バイアス
英語：bias
バイアスとは、一般的には偏りや傾向を示す概念である。統計学においては、測定値と真の値との間の系統的な差異を指す。これは、測定器具の誤差や観察者の主観などにより生じる。また、機械学習においては、モデルが真のデータ分布を適切に捉えられないことによる誤差を指す。これは、モデルの複雑さが不足している場合や、学習データが真のデータ分布を反映していない場合に生じる。バイアスは、情報の解釈や判断に影響を与え、結果として誤った結論を導く可能性がある。
バイアスとは、一般的には偏りや傾向を示す概念である。統計学においては、測定値と真の値との間の系統的な差異を指す。これは、測定器具の誤差や観察者の主観などにより生じる。また、機械学習においては、モデルが真のデータ分布を適切に捉えられないことによる誤差を指す。これは、モデルの複雑さが不足している場合や、学習データが真のデータ分布を反映していない場合に生じる。バイアスは、情報の解釈や判断に影響を与え、結果として誤った結論を導く可能性がある。
bias
別表記：バイアス
「bias」の意味
「bias」とは、ある特定の方向や考え方に偏った傾向や態度を示すことである。偏見や先入観といった意味合いも含まれる。また、統計学やデータ分析の分野では、測定や評価の誤差を指すことがある。「bias」の発音・読み方
「bias」の発音は、IPA表記では /ˈbaɪəs/ となる。IPAのカタカナ読みでは「バイアス」となり、日本人が発音するカタカナ英語では「バイアス」と読む。「bias」の定義を英語で解説
"Bias" refers to a tendency or inclination towards a particular direction or way of thinking, often resulting in unfair or prejudiced attitudes. In the fields of statistics and data analysis, it can also refer to errors in measurement or evaluation.「bias」の類語
「bias」の類語には、prejudice（偏見）、partiality（えこひいき）、favoritism（贔屓）、inequality（不公平）、unfairness（不公正）などがある。「bias」に関連する用語・表現
「bias」に関連する用語や表現には、confirmation bias（確証バイアス）、selection bias（選択バイアス）、sampling bias（標本バイアス）、gender bias（性別バイアス）、cognitive bias（認知バイアス）などがある。「bias」の例文
1. The media often shows a political bias in their reporting.（メディアは報道においてしばしば政治的なバイアスを示す。） 2. The teacher's bias towards certain students affected their grades.（先生の特定の生徒に対するバイアスが成績に影響を与えた。） 3. The survey results may contain a bias due to the small sample size.（調査結果には、小さな標本サイズのためにバイアスが含まれているかもしれない。） 4. The company is working to eliminate gender bias in the workplace.（その企業は職場での性別バイアスを排除するために取り組んでいる。） 5. Confirmation bias can lead to incorrect conclusions.（確証バイアスは誤った結論につながることがある。） 6. The experiment was designed to minimize potential biases.（その実験は、潜在的なバイアスを最小限に抑えるように設計された。） 7. The jury must be unbiased in their decision-making process.（陪審員は、意思決定過程でバイアスがないようにしなければならない。） 8. The algorithm has a built-in bias that needs to be corrected.（そのアルゴリズムには、修正が必要な内蔵バイアスがある。） 9. The test results were skewed due to a sampling bias.（標本バイアスのため、テスト結果が歪んでいた。） 10. The editor's personal bias should not influence the content of the article.（編集者の個人的なバイアスが記事の内容に影響を与えてはならない。）バイアス
英語：bias
「バイアスをかける」は、物事を判断する際に事前のイメージや情報などに過大に影響されて偏った考え方で意図的に物事を見るという意味である。「バイアスを従業員に対してかけるような行いをするのは止めたほうがいい」というように使われる。類語として、「色眼鏡で見る」「偏見を持つ」などがある。
「正常性バイアス」とは、自分に都合の悪い情報を無視してしまう現象を意味する。例えば、火事や地震などの危機に直面して避難しなければいけない状況なのに、物事を過小評価して大丈夫と思い込もうとすること。客観的に現状を見ることができず、何か注意すべきことが起こっても無視してしまうことだ。
「ラブバイアス」とは、人気アイドルグループ「Kis-My-Ft2」のシングル曲である。「ラブバイアス」の「ラブ」は「愛」、「バイアス」は「推し」という意味。したがって、「ラブバイアス」とは「自分が愛する推し」つまり「愛する人」を意味する。「ラブバイアス」は造語で、実際に英語圏で使われている表現ではない。
「ジェンダーバイアス」とは、人間や社会が男女の役割について無意識に固定的な思い込みや偏見を持つこと。例えば、「男性は外で働いて家族を養わなければいけない」、「女性は結婚したら仕事を辞めて家事や子育てに従事しなければいけない」という思い込みである。「ジェンダーバイアス」はとりわけ女性への差別を生みやすく、社会問題として注目されている。
「感情バイアス」とは、感情的要因によって思考や物事の判断が偏ってしまうことである。例えば、会社の同僚につれない態度を取られた時、周りの人間が自分の悪口を伝えたかもしれないと思い込むことだ。客観的に物事を判断できず、自分の感情だけを最優先してしまう自己中心的なバイアスである。
「アンコンシャス・バイアス」とは、過去の経験、自分の思い込み、周囲の環境など様々な要因によって非合理的な判断をしてしまう心理現象だ。例えば、「お年寄りは優しい人が多い」、「若者はSNSばかりやっている」というような無意識の偏見や思い込み。「アンコンシャス・バイアス」は誰にでも見られるものである。
・私は中学校の教師として働いているのだが、すべての生徒に対してバイアスをかけるような行いは止めるように常に心がけている。
・たくさんの新聞に目を通してみて感じたのは、ほとんどの新聞は政治的なバイアスを持っている。
・被告人が入信している宗教が、陪審員にバイアスを抱かせていると弁護士は法廷の場で主張した。
・感情バイアスがとっさに働いてしまい、あの時、物事を客観的に判断できなかったことを非常に後悔している。
・「お酒が全く飲めないと仕事ができない」という考え方は、アンコンシャス・バイアスだと思う。
・「女性は子供ができたら家庭に入って子育てに専念すべきだ」という考え方は、まったくもってジェンダーバイアスだと思う。
・あの時、正常性バイアスが働いてしまったために詐欺を見破ることができなかったのはすごく悔しい。
・あの新入社員は社長の息子なので、バイアスが働いて入社できたのだと噂になっている。
・入社試験の面接を行うに当たり、どのような学生に対しても一切バイアスをかけずに中立的に見るようにしている。
「バイアス」とは・「バイアス」の意味
バイアスとは、先入観や偏見、人の思考や行動に偏りが生じる要因という意味である。一般的にビジネス用語として使われるが、医療用語や心理学用語としても用いられている。「バイアス」の熟語・言い回し
バイアスをかけるとは
「バイアスをかける」は、物事を判断する際に事前のイメージや情報などに過大に影響されて偏った考え方で意図的に物事を見るという意味である。「バイアスを従業員に対してかけるような行いをするのは止めたほうがいい」というように使われる。類語として、「色眼鏡で見る」「偏見を持つ」などがある。
正常性バイアスとは
「正常性バイアス」とは、自分に都合の悪い情報を無視してしまう現象を意味する。例えば、火事や地震などの危機に直面して避難しなければいけない状況なのに、物事を過小評価して大丈夫と思い込もうとすること。客観的に現状を見ることができず、何か注意すべきことが起こっても無視してしまうことだ。
ラブバイアスとは
「ラブバイアス」とは、人気アイドルグループ「Kis-My-Ft2」のシングル曲である。「ラブバイアス」の「ラブ」は「愛」、「バイアス」は「推し」という意味。したがって、「ラブバイアス」とは「自分が愛する推し」つまり「愛する人」を意味する。「ラブバイアス」は造語で、実際に英語圏で使われている表現ではない。
ジェンダーバイアスとは
「ジェンダーバイアス」とは、人間や社会が男女の役割について無意識に固定的な思い込みや偏見を持つこと。例えば、「男性は外で働いて家族を養わなければいけない」、「女性は結婚したら仕事を辞めて家事や子育てに従事しなければいけない」という思い込みである。「ジェンダーバイアス」はとりわけ女性への差別を生みやすく、社会問題として注目されている。
感情バイアスとは
「感情バイアス」とは、感情的要因によって思考や物事の判断が偏ってしまうことである。例えば、会社の同僚につれない態度を取られた時、周りの人間が自分の悪口を伝えたかもしれないと思い込むことだ。客観的に物事を判断できず、自分の感情だけを最優先してしまう自己中心的なバイアスである。
アンコンシャス・バイアスとは
「アンコンシャス・バイアス」とは、過去の経験、自分の思い込み、周囲の環境など様々な要因によって非合理的な判断をしてしまう心理現象だ。例えば、「お年寄りは優しい人が多い」、「若者はSNSばかりやっている」というような無意識の偏見や思い込み。「アンコンシャス・バイアス」は誰にでも見られるものである。
「バイアス」の使い方・例文
・人の命を預かる医者として患者に対してバイアスをかけるような行為は絶対に許せない。・私は中学校の教師として働いているのだが、すべての生徒に対してバイアスをかけるような行いは止めるように常に心がけている。
・たくさんの新聞に目を通してみて感じたのは、ほとんどの新聞は政治的なバイアスを持っている。
・被告人が入信している宗教が、陪審員にバイアスを抱かせていると弁護士は法廷の場で主張した。
・感情バイアスがとっさに働いてしまい、あの時、物事を客観的に判断できなかったことを非常に後悔している。
・「お酒が全く飲めないと仕事ができない」という考え方は、アンコンシャス・バイアスだと思う。
・「女性は子供ができたら家庭に入って子育てに専念すべきだ」という考え方は、まったくもってジェンダーバイアスだと思う。
・あの時、正常性バイアスが働いてしまったために詐欺を見破ることができなかったのはすごく悔しい。
・あの新入社員は社長の息子なので、バイアスが働いて入社できたのだと噂になっている。
・入社試験の面接を行うに当たり、どのような学生に対しても一切バイアスをかけずに中立的に見るようにしている。
バイアス
英語：bias
「バイアス」とは、「傾向」「偏向」「先入観」といった思考や判断に特定の偏りをもたらす思い込み要因や得られる情報が偏っていることによる認識の歪みのことを意味する表現。英語の bias をそのまま日本語に導入した語であり、英語の bias も日本語と同様「傾向」「先入観」など文脈によってさまざまな意味合いで用いられる。
統計的手法を用いる調査においては、調査方法や調査結果の抽出方法・解釈などに起因する「データの偏り」がバイアスと呼ばれる。バイアスが含まれている可能性を顧慮しないとデータの解釈を見誤る場合があり得る。
「認知バイアス」は心理学の用語で、人間の判断・認知・意思決定などにしばしば紛れ込む恣意的な傾向を指す。たとえば、災害が生じ危険が身に迫っている状況下において、多くの人は何となく「自分は助かるだろう」と思えてしまう。結果として逃げ遅れ命を落とすような事態につながる。この「自分は大丈夫」と考える認知バイアスは特に「正常性バイアス」と呼ばれる。
学術的な文脈でなくても、先入観にとらわれている、偏見が先行している、色眼鏡で見る、というような意味合いで「バイアスがかかっている」と表現される場合が多々ある。たとえば2010年代後半の安倍政権においては「安倍信者」と罵られる人々や「アベノセイダーズ」と揶揄される人々があるが、これらの呼称には「安倍首相が最高と信じている」「安倍首相が全ての元凶と信じている」というバイアスがかかっている含みがあるともいえる。
「バイアス」とは、「傾向」「偏向」「先入観」といった思考や判断に特定の偏りをもたらす思い込み要因や得られる情報が偏っていることによる認識の歪みのことを意味する表現。英語の bias をそのまま日本語に導入した語であり、英語の bias も日本語と同様「傾向」「先入観」など文脈によってさまざまな意味合いで用いられる。
統計的手法を用いる調査においては、調査方法や調査結果の抽出方法・解釈などに起因する「データの偏り」がバイアスと呼ばれる。バイアスが含まれている可能性を顧慮しないとデータの解釈を見誤る場合があり得る。
「認知バイアス」は心理学の用語で、人間の判断・認知・意思決定などにしばしば紛れ込む恣意的な傾向を指す。たとえば、災害が生じ危険が身に迫っている状況下において、多くの人は何となく「自分は助かるだろう」と思えてしまう。結果として逃げ遅れ命を落とすような事態につながる。この「自分は大丈夫」と考える認知バイアスは特に「正常性バイアス」と呼ばれる。
学術的な文脈でなくても、先入観にとらわれている、偏見が先行している、色眼鏡で見る、というような意味合いで「バイアスがかかっている」と表現される場合が多々ある。たとえば2010年代後半の安倍政権においては「安倍信者」と罵られる人々や「アベノセイダーズ」と揶揄される人々があるが、これらの呼称には「安倍首相が最高と信じている」「安倍首相が全ての元凶と信じている」というバイアスがかかっている含みがあるともいえる。
バイアス【bias】
バイアス
バイアス
バイアス、偏り、偏見
バイアス
名前 Byas； Bias
バイアス
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2024/07/01 05:38 UTC 版)
バイアス（英: bias、中: 偏誤）とは偏り、かさ上げ、斜めのこと。
偏り
- 偏り - 統計学の用語。母集団の要素が標本として平等に選ばれていない、または推定すべき量を何らかの理由で高く、または低く推定しすぎていること。
- 偏見 - 偏った見方のこと（用例：「あの人の意見には新聞は不正確だというバイアスがかかっている」）。
- 出版バイアス - 否定的な結果が出た研究は、肯定的な結果が出た研究に比べて公表されにくいというバイアス[2]。
かさ上げ
- ある数に特定の数を足して嵩上げすること。ゲタばきとも（符号付数値表現#エクセスN）。
- バイアス (電子工学) - 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。(同じ目的であるが熱機関についてはアイドリングと呼ぶ。)
斜め
- 糸が斜めに走っていること。「バイアス織」、「バイアス編み」（この場合「バイヤス」とも）。
- 斜めに裁つこと。「バイアス裁ち」。
- バイアステープの略。
- 空気入りタイヤで構造材が斜めに入っている「バイアスタイヤ」のこと（タイヤ#構造と材料）。
BIAS など（略語）
- Biometric Identity Assurance Services - 生体認証を用いたID認証の仕組み（OASISおよびISO/IEC JTC 1/SC 37で策定）。
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脚注
出典
- ^ a b c “selection bias” (英語). www.cancer.gov (2011年2月2日). 2024年7月1日閲覧。
- ^ 津谷喜一郎、正木朋也 2006, p. 10.
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。
バイアス（偏り）
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2019/08/04 14:39 UTC 版)
学習アルゴリズムにおいて、誤差のうち、モデルの仮定の誤りに由来する分。バイアスが大きすぎることは、入力と出力の関係を適切に捉えられていないことを意味し、過少適合している。
※この「バイアス（偏り）」の解説は、「偏りと分散」の解説の一部です。
「バイアス（偏り）」を含む「偏りと分散」の記事については、「偏りと分散」の概要を参照ください。
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「バイアス」の例文・使い方・用例・文例
- バイアスロンで金メダルを獲得する
- 布をバイアスに裁つ.
- 布を斜め[バイアス]に裁つ.
- 二重盲検の手順は、実験者バイアスとプラシーボ効果の両方から保護するために用いられる
- 平らな芝生で行われるボーリングのゲームで、ジャックにバイアスの木のボールを転がす
- バイアスで示す
- バイアス折り目
- バイアス電流と比例するそのようなその光がPN接合で放射されたダイオード
- フレアーを生じるようにバイアスカットされているナイフプリーツ
- 少数、女性がリーダーシップの地位に達するのを防ぐ労働人口で態度の、または、組織的なバイアスに基づく天井
- バイアスロンというスポーツ
- 新種目は，スノーボードクロス，スピードスケート・チームパシュート，そしてバイアスロン・マススタートである。
- 日本の最初のメダルは，バイアスロン女子12.5キロ視覚障害で小林深(み)雪(ゆき)選手によって獲得された金メダルだった。
- 彼女はまた，バイアスロンの別の種目でも銀メダルを獲得した。
- 彼女はバイアスロン女子12.5キロ立位に出場した。
- パラリンピックのバイアスロン競技メダリスト
- 1998年の長野でのパラリンピック冬季大会では，バイアスロン女子7.5キロ視覚障害で金メダルを獲得。
- 今年のトリノパラリンピックでは，バイアスロン12.5キロで金メダル，7.5キロで銀メダルを獲得した。
- 私がバイアスロンを始めたのは長野パラリンピックのわずか２年前でした。
- ソルトレークシティーパラリンピックのバイアスロンで６位に終わったとき，私はその結果が自分の本当の実力を表していると思いました。
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