Bias
A cognitive bias is a systematic pattern of deviation from norm or rationality in judgment.[1] Individuals create their own “subjective reality” from their perception of the input. An individual’s construction of reality, not the objective input, may dictate their behavior in the world. Thus, cognitive biases may sometimes lead to perceptual distortion, inaccurate judgment, illogical interpretation, and irrationality.
Pada perang dunia 2, para ilmuwan menganalisis bagaimana cara agar pesawat terbang bisa lebih kuat dan lebih aman bagi para pilot.
Mereke kemudian mengamati bekas tembakan yang ada pada pesawat bomber yang kembali dari medan perang.
Hasilnya adalah sebagai berikut:
Dari gambar tersebut, apabila kesimpulan yang ditarik adalah bagian pesawat yang harus diperkuat adalah pada ujung sayap, maka hal itu adalah bias.
Karena walaupun seolah-olah benar, tapi kesimpulan yang ditarik hanyalah dari informasi yang sekilas.
Jika dipikir sejenak lebih lama, maka akan disadari bahwa bagian itulah yang paling kuat, karena walaupun terkena banyak tembakan musuh, akan tetapi berhasil selamat dan kembali dari medan perang.
Sedangkan bagian yang jarang terkena tembakan merupakan bagian yang paling rapuh, sehingga perlu diperkuat.
Bias seperti itu juga dapat ditemui pada bidang ilmu yang lain, seperti pemetaan maupun oseanografi.
Contoh dalam bidang pemetaan:
Pada peta diatas, sebenarnya tidak lebih dari menunjukkan peta jumlah populasi.
Contoh peta jelek yang memiliki bias seperti diatas: jumlah lulusan S1 di semua porvinsi di Indonesia, Jumlah orang yang terkena covid, jumlah anak sd, jumlah orang yang menggunakan internet.
Pasti bentukannya sama, dan bisa ditebak: yang paling banyak tentu saja jakarta. Just simply because jumlah populasi yang paling banyak ya di Jakarta.
Terus caranya biar gk bias gimana bang Messi?
Harus dinormalisasi, misalkan jumlah lulusan S1, dirubah menjadi rasio lulusan S1 dibanding jumlah perguruan tinggi. Jumlah yang terkena covid diubah menjadi persentase penduduk yang terkena covid, dst.
Atau dalam kata lain, angka “jumlah” secara mentah seringkali menjadi bias.
Contoh dalam oseanografi:
Dalam melakukan pengamatan terkadang ada bias, terutama apabila dilakukan dengan pengamatan lapangan secara langsung.
Misal sedang mengamati lumba-lumba di pinggir pantai, kemudian catatan pengamatan menunjukkan bahwa lumba-lumba lebih banyak muncul di pinggir pantai daripada di tengah laut.
Maka ini bisa jadi adalah bias, karena pengamatan yang dilakukan adalah berdasarkan kemudahan akses; yaitu pengamat lebih sering mengamati di pinggir pantai daripada di tengah laut karena aksesnya lebih mudah.
Karena pengamatannya lebih sering dilakukan di pinggir pantai, maka otomatis pencatatan menunjukkan jumlah kemunculan yang lebih banyak di pinggir pantai.
oleh karena itu dalam pemodelan distribusi spesies biasanya ada file tambahan berupa ‘bias file’ untuk mengurangi output yang dipengaruhi bias. Atau dalam metodenya ditambahkan rarifying occurence point.
Comments