DBの新情報よかった…。｜みーの投稿-GRAVITY(グラビティ) SNS

例えばハッシュタグの一つ「人工的何か書いたら関与して表向きしらばっくれて何かやってる」の特定と、SNSの一切の嫌がらせやリアルの嫌がらせの背景や心理は「人為的バイアスの絶対どれかになるので」結果カオス理論と人為的何か？…の推理を味方につけておくともう完璧な予測に否が応でも補正されるって事ですね、ええこれは
日本人が知らないだけで「誰がしても絶大なSNS被害の方策に自助しまくります

人為的バイアス一覧、
必ずどれかの意図で企んでます

人為的バイアス（Human Bias）とは、人間が情報を処理し、判断や意思決定を行う際に、経験、記憶、感情、社会的なステレオタイプなどに影響され、論理的な合理性から外れてしまう偏りのことです。一般的に「偏見」や「思い込み」とも呼ばれます。
これは脳が複雑な情報を素早く処理するための「近道（ヒューリスティック）」として機能する一方で、不正確な認識や不公平な判断をもたらす原因となります。
人為的バイアスの主な特徴と具体例は以下の通りです。
1. 主な人為的バイアスの種類（例）
確認バイアス（Confirmation Bias）: 自分の考えを正当化するために、それに合致する情報ばかりに注目し、反する情報を無視する傾向。
アンコンシャス・バイアス（無意識の偏見）: 誰でも持っている、無意識の「思い込み」。性別、年齢、人種などに対するステレオタイプが代表的。
正常性バイアス（Normalcy Bias）: 都合の悪い情報を過小評価し、「自分は大丈夫」「まだ大丈夫」と思い込む心理。
自己奉仕バイアス（Self-Serving Bias）: 成功は自分の能力のおかげとし、失敗は外的要因のせいにする傾向。
バンドワゴン効果: 「みんなが言っているから正しい」と、多数派の意見に影響される心理。
2. 人為的バイアスが発生する背景
経験や記憶: 過去の成功や失敗体験。
教育や文化: 育った環境や社会的な固定観念。
認知の限界: 一度に処理できる情報量には限りがあるため、脳がショートカットを使う。
感情・動機: 恐怖や欲望、自己防衛などの心理的要因。
3. ビジネスや社会への影響
人為的バイアスは、職場での人間関係や業務の意思決定において、以下のような問題を引き起こす可能性があります。
人事評価の不公正: 能力に関係なく、特定の属性を高く評価または低く評価する。
不適切なリスク判断: 正常性バイアスにより、災害や不祥事を見過ごす。
AI・データ分析の歪み: AIの学習データに人間がバイアス（偏ったデータ）を混ぜてしまい、AIが不公平な判断を下す。
4. バイアスを減らすための対策
バイアスを完全になくすことは困難ですが、以下のようなアプローチで軽減できます。
自覚する: 自分に「バイアスがある」という事実を認識する。
データ・事実の確認: 主観ではなく、客観的な数値や事実に基づいているか確認する。
多様性（ダイバーシティ）: 自分とは異なる視点や背景を持つ人と意見交換をする。
人為的バイアスは、誰にでも発生する「脳の癖」であり、特に意思決定を行う際にその影響を理解しておくことが重要です。