Il bias di conferma è un tipo di errore che si verifica nel pensiero quando viene data priorità alle informazioni che confermano una convinzione preesistente rispetto alle informazioni che non supportano una convinzione preesistente. Informalmente, il bias di conferma viene talvolta definito un pio desiderio.
Il bias di conferma si verifica quando le persone filtrano fatti e opinioni che non coincidono con le loro nozioni preconcette. Quando si prende una decisione prima che tutti i dati siano esaminati, c'è il pericolo di cadere preda di pregiudizi di conferma, anche quando qualcuno sta cercando di essere obiettivo.
Nella modellazione predittiva e nell'analisi dei big data, il bias di conferma può guidare un analista verso la ricerca di prove che favoriscano un'ipotesi iniziale. Ad esempio, l'analista potrebbe inquadrare le domande del sondaggio in modo tale che tutte le risposte supportino un particolare punto di vista. Anche l'interpretazione delle informazioni può contenere un pregiudizio. Due analisti possono rivedere gli stessi dati, ma selezionare diversi aspetti dei dati per supportare ciascuno dei loro risultati preferiti individuali. Poiché le persone tendono a ricordare le informazioni che rafforzano il modo in cui pensano già, anche la memoria gioca un ruolo nel bias di conferma. Questo effetto è chiamato memoria di conferma o richiamo selettivo.
Il bias di conferma può portare alla confabulazione dei dati, all'uso selettivo e possibilmente fuorviante dei dati per supportare una decisione che è già stata presa. Per affrontare e combattere i pregiudizi di conferma, è importante essere consapevoli della sua esistenza e del pericolo che rappresenta. È anche importante cercare attivamente informazioni che non siano d'accordo con un punto di vista preesistente, porre domande opposte o stimolanti e mantenere aperti i canali di informazione per aggiornare costantemente le convinzioni attuali.
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