😬Предубеждения - вот, что таит в себе опасность.

Как считаете, много ли у вас предубеждений? А если найдем?:)

📍Предвзятость подтверждения: используете ли вы данные, подтверждающие ваши уже существующие убеждения, игнорируя противоречащие факты?
📍Предвзятость отбора: выбираете ли вы данные или участников для исследования так, что это может исказить выводы? В результате неправильной выборки можно сделать ошибочные обобщения.
📍Предвзятость доступности: склонны ли вы опираться на легкодоступную, запоминающуюся, но не всегда репрезентативную информацию?
📍Предвзятость отношения: преподносите ли вы или формулируете информацию таким образом, чтобы повлиять на восприятие и решения, акцентируя внимание аудитории на одних аспектах, умаляя значение других?

👉Предубеждения в дата-журналистике возникают из-за человеческих факторов и ограничений моделей машинного обучения, поэтому не корите себя, если какая-то из вышеперечисленных предвзятостей оказалась незваной гостьей ваших материалов или разговоров.

🤔Что лучше сделать в этом случае?

Прийти на вебинар научного редактора дата-проекта “Если быть точным” Сергея Бондарькова “Как избежать ошибок в работе с данными?” 5 августа в 17:00 по мск, чтобы охладить рассудок в разгар августовской жары:).

Анализ данных - это быстро меняющаяся сфера, поэтому недостаточные навыки владения инструментами и отсутствие понимания основ работы с данными - от их поиска до визуализации - будут влиять на качество конечного продукта.

⚡️Регистрация на вебинар “Как избежать ошибок в работе с данными?” 5 августа в 17:00 по мск здесь.