你无法消除工作中的偏见，但你可以管理它；以下是方法
如果你曾经想过：
- 我的经验是一个合理的参考点。
- 我是一个善良的人。我的意思是好的。
- 我所在的群体是好的。他们是出于善意。-或者-
- 我对世界有着正确的判断。我的评估通常都是准确的。
你与其他人一样 – 或许这是件好事，也可能不是。本文稍微谈谈为什么。
在科学中传播是关于讲故事的。让我们从一个故事开始这篇文章。
想象一下，你是一名考古学家在挖掘一个遗址。你在历史的层层堆叠中筛选。或许对于这篇文章来说，把自己想象成一名数据科学家更为合适 – 不那么“朴实”，但你同样沉醉于从庞大而复杂的数据集中挖掘关键的洞见。
一名考古学家如何解释每个文物都会微妙地显示出偏见。数据科学家产生的每个洞见也是如此。尽管我们有最好的意图，但我们的观点会受到经验和信仰的影响，给我们的工作蒙上偏见的阴影。
有时偏见是好的。但往往它并不是。
有利于真实、诚实、道德行为和避免给他人造成伤害的偏见对我们和依赖我们工作的人都是有益的。让我生气的一件事是当有人说：
我们需要消除工作中的偏见。
太错误了！我们不需要消除偏见。我们需要拥抱那些由我们内心善良的天使灌输给我们的偏见。更好的说法是我们需要消除有害的偏见。或者，我们需要管理偏见。
在数据科学的复杂领域中，偏见的概念并不新鲜。我们不断被提醒它的存在和影响。无论是好是坏，偏见都会悄悄地渗入我们的数据、算法，更重要的是，渗入我们的信仰，微妙地操纵我们从原始、未经加工的信息中塑造出的叙述。