top of page
1 Eki4 dakikada okunur

YENİ ÇAĞ, YENİ FIRSATLAR ÖN YARGIYI YENMEK


People Excellence® Dergisi Sayı 02-2024


Veri odaklı kararların kritik olduğu bir çağda, veri yanlılığı önemli bir zorluk teşkil etmektedir, özellikle de profesyonel ortamlarda. Veri yanlılığı, karar alma süreçlerinin bütünlüğünü zayıflatmakta, eşitsizlikleri sürdürmekte ve Çeşitlilik, Eşitlik ve Kapsayıcılık (DEI) hedeflerinin gerçekleştirilmesini engellemektedir. Daha kapsayıcı ve adil bir çalışma ortamı oluşturmak için veri yanlılığının doğasını, profesyonel alanlar üzerindeki etkilerini ve etkilerini azaltma stratejilerini anlamaya çalışmalıyız.


Veri yanlılığı, karar alma süreçlerinde kullanılan verilerin çarpık olması durumunda ortaya çıkar ve belirli grupları diğerleri üzerinde avantajlı kılar. Bu tarihsel yanlılık, örnekleme yanlılığı ve ölçüm yanlılığı gibi çeşitli nedenlerden dolayı gerçekleşebilir. Örneğin, tarihsel yanlılık, geçmişteki ayrımcı uygulamaları yansıtan verilerin mevcut kararları etkilemesi durumunda belirgin hale gelir. Örnekleme yanlılığı, toplanan verilerin tüm nüfusu temsil etmediği zaman ortaya çıkar. Ölçüm yanlılığı ise verilerin nasıl toplandığı, kaydedildiği veya yorumlandığı konusunda hatalar olduğunda meydana gelir. Tarihsel yanlılığın bir örneği, işe alım algoritmalarında görülebilir. Eğer bir algoritma, ağırlıklı olarak erkek adayları yansıtan tarihi işe alım verileri üzerinde eğitilmişse, bu durum erkek başvurularını içgüdüsel olarak tercih edebilir ve işe alım uygulamalarında cinsiyet yanlılığını sürdürebilir.


Veri yanlılığının, veri analitiği ve otomatik sistemlere dayanarak alınan kararların sıkça kullanıldığı birçok profesyonel alanda derin etkileri olabilir. Yanlı algoritmalar, yeterli niteliklere sahip adayları dışlayarak ayrımcı işe alım uygulamalarına yol açabilir. Örneğin, bir şirket, eğitim verilerindeki yanlılıklar nedeniyle kadınların veya azınlıkların özgeçmişlerini yanlışlıkla filtreleyen AI destekli bir işe alım aracı kullanabilir.


Veri odaklı performans ölçütleri, yerleşik yanlılıkları yansıtabilir ve bu da belirli çalışanları dezavantajlı duruma sokarak kariyer ilerlemelerini etkileyebilir. Örneğin, yanlı verilere dayanan performans değerlendirme sistemleri, azınlık gruplardan gelen çalışanların katkılarını sistematik olarak göz ardı edebilir.


Finans hizmetlerinde, kredi puanlama modelleri ve kredi onay süreçleri belirli demografik grupları yanlışlıkla avantajlı hale getirebilir ve ekonomik eşitsizlikleri sürdürebilir. Örneğin, ayrımcı kredi verme uygulamalarını yansıtan tarihi verilere dayanan bir kredi puanlama algoritması, azınlık başvuranları haksız yere cezalandırabilir. Benzer şekilde tıbbi verilerdeki yanlılık, eşit olmayan tedavi önerilerine yol açarak sağlık eşitsizliklerini derinleştirebilir. Bunun bir örneği, yanlı verilere dayanan sağlık algoritmalarının, azınlık hastalar için gelişmiş tedavi önerilerini daha az sıklıkla önermesidir.


Bu bağlamlardaki veri yanlılığının sonuçları hem etik hem de pratik olmakla birlikte, organizasyonlar çeşitli yetenekleri kaybetme, hukuki sorunlarla karşılaşma ve itibarlarını zedeleme riski taşımaktadır. Veri yanlılığını ele almak, teknolojik, prosedürel ve kültürel müdahaleleri birleştiren çok yönlü bir yaklaşım gerektirir.Etkili bir strateji, çeşitli veri toplama süreçlerini sağlamaktır. Bu, çeşitli kaynaklardan veri toplanmasını ve veri setlerinin güncel gerçekleri yansıtacak şekilde sürekli olarak güncellenmesini içerir. Örneğin, bir şirket, işe alım verilerinin cinsiyet, etnik köken ve diğer demografik özellikler açısından dengeli bir temsile sahip olmasını sağlayabilir. Algoritmalar ve veri odaklı sistemlerde düzenli yanlılık denetimleri, öngörücü modellerdeki yanlılıkları tespit edip düzeltmeye yardımcı olabilir. Farklı bakış açılarına sahip kapsayıcı tasarım takımları, homojen ekiplerin gözden kaçırabileceği potansiyel yanlılıkları belirleyebilir.


Tüm bunların yayında, şeffaflık ve hesap verebilirlik son derece önemlidir. Verilerin nasıl toplandığı, işlendiği ve kullanıldığı konularında şeffaflığın sağlanması ve hesap verebilirlik önlemlerinin uygulanması, yanlılıkların zamanında ve etkili bir şekilde ele alınmasını sağlar. Örneğin, organizasyonlar veri uygulamaları ve yanlılığı azaltma adımları hakkında düzenli raporlar yayınlayabilir. Diğer önemli adımlar arasında, çalışanlara veri yanlılığını tanıma ve azaltma konusunda yanlılık eğitimi sağlamak ve adaleti ve kapsayıcılığı önceliklendiren veri kullanımı için etik kılavuzlar ve politikalar oluşturmaktır. Bu, bilinçsiz yanlılık ve veri analitiğinin etik kullanımı üzerine eğitim oturumlarını içerebilir.


Veri yanlılığı ile başa çıkma konusundaki başarıları ve zorlukları vurgulayan bazı dikkat çekici vaka çalışmaları bulunmaktadır. Örneğin önde gelen bir teknoloji şirketi, işe alım algoritmasında erkek adayları tercih eden cinsiyet yanlılığını tespit etti. Kapsamlı bir denetim gerçekleştirerek, şirket algoritmayı cinsiyet temelli farklılıkları ortadan kaldıracak şekilde yeniden yapılandırdı ve bu sayede daha çeşitli bir iş gücü elde etti. Bir diğer örnek, tedavi öneri sisteminde etnik bir yanlılık tespit eden sağlık hizmeti sağlayıcısıdır; bu sistem, azınlık hastalar için gelişmiş tedavi önerilerinde bulunma olasılığını düşürüyordu. Farklı veri setlerini entegre ederek ve adalet odaklı algoritmalar kullanarak, sağlayıcı tedavi önerilerinin eşitliğini artırdı.


Bu başarıların yanı sıra zorluklar da devam etmektedir. Yanlılık tespiti ve düzeltilmesi teknik olarak karmaşık olabilir ve organizasyonlar içinde değişime karşı genellikle bir direnç vardır. Ayrıca, modelin doğruluğu ve adaleti arasında denge sağlamak dikkatli bir değerlendirme gerektirir. Örneğin, bir algoritmanın hem doğru hem de adil olmasını sağlamak, daha büyük bir adalet sağlamak için bazı öngörücü doğruluk derecelerinden feragat etmeyi gerektirebilir.


Veri yanlılığını ele almak, DEI’ye (Çeşitlilik, Eşitlik ve Kapsayıcılık) bağlı profesyoneller için teknik bir zorluk olmanın yanı sıra, ahlaki bir zorunluluktur. Veri yanlılığını azaltmak için kapsamlı stratejiler benimseyerek, organizasyonlar daha adil ve kapsayıcı karar verme süreçlerini garanti edebilir ve bu süreçleri hedefleriyle uyumlu hale getirebilir.


Veri analitiğine etik ilkeleri entegre etmek, ilerledikçe daha adil ve eşitlikçi bir profesyonel ortamın şekillenmesinde kritik öneme sahip olacaktır. Bu değişiklikleri benimsemek, etik standartlarla uyumlu olmanın yanı sıra, çeşitli bakış açılarını kullanarak ve daha kapsayıcı bir çalışma ortamı oluşturarak organizasyonel performansı artırır.


Veri yanlılığının etkileri, özellikle bilgi teknolojileri (IT) ve STEM (Bilim, Teknoloji, Mühendislik ve Matematik) alanlarında oldukça önemlidir. Yenilikçiliğin ve hassasiyetin ön planda olduğu bu sektörlerde, yanlı veriler hatalı teknolojik çözümlerle sonuçlanabilir ve bilimsel ilerlemeleri engelleyebilir. Örneğin, yanlı eğitim verileri, makine öğrenimi ve yapay zeka alanlarında eşitsizlikleri sürdüren algoritmalara yol açabilir. IT profesyonelleri ve STEM araştırmacıları, veri uygulamalarında adaletin önceliklendirilmesi için çeşitli veri toplama yöntemlerini uygulamalı, düzenli yanlılık denetimleri yapmalı ve tasarım ile geliştirme ekiplerinde kapsayıcı temsili sağlamalıdır.


Ayrıca, etik ilkeleri STEM eğitim müfredatına entegre etmek, gelecekteki profesyonellerin kariyerlerinin başlangıcında veri yanlılığını tanımasını ve bu sorunlarla başa çıkmasını sağlayabilir. Kapsayıcılık ve etik sorumluluk kültürünü teşvik ederek, IT ve STEM alanları toplumun tüm bireylerine fayda sağlayacak eşitlikçi ve yanlılık içermeyen teknolojik çözümler oluşturabilir.



Etiketler:

4 görüntüleme0 yorum

Son Yazılar

Hepsini Gör

Comentários

bottom of page