Trong quá trình xử lý dữ liệu, có nhiều cách để thực hiện công việc này. Tuy nhiên, không phải cách nào cũng là thuận tiện và hiệu quả. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đề cập đến sáu cách thường được sử dụng để xử lý dữ liệu nhưng lại không mang lại sự tiện lợi cho người thực hiện. Hãy cùng tìm hiểu và đưa ra giải pháp để giải quyết vấn đề này.
6 cách thường dùng để xử lý dữ liệu
Bài báo “Vai trò của dữ liệu bất thường trong việc tiếp thu kiến thức” của Chinn và Brewer nghiên cứu việc các sinh viên khoa học bỏ qua dữ liệu bất thường trong quá trình học lý thuyết khoa học. Tuy nhiên, các phản ứng này không chỉ xảy ra đối với sinh viên khoa học, mà còn là của con người nói chung. Chinn và Brewer đã trình bày các ví dụ từ lịch sử khoa học để minh họa cho quan điểm của mình.
Ngoài ra, Chinn và Brewer cũng đưa ra danh sách các khả năng lệch hướng mà có thể xảy ra trong quá trình xử lý dữ liệu bất thường. Tuy nhiên, theo ý kiến của tôi, danh sách này đã đầy đủ và không có bổ sung mới từ các nhà nghiên cứu khác trong hai thập kỷ qua. Việc biết được có chỉ có sáu cách thường xuyên làm chệch hướng dữ liệu bất thường sẽ giúp chúng ta có thể phát hiện và giải quyết vấn đề này hiệu quả hơn.
Dưới đây là bảy cách mà mọi người có thể phản ứng với dữ liệu bất thường:
- Bỏ qua dữ liệu – tức là không chấp nhận và không xem xét nó.
- Từ chối dữ liệu – tức là không chấp nhận và coi nó như là kết quả sai lầm hoặc không chính xác.
- Loại trừ dữ liệu khỏi đánh giá – tức là coi dữ liệu là không liên quan và loại bỏ nó khỏi quá trình đánh giá lý thuyết hoặc mô hình tinh thần.
- Tạm thời giữ dữ liệu – tức là đình chỉ dữ liệu để xem xét lại sau.
- Diễn giải lại dữ liệu trong khi vẫn giữ nguyên lý thuyết hoặc mô hình của mình.
- Diễn giải lại dữ liệu và chỉ thực hiện những thay đổi ngoại vi đối với lý thuyết hoặc mô hình.
- Chấp nhận dữ liệu và sửa đổi mô hình tinh thần – tức là chấp nhận dữ liệu bất thường và thay đổi mô hình để phù hợp hơn với dữ liệu mới.
Chinn và Brewer đã chỉ ra rằng bảy câu trả lời có thể được rút gọn thành ba câu hỏi quan trọng:
- Người đó có chấp nhận dữ liệu là hợp lệ hay không? Nếu họ từ chối dữ liệu, thì không cần giải thích cho dữ liệu đó.
- Người đó có thể giải thích lý do tại sao dữ liệu được chấp nhận hoặc không được chấp nhận không? Nếu họ muốn từ chối dữ liệu và giữ nguyên mô hình tinh thần của mình, họ phải đưa ra một lập luận hợp lý về lý do tại sao nó không được áp dụng. Ngược lại, nếu họ muốn tin vào dữ liệu, họ phải đưa ra lý do chính đáng để giải thích tại sao lại như vậy.
- Người đó có thay đổi lý thuyết trước đó của mình không? Một người có thể chấp nhận dữ liệu là hợp lệ và đưa ra lời giải thích cho dữ liệu, nhưng vẫn bám vào lý thuyết trước đó hoặc chỉ thực hiện các thay đổi nhỏ. Đây là câu hỏi quan trọng nhất mà chúng ta cần quan tâm.
Ngoài ra, Chinn và Brewer cũng nói rằng ba câu hỏi này không bắt buộc phải trả lời theo một thứ tự cụ thể. Các câu hỏi này có thể được trả lời song song đối với những gì chúng ta biết. Tuy nhiên, điều quan trọng là bất kỳ ai đưa ra một trong bảy câu trả lời đều phải trả lời cho cả ba câu hỏi này.
Các yếu tố nào ảnh hưởng đến niềm tin của con người?
Điều gì khiến một người sẵn sàng thay đổi quyết định hơn khi họ được cung cấp dữ liệu bất thường? Bên cạnh lý luận và động lực cá nhân, người ta có thể từ chối dữ liệu bất thường vì nhiều lý do khác nhau.
Theo Chinn và Brewer, có bốn yếu tố ảnh hưởng đến cách con người xử lý dữ liệu bất thường:
- Các đặc điểm của kiến thức trước đây, bao gồm mức độ cố định của mô hình trước đó, tính bản thể hóa của mô hình, cam kết nhận thức luận và kiến thức cơ bản.
- Các đặc điểm của lý thuyết mới hoặc giải thích thay thế, bao gồm sự sẵn có và chất lượng của lời giải thích thay thế.
- Các đặc điểm của dữ liệu dị thường, bao gồm độ đáng tin cậy, độ mơ hồ và số lượng.
- Thái độ của cá nhân tham gia vào các chiến lược xử lý đủ nghiêm ngặt, bao gồm thời gian để xem qua bằng chứng và tâm trạng của họ trong thời điểm đó.
Việc hiểu và áp dụng những yếu tố này có thể giúp con người đánh giá chính xác hơn và đưa ra quyết định tốt hơn khi đối mặt với dữ liệu bất thường.
Tổng kết
Các đặc điểm này có thể ảnh hưởng đến việc một người sẵn sàng thay đổi quyết định khi được cung cấp dữ liệu bất thường. Tuy nhiên, việc tham gia vào các chiến lược xử lý đủ nghiêm ngặt cũng rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của dữ liệu và các quyết định được đưa ra.
