[Databeers] 20150129 “Data Superpowers”. Marco Bressan (BBVA D&A)
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- 3. PRIVACY DAMAGE To disallow people to express themselves selectively DISCRIMINATION DAMAGE The unfair treatment of a category DEHUMANIZATION DAMAGE To treat people as data points MANIPULATION DAMAGE To deceive with data Ethnic Second-City Strugglers Biker Enthusiasts Retirement on Empty: Singles Rural and Barely Making It State Trooper Diabetes Interest HIV Positive Credit Crunched: City Families Tough Start: Young Single Parent
- 12. DATA SUPERPOWERS
Notes de l'éditeur
- Professor X
- High Frequency Trading Stan Lee, leyes humanas
- Responsabilidad empieza por entender el daño que podemos hacer.
- Donde hay superpoderes hay supervillanos
- Lo normal es querer hacer el bien. El mayor riesgo no son los supervillanos, es la ignorancia.
- La principal dimensión que explica el daño no intencional es la ignorancia. Clueless: Boston Clumsy: Target Mischievous: Uber Ambitious: Nordstrom En el medio: el exceso de confianza. Común entre data scientists. Causa y diff con naked stats
- Exceso de confianza Modelos para minorías. Buscando trabajo o pidiendo un crédito a que no te gusta pertenecer a la minoría.
- Exceso de confianza en metodología. Priorización dos factores independientes: data science, actores. Estudio, voy a empresas o actores trabajando y concluyo que cuanto mas lindo, peor actor.
- Exceso de confianza en el efecto: Uno creería que cuanto más información más objetiva nuestra opinion. Evidencia de efecto de filtro de recomendación.
- Resumiendo: creo que el mayor riesgo en nuestro metier cagarla sin querer. Y si la ignorancia es una forma de cagarla común en empresas, el exceso de confianza en nuestras propias herramientas es común entre profesionales. El remedio es fácil, la palabra science en data science. El verdadero científico no es alguien que cree ciegamente en la tecnologia, sino casi lo contrario. Alguien que desconfia mucho de ella y que gracias a ese escepticismo la mejora a diario. Gracias.
- Voltaire debía saber.