text: Das altgriechische Wort, von dem "bias" abgeleitet ist, bezeichnet eine schräge Linie, in Abweichung von der Horizontalen. Der Englische Begriff bias ist nicht so einfach ins Deutsche zu übersetzen, der er hat viele Konnotationen: Tendenz, Vorurteil, Einseitigkeit, Verzerrung, Neigung, Schlagseite, systematische Messabweichung, .... In der Wissenschaft ist sein Gebrauch durchaus negativ. Objektivität sollte die systematische Bevorzugung oder Verzerrung gewisser Ergebnisse, Messungen oder Beobachtungen ausschließen. Jedoch ist bias oftmals bereits in die Mess- oder Analysemethoden eingebaut und bleibt unbemerkt. Dies ist überall, ganz besonders jedoch für Methoden der Vorhersage - prediction - fatal.
  Die Big Data Utopie lautet wie folgt: Wenn wir alles über alle Entitäten in unseren Daten wissen könnten und auch alle diese Informationen speichern könnten, dann gäbe es keine Verzerrung mehr. Doch was bedeutet "alle", wie definiert man die Grundgesamtheit und bildet diese ab? Wir arbeiten heute auch in Zeiten von Big Data fast nur mit Stichproben oder Teildatensätzen. Dh. wir brauchen Statistik und andere Schätzverfahren um Aussagen treffen zu können. Weiters sind wir selten in der Lage alle Bedingungen unserer Verfahren vollständig kontrollieren zu können, ganz besonders dann, wenn wir mit Daten arbeiten, die andere erhoben haben, die vielleicht gar zu einem anderen Zweck gesammelt wurden.