バイアス

バイアスとは

バイアス（bias）とは、一般的に「偏り」「かさ上げ」「斜め」といった意味を持つ言葉です。しかし、その使われる分野によって意味合いが異なります。ここでは、様々な分野におけるバイアスの意味と具体例を詳しく解説します。

偏りとしてのバイアス

統計学におけるバイアス

統計学におけるバイアスとは、母集団から標本を抽出する際に、標本が母集団を正確に反映していない状態を指します。これは、標本の抽出方法に問題がある場合に発生します。

選択バイアス: 研究対象を選ぶ際に、特定のグループが過度に選ばれてしまう現象です。これにより、研究結果が偏ったものになる可能性があります。例えば、特定の疾患の研究を行う際に、特定の病院の患者ばかりを集めてしまうと、研究結果が全体を代表しない可能性があります。
サンプリングバイアス: 標本抽出の際に、母集団を代表しないデータが混入してしまう現象です。これは、標本の抽出方法が偏っている場合に発生します。

心理学におけるバイアス

心理学におけるバイアスは、人間の認知や判断において生じる偏りを指します。

偏見: 特定の対象に対して、偏った見方や考え方を持つことです。例えば、「新聞は不正確だ」という先入観は偏見の一例です。
認知バイアス: 人間が犯しやすい認知の誤りの総称です。これには、統計的な誤り、社会的帰属の誤り、記憶の誤りなどが含まれます。例えば、利用可能性ヒューリスティックのように、手に入りやすい情報に過度に頼って判断してしまうことがあります。
感情バイアス: 感情的な要因によって、認知や意思決定が歪められる現象です。例えば、恐怖や喜びといった感情が、判断に影響を与えることがあります。
正常性バイアス: 災害時などに、自分だけは大丈夫だと思い込み、危険を過小評価してしまう現象です。特に、自分にとって都合の悪い情報を受け入れない傾向があります。
生存者バイアス: 生き残った人の意見ばかりに注目してしまい、失敗した人の意見が見過ごされてしまう現象です。例えば、成功した起業家の話ばかり聞いてしまうと、失敗した起業家の経験から学ぶ機会を失います。
出版バイアス: 研究結果が肯定的なものばかり出版され、否定的な結果が出た研究が出版されにくい現象です。これにより、研究結果が偏ったものに見えてしまう可能性があります。

かさ上げとしてのバイアス

「かさ上げ」としてのバイアスは、数値を意図的に大きくすることを指します。例えば、ある数値に特定の数を足して、数値を大きく見せる行為を「ゲタを履かせる」と表現することがあります。また、電子工学においては、電子回路や磁気記録回路において、動作の基準としてあらかじめ回路に付加しておく電圧・電流・磁気のことです。これは、熱機関におけるアイドリングに相当します。

斜めとしてのバイアス

「斜め」としてのバイアスは、主に織物やタイヤの構造に関連して使われます。

バイアス織り/バイアス編み: 糸が斜めに走るように織られたり編まれたりした生地のことです。この場合、「バイヤス」と発音することもあります。
バイアス裁ち: 布を斜めに裁断することです。
バイアステープ: 布を斜めに裁断したテープのことです。
バイアスタイヤ: 空気入りタイヤの一種で、構造材が斜めに入っているタイヤのことです。

その他

BIAS: Biometric Identity Assurance Servicesの略で、生体認証を用いたID認証の仕組みのことです。OASISおよびISO/IEC JTC 1/SC 37|ISO_IEC JTC 1_SC 37で策定されています。

まとめ

バイアスは、様々な分野で使われる言葉であり、その意味は文脈によって異なります。統計学や心理学においては、偏りや認知の歪みを意味し、電子工学においては回路の動作基準、織物やタイヤにおいては斜めの構造を指します。バイアスの意味を正しく理解することは、情報を正確に解釈し、より良い判断をする上で重要です。

参考文献

津谷喜一郎、正木朋也「エビデンスに基づく医療（EBM）の系譜と方向性 保健医療評価に果たすコクラン共同計画の役割と未来」（pdf）『日本評価研究』第6巻第1号、2006年3月、3-20頁、NAID 40007259318。

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