論文の概要: On the interplay of data and cognitive bias in crisis information management -- An exploratory study on epidemic response

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03508v1
• Date: Mon, 10 Jan 2022 18:05:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-01 19:35:38.129725
• Title: On the interplay of data and cognitive bias in crisis information management -- An exploratory study on epidemic response
• Title（参考訳）: 危機情報管理におけるデータと認知バイアスの相互作用について-疫病対策に関する探索的研究
• Authors: David Paulus and Ramian Fathi and Frank Fiedrich and Bartel Van de Walle and Tina Comes
• Abstract要約: 人道的危機は、アナリストや意思決定者のデータや認知過程に偏見をもたらす傾向がある。 適応的アプローチがデータと認知バイアスの相互作用を緩和するかどうかを検討した。 偏見が検出された場合でも、アナリストがデータをデバイアスすることに成功したのです。 我々は、危機情報管理におけるこれらのバイアス効果に対する反ストラテジーの可能性を示唆する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Humanitarian crises, such as the 2014 West Africa Ebola epidemic, challenge information management and thereby threaten the digital resilience of the responding organizations. Crisis information management (CIM) is characterised by the urgency to respond despite the uncertainty of the situation. Coupled with high stakes, limited resources and a high cognitive load, crises are prone to induce biases in the data and the cognitive processes of analysts and decision-makers. When biases remain undetected and untreated in CIM, they may lead to decisions based on biased information, increasing the risk of an inefficient response. Literature suggests that crisis response needs to address the initial uncertainty and possible biases by adapting to new and better information as it becomes available. However, we know little about whether adaptive approaches mitigate the interplay of data and cognitive biases. We investigated this question in an exploratory, three-stage experiment on epidemic response. Our participants were experienced practitioners in the fields of crisis decision-making and information analysis. We found that analysts fail to successfully debias data, even when biases are detected, and that this failure can be attributed to undervaluing debiasing efforts in favor of rapid results. This failure leads to the development of biased information products that are conveyed to decision-makers, who consequently make decisions based on biased information. Confirmation bias reinforces the reliance on conclusions reached with biased data, leading to a vicious cycle, in which biased assumptions remain uncorrected. We suggest mindful debiasing as a possible counter-strategy against these bias effects in CIM.
• Abstract（参考訳）: 2014年の西アフリカエボラ流行のような人道的危機は、情報管理に挑戦し、応答する組織のデジタルレジリエンスを脅かす。 危機情報管理(CIM)は、状況の不確実性にもかかわらず、緊急対応を特徴とする。 高利害、限られた資源、高い認知負荷と相まって、危機は分析者や意思決定者のデータや認知プロセスのバイアスを誘発しがちである。 バイアスが検出されず、CIMで未処理である場合、バイアス情報に基づいて決定が下され、非効率な応答のリスクが増大する可能性がある。 文献によると、危機対応は、利用可能な新しいより良い情報に適応することで、初期不確実性と潜在的なバイアスに対処する必要がある。 しかし、適応的アプローチがデータと認知バイアスの相互作用を緩和するかどうかはほとんど分かっていない。 疫病対策に関する3段階の探索実験において,本問題を考察した。 参加者は危機意思決定と情報分析の分野で経験豊富な実践者であった。 バイアスが検出された場合でも、アナリストはデータをデビアスすることに失敗し、この失敗は、迅速な結果に賛成してデバイアス化の努力を過小評価することによる可能性がある。 この失敗は、意思決定者に伝達されるバイアス情報製品の開発につながり、バイアス情報に基づいて意思決定を行う。 確認バイアスは、バイアスデータで到達した結論への依存を強化し、バイアスされた仮定が正しくない悪循環につながる。 我々は、CIMにおけるこれらのバイアス効果に対する反ストラテジーとして、マインドフルデバイアスを推奨する。

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