Le biais de confirmation désigne une erreur de pensée qui se produit lorsqu'une information confirme ou infirme une croyance préexistante. De manière informelle, le biais de confirmation est parfois appelé " wishful thinking ". Le biais de confirmation se produit lorsque les gens filtrent les faits et les opinions qui ne coïncident pas avec leurs idées préconçues. Le biais de confirmation peut se produire lorsqu'une décision est prise avant que toutes les données aient été examinées.
Un analyste peut être influencé par le biais de confirmation dans le cadre de la modélisation prédictive ou de l'analyse des big data, afin de rechercher des preuves soutenant une hypothèse initiale. Par exemple, l'analyste peut formuler des questions d'enquête de manière à ce que toutes les réponses soutiennent un point de vue particulier. L'interprétation des informations peut également comporter un biais. Il est possible pour deux analystes d'examiner des données identiques et d'en choisir des parties différentes afin d'obtenir le résultat qu'ils préfèrent. La mémoire joue un rôle important dans le biais de confirmation, car les gens sont plus susceptibles de se souvenir d'informations qui confirment leur pensée existante. Cet effet est appelé mémoire de confirmation ou rappel sélectif. Le biais de confirmation peut conduire à la confabulation de données, c'est-à-dire à l'utilisation sélective et éventuellement trompeuse de données pour soutenir une décision déjà prise. Il est essentiel de reconnaître le biais de confirmation et ses dangers afin de le combattre. Vous devez rechercher activement les informations qui vont à l'encontre d'une opinion préexistante et poser des questions difficiles ou contradictoires. Il est également essentiel de tenir à jour ses convictions en gardant les canaux d'information ouverts. En savoir plus sur le biais de confirmation :
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