, Genauigkeit oder Repräsentativität in Wahrnehmung, Urteil, Messung oder Darstellung von Informationen. Der Begriff wird in Psychologie, Statistik, Wissenschaftstheorie, Medienwissenschaft und Informatik verwendet. Während zufällige Fehler auftreten, führt Verzerrtheit zu Verschiebungen der Ergebnisse, sodass Schlüsse, Schätzungen oder Darstellungen systematisch von der Realität abweichen.

In der Psychologie spricht man von kognitiven Verzerrungen, etwa Bestätigungsfehler, Verfügbarkeitsheuristik oder Anker-Effekte, die Entscheidungsprozesse beeinflussen. In der Statistik und Forschung beziehen sich Verzerrungen auf Stichprobenverzerrung, Messverzerrung oder Publikationsbias; in der Medienwissenschaft und Soziologie auf Verzerrungen der Berichterstattung oder der Repräsentation von Gruppen. Weitere Formen treten in der Datenerhebung oder Modellbildung auf, etwa Selektionsverzerrung in Datensätzen oder Systemverzerrungen durch fehlerhafte Messinstrumente.

In der Informatik und KI wird häufig von algorithmischer Verzerrung oder Modellverzerrung gesprochen, wenn Trainings- oder Entscheidungsprozesse Vorurteile übernehmen und Modelle bestimmte Gruppen benachteiligen oder bestimmte Ergebnisse bevorzugen. Verzerrungen entstehen durch problematische Datenauswahl, Messfehler, unvollständige Merkmale oder ungeeignete Zielgrößen und können zu unfairen oder fehlerhaften Entscheidungen führen.

Gegenmaßnahmen umfassen Bewusstsein für Verzerrungen, methodische Kontrollen wie Randomisierung, Blind- oder Doppelblinddesign, Preregistrierung, robuste statistische Verfahren sowie Stichprobenmethoden, die Diversität und Repräsentativität sicherstellen. In technischen Feldern sind Audits, Transparenz, Fairness-Tests und Debiasing-Techniken zentrale Ansätze zur Reduktion von Verzerrtheit.