مصيدة نفسية في تحليلات البيانات
يمتلك دماغ الإنسان قدرة مذهلة على العثور على أنماط في كل شيء ... ولكن هذه الأنماط عادة ما يكون لها تأثير ضئيل على الواقع. يمكننا رؤية صورة أرنب في سحابة أو وجه الفيس في رقائق البطاطس.
شاهد ملف الأرنب و الفيس؟
فكر في اختبار رورسكهش - تظهر على الناس بقع مختلفة ويسألون عما يرونه. لن تصدق كيف تجد عقولنا تفسيرات خاطئة لمجموعات البيانات العشوائية بسهولة.
مضرب؟ فراشة؟ لطخة عادية؟ هذه واحدة من 10 خرائط لاختبار رورسكهش ، التي تم إنشاؤها في عام 1921.
علماء النفس لديهم اسم جميل لهذه الظاهرة: الأبوفينيا. امنح الأشخاص بعض الحوافز على الأقل وسيجدونك ليس فقط الوجوه والفراشات ، ولكن أيضًا سبب لتخصيص ميزانية لمشروعك المفضل أو إطلاق نظام ذكاء اصطناعي.
نبذة عن الكاتب: كاسي كوزيركوف هو متخصص في البيانات والإحصاءات في جنوب إفريقيا. قامت بتأسيس Decision Intelligence في Google ، حيث تعتبر كبير العلماء.
تحتوي معظم مجموعات البيانات على الكثير من المعلومات العشوائية. ما هي احتمالية أن يكون المحلل الخاص بك غير عرضة لحدوث النعاس؟ هل يمكنك الوثوق بتفسيرك للبيانات؟
عقلنا يفعل نفس الشيء مع البيانات كما يفعل مع البقع.
كلما كانت الطرق أكثر تعقيدًا ومجزأة لمجموعات البيانات ، كلما كانت الحوافز أكثر غموضاً. يتوسلوك عمليًا للتعرف على الصور الكاذبة فيها.
تتسول مجموعات البيانات المعقدة عمليًا لترى فيها شيئًا غير موجود حقًا
هل أنت متأكد من أن أحدث مجموعة بيانات ليست مخفية؟
هناك كلمة رائعة أخرى - pareidolia ، نوع من apophenia أيضًا (للعثور على أشياء مألوفة في المنبهات الحسية الغامضة). يوجد في اليابان متحف بالحجارة التي تشبه الوجوه. نحن نعيش في أوقات مدهشة.
الأكاذيب والأكاذيب الصارخة والتحليلات
أعلم أنها تبدو قاتمة ، لكنني لم أنتهي بعد. يمكن أن يؤدي أخذ دورات في تحليل البيانات إلى زيادة الوقود على النار. اعتاد الطلاب على توقع قيمة حقيقية من كل دراسة للبيانات. ينطوي كل بحث عن بحث استكشافي على كنز مخفي. يجرؤ فقط عدد قليل من الأساتذة على إرسالك سعياً وراء تحقيق ما هو بعيد المنال (لمصلحتك!). تعد مهام التقدير بدون إجابة دقيقة أكثر صعوبة ، لذلك لا يهتم الطلاب بها كثيرًا.
اعتاد الطلاب على الحقيقة وراء كل مجموعة بيانات.
إن سرد البيانات هو ببساطة خروج عن الأكاذيب باستخدام البيانات مباشرة. لنترك جانبا مسألة ما إذا كانت الأنماط حقيقية. لنتحدث عن تفسيرات متعددة. إذا رأيت صورة خفاش في لطخة ، فهذا لا يعني أنه لا توجد فراشات أو عظام في الحوض أو زوج من الثعالب. لو لم أذكر الثعالب ، هل رأيتها؟ على الاغلب لا. الآليات النفسية المسؤولة عن التحفيز والاهتمام تلعب ضدك. للتوقف عن رؤية الخفاش والبدء في رؤية تراكب القيم فقط ، يلزم مهارة خاصة.
بمجرد أن يتشبث الناس بصورتهم المفضلة ، يصبح من الصعب عليهم فهمها.
المشكلة هي أنه بمجرد أن يتمسك الناس بصورتهم المفضلة ، يصبح من الصعب عليهم رؤيتها ورؤية صور أخرى. يميل الناس إلى تصديق معظم التفسيرات التي جذبت انتباههم في المقام الأول. كل قيمة جديدة تم العثور عليها تقلل من الدافع لمواصلة البحث. إن التعامل مع العديد من القصص المحتملة دون إعادة تقييم قصتك المفضلة هو الكثير من العمل العقلي. للأسف ، ليس كل محلل منضبطًا بما يكفي للقيام بذلك. في الواقع ، كثير من المحللين مهتمون بـ "إثبات" جانب واحد فقط من القصة من خلال أبحاث البيانات. لماذا تطوير المهارات التي تمنع محفظتك من التجديد؟
ما هو لون السيف الضوئي الخاص بك؟
هناك عدة طرق لإثبات التاريخ باستخدام البيانات - صادقة وشاملة. ستخبرك مقالتي حول تجزئة البيانات المزيد عن هذا. تحليل البيانات الاستكشافية ليست واحدة من هذه الأساليب. إن استكشاف البيانات التي لا تتضمن قيمة حقيقية يشبه الصيد. يعتمد لون السيف الضوئي على الطعم الذي تستخدمه.
إذا انضممت إلى الجانب المظلم ، فسوف يتم ربطك بالأدلة لدعم نظريتك. أنت بالفعل "تعرف" أنها مخلصة (لذلك ، يمكنك بيعها إلى ضحية ساذجة). قد لا تدرك حتى أن السيف الضوئي الخاص بك أحمر إذا كنت تؤمن بصدق بموضوعية البيانات وحيادك.
إن استكشاف البيانات التي لا تتضمن قيمة حقيقية يشبه الصيد.
إذا كان لديك مجموعة بيانات معقدة (غامضة) نوعًا ما ، فستجد نمطًا يناسبك لإثبات قصتك المفضلة. هذا هو جمال اختبار رورشاخ. لسوء الحظ ، البيانات أسوأ من البقع. كلما كانت طريقتك أكثر رياضية ، كلما كانت أكثر إقناعًا لأولئك الذين لا يفهمون شيئًا عنها.
صورة القمر الصناعي لـ "وجه على كوكب المريخ" الذي يعتبره الكثير من الناس دليلاً على وجود الأجانب.
أولئك الذين يرفضون احتضان الجانب المظلم يصطادون أيضًا. لكنهم يمسكون بشيء آخر: الإلهام. إنهم يبحثون عن أنماط قد تكون مثيرة وجذابة ، لكن لا تأخذها كدليل لأنها ذكية. بدلاً من ذلك ، ينخرطون في تحليلات غير منحازة ويحاولون ملاحظة أكبر عدد ممكن من التفسيرات المختلفة في رؤوسهم.
يحاول كبار المحللين إيجاد أكبر عدد ممكن من التفسيرات.
وهذا يتطلب عينًا شديدة وعقلًا متواضعًا وغير متحيز. لا يحاول المحللون الجيدون حث الأطراف المهتمة على رؤية جانب واحد فقط من القصة. بدلاً من ذلك ، فإنهم يفكرون بشكل خلاق في تحويل نفس البيانات إلى قصص متعددة. يقدمون النتائج التي توصلوا إليها بطريقة تلهم الجميع للمتابعة دون استفزاز قادتهم لنقل الجبال من الثقة المفرطة.
الحياد يعطي تحليل البيانات فرصة لتحمل بعض المعنى.
الانضباط الذي تم تطويره للبحث عن تفسيرات متعددة هو سلاح المحلل السري. يسمح لك بمراقبة الكنوز الحقيقية المخبأة في البيانات. إذا كنت مشتتًا بمعلومات كاذبة تؤمن بها بسبب التحيز ، فمن الصعب الانتباه إلى الأدلة التي تشير في الاتجاه الآخر. لماذا تحليل أي شيء على الإطلاق إذا كانت الاستنتاجات محددة سلفا؟ الحياد يعطي فرصة للتأكد من أن جميع الجهود لم تذهب سدى.
تم بيع ساندويتش الجبن المشوي هذا بمبلغ 28000 دولار في المزاد لأنه يصور مريم العذراء. ماذا ترى هنا؟
توظيف محلل عظيم
السمات التي ربما تريد البحث عنها في التحليلات الجيدة:
- إنهم لا يستخلصون نتائج تتجاوز البيانات التي يستكشفونها.
- من السهل التحكم في أدوات معالجة البيانات ويمكنهم عرض كميات هائلة من البيانات بسرعة.
- لديهم معرفة المجال الضرورية لذلك هم أقل عرضة لإضاعة وقت أصحاب المصلحة على الأشياء الصغيرة.
- إنهم يفهمون أن وظيفتهم هي إيجاد الإلهام.
- يتصورون البيانات بطريقة مريحة ومفهومة للدماغ ، لذلك يأتي الإلهام بسرعة.
- إنهم يعرفون ما يحتاجون إليه لرصد أي معلومات محتملة يكتشفونها بعناية (ومن يجب الاتصال به للحصول على المساعدة).
بالإضافة إلى كل ما سبق ، تدعوك هذه المقالة إلى الانتباه إلى هذه الميزات:
- إنهم يعرفون أن العقل يجد معنى حيث لا يوجد ، لذلك يحاولون عدم الاستسلام للتفسيرات الزائفة ولا يتسرعون في الاستنتاجات.
- , . , .
- , . , . , -.
أخيرًا ، إذا كنت قائدًا ، فتأكد من منح مرؤوسيك الحوافز المناسبة. هل تبحث عن تحليلات البيانات أو معالج البيانات؟ لديهم عقلية ومهارات مختلفة. اختر المحلل الخاص بك بحكمة ومكافأة السلوك الصحيح.
ننسى رقائق البطاطس! تفوق هذا المتحف الياباني ذو الأحجار الشبيهة بالوجه.
المنشور العلمي: رقاقة البطاطا تبدو حقا مثل الفيس! السمات العصبية للمعالجة المفاهيمية المرتبطة بإيجاد أشكال جديدة ذات مغزى ذاتي
تعرف على تفاصيل كيفية الحصول على مهنة مطلوبة من الصفر أو المستوى الأعلى في المهارات والراتب من خلال أخذ دورات SkillFactory المدفوعة عبر الإنترنت:
- دورة تعلم الآلة (12 أسبوعًا)
- تدريب مهنة علوم البيانات من الصفر (12 شهرًا)
- (9 )
- «Python -» (9 )