Bias

バイアスとは、ある人がある考えを好み、おそらく異なる考えには同等の機会を与えないことを意味します。 バイアスは、人気などの多くの要因に影響されることがあります (たとえば、新聞社の社員がその政党と同じ政治的信条を共有しているために、特定の政党に偏っている場合があります)。

月面のクレーターのランダムなパターンについての解釈。 パレイドリアに対する人間のバイアスの一般的な例。

記事や論説におけるバイアスは、その視点を支持するために選択した事実や引用を使用して、ある視点を示すことになります。 偏った記事の視点をサポートしない事実や意見は除外されるでしょう。 たとえば、オートバイに乗ることに偏った記事は、燃費のよさ、楽しさ、機敏さについての事実を示すでしょう。 オートバイに乗ることに偏った記事は、けがのリスクや騒音についての事実を示し、オートバイについての肯定的な事実を無視するでしょう。

銃に偏った記事は、著者の立場を支持する事実や情報のみを示すでしょう。 自殺、誤射、その他銃を否定的に示す事実を列挙するだろう。 銃に偏った記事は、著者の立場を支持する情報のみを示すはずである。 肯定的に偏った記事は、銃によって「救われた命」、民間人の銃使用によって防がれた犯罪の数、銃の所有と銃を良い方向に置くその他の事実やデータを論じるだろう。

文章の偏りは、人や物のグループを指すのに、悪い言葉や俗語を使って示すこともできる。 「女性」ではなく「ブローズ」、「オートバイ」ではなく「殺人バイク」。 人種や集団について広く仮定するような言葉や言い回しも、偏見を示しています。 「中国人はみんな数学が得意だ」。

バイアスは、測定における間違いも意味する。 たとえば、ある人が靴を履いている他人の身長を測ることがある。 靴を履いていると、靴を履いていない同じ人よりも身長が高くなる。 もし靴の余分な高さ（余分なバイアス）が説明されなかったら、誰かがその人を靴を履かずに測ったのだと思うかもしれません。 このように、余分な部分が説明されていないデータをバイアスのかかったデータと呼びます

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