Valutare il Bias nelle Decisioni Umane

I pregiudizi nelle Decisioni umane possono portare a trattamenti ingiusti e creare problemi per le organizzazioni e la società. Spesso, le organizzazioni cercano di risolvere questo problema creando programmi diversi per ridurre i pregiudizi. Tuttavia, misurare quanto siano realmente influenzate le decisioni è complicato perché non c'è sempre una risposta chiara su quale dovrebbe essere la decisione giusta.

In questo pezzo, presentiamo un metodo semplice per analizzare i pregiudizi nelle decisioni umane anche quando non abbiamo uno standard chiaro a cui riferirci. Il nostro metodo utilizza tecniche di machine learning per valutare questi pregiudizi e lo sosteniamo con prove solide che dimostrano che funziona meglio di altri metodi comuni.

#Il Problema del Pregiudizio

Quando le persone prendono decisioni, i pregiudizi possono infilarsi. Ad esempio, i dottori potrebbero fare scelte diverse per i pazienti in base alla loro razza o genere, portando a cure sanitarie disuguali. In modo simile, i datori di lavoro potrebbero favorire candidati di una certa razza rispetto a candidati ugualmente qualificati di un'altra razza, noto come pregiudizio nelle pratiche di assunzione.

Anche nel mondo del Crowdsourcing, dove molte persone contribuiscono con le loro opinioni o valutazioni, i pregiudizi possono distorcere il risultato. È spesso difficile capire come questi pregiudizi influenzino diversi gruppi di persone perché non c'è sempre uno "standard d'oro", o un modo per sapere quale sarebbe dovuta essere la decisione corretta.

Esistono molti strumenti per cercare di identificare e correggere i pregiudizi, ma la maggior parte di essi non tiene conto della qualità delle decisioni. Per esempio, alcune metriche guardano a quante persone di diversi gruppi vengono assunte per un lavoro senza considerare se quelle assunte siano i migliori candidati per il ruolo. Solo perché un certo numero di candidati viene intervistato non significa che siano quelli giusti.

#Un Nuovo Modo per Valutare il Pregiudizio

Per affrontare questo problema, abbiamo sviluppato un metodo che utilizza decisioni passate fatte dagli esseri umani, insieme a un piccolo numero di decisioni standard d'oro, per valutare accuratamente i pregiudizi. L'idea è semplice: confrontando le decisioni umane con uno standard d'oro di quello che sarebbe dovuta essere la decisione, possiamo misurare quanto pregiudizio esiste.

Questo metodo è progettato per essere flessibile, quindi può essere utilizzato in diversi settori, tra cui Sanità e Assunzioni. Ci assicuriamo anche di convalidare il nostro metodo con dati reali per mostrare che funziona costantemente meglio rispetto ai metodi più datati.

#Esempi Reali di Pregiudizio

Consideriamo alcuni scenari reali per evidenziare questi pregiudizi.

#Pregiudizio nella Sanità

Nella sanità, i pazienti provenienti da gruppi minoritari spesso ricevono una qualità di assistenza inferiore rispetto ad altri. Ad esempio, un dottore può prescrivere un certo trattamento a un paziente bianco ma non lo stesso trattamento a un paziente nero, anche se hanno una condizione simile. Questo trattamento disuguale porta a disparità sanitarie significative che possono influenzare il benessere di intere comunità.

#Pregiudizio nell'Assunzione

Quando si tratta di assunzioni, molti studi mostrano che i curricula con nomi che suonano "etnici" subiscono pregiudizi rispetto a quelli con nomi più comuni. Anche se due candidati hanno le stesse qualifiche, quello con il nome "etnico" potrebbe ricevere meno chiamate per colloqui a causa di un pregiudizio inconscio.

#Pregiudizio nel Crowdsourcing

Nel mondo delle recensioni online e delle informazioni crowdsourced, possono apparire anche pregiudizi. Ad esempio, in una folla di recensori, alcuni gruppi potrebbero non esprimere le proprie opinioni così apertamente, distorscendo le valutazioni complessive in modo positivo o negativo.

#Come Misuriamo il Pregiudizio

Il nostro approccio inizia guardando a un gruppo di decisori umani. Potrebbero essere dottori, manager di assunzioni o chiunque prenda decisioni basate sul giudizio umano. Ogni decisore ha una storia di decisioni che possiamo analizzare. Introduciamo un passo che prevede di controllare un piccolo insieme di decisioni che provengono da uno standard d'oro per vedere come si confrontano con ciò che ha fatto ogni decisore.

Concentrandoci su errori come falsi positivi o falsi negativi in queste decisioni tra i gruppi, possiamo vedere dove esistono pregiudizi. Ad esempio, se un gruppo ha significativamente più falsi positivi di un altro, possiamo dire che c'è un pregiudizio in quel processo decisionale.

#Vantaggi del Nostro Metodo

Il nostro metodo offre diversi vantaggi:

1. Flessibilità: Può essere applicato a vari settori e scenari decisionali.
2. Semplicità: Usa dati storici e un piccolo numero di etichette standard d'oro, rendendolo facile da implementare.
3. Miglioramento delle Decisioni: Aiuta a identificare i pregiudizi prima che diventino problematici, permettendo alle organizzazioni di prendere misure proattive.

Fornendo una comprensione più chiara dei pregiudizi, le organizzazioni possono prendere decisioni migliori in assunzioni, sanità e molto altro.

#Dimostrare che il Nostro Metodo Funziona

Per convalidare il nostro approccio, abbiamo condotto diversi test e valutazioni. Abbiamo confrontato il nostro metodo con metodi esistenti per vedere come si comportava. I risultati erano promettenti; il nostro metodo spesso forniva migliori intuizioni sui pregiudizi umani e produceva valutazioni più utili.

Ad esempio, abbiamo testato il nostro metodo utilizzando vari dataset relativi a reddito, credito e tassi di readmission ospedaliera. In quasi tutti i casi, abbiamo scoperto che il nostro metodo superava sostanzialmente altre tecniche. I feedback erano chiari: le organizzazioni possono trarre vantaggio dall'utilizzare il nostro metodo per valutare i pregiudizi.

#Conclusione e Direzioni Future

In sintesi, il nostro metodo per valutare il pregiudizio umano è non solo innovativo ma pratico. Permette alle organizzazioni di avere un quadro più chiaro di come il pregiudizio influisca sui loro processi decisionali.

Guardando al futuro, ci sono possibilità entusiasmanti per espandere questo lavoro. Possiamo esplorare modi per integrare le valutazioni dei pregiudizi in altre aree di ricerca, sviluppare migliori materiali di formazione per i decisori e garantire che le organizzazioni possano addestrare i loro algoritmi senza incorporare pregiudizi umani.

In definitiva, il nostro obiettivo è aiutare a creare una società più equa rendendo le decisioni umane più trasparenti e responsabili. Questo non solo migliorerà i risultati per gli individui, ma aumenterà anche la fiducia complessiva nelle istituzioni e nei processi che servono il pubblico.

Continuando a perfezionare il nostro approccio e a esplorare le sue applicazioni, possiamo sperare di contribuire a cambiamenti significativi nel modo in cui le organizzazioni vedono e affrontano i pregiudizi.

Pensiamola in questo modo: se possiamo addestrare le macchine a imparare dai loro errori, forse possiamo anche aiutare gli esseri umani a fare lo stesso. Del resto, tutti commettiamo errori, ma è come impariamo da questi che conta davvero!