织决策的。但数据并不一定是真理数据也不一定是真理。作者说这是必须分析和质疑的信息。弄认为数据是福音。尼利说数据永远不会是公正的因为有偏见的人类收集数据解释数据有时构建的模型没有考虑到源自误解或不完整数据的技术的潜在风险和危害。
数字思维要求我们充分了解如何
思考数据如何分析数据以及如何提出所有正确的问题以确保数据中不存在任何伤害或风险她说。如何呈现分析结果非常重要。一种潜在 约旦 WhatsApp 号码列表 的补救措施是在使用大数据时嵌入道德或偏见审查并确定哪个团体将监管数据以免产生有害结果。有效使用数据的另一个关键是了解如何呈现数据。信息太多或太少都会导致观众得出错误的结论。
例如城镇在与居民讨论未来发
展计划的公共论坛中使用人工智能。当潜在项目被详细描述时例如建筑形状和位置的可视化居民倾向于将这些描述视为最案而不仅仅是需要争论的概念。相反数据丰 tg编号 富但视觉效果较少的演示会让参与者难以达成共识。作者认为给从业者的教训是数据需要被解释和解释。
