Effect of cognitive biases and environment on the quality of data and information
Effet des biais cognitifs et de l'environnement sur la qualité des données et des informations
Résumé
From the perspective of philosopher Friedrich Nietzsche, there is no reality that exists in itself, no raw fact, no absolute reality: everything that we define as reality is, in fact, only the result of interpretation processes that are unique to us. Mo-reover, the data stored in information systems is often nothing more than the coded representation of statements made by human beings, thereby inherently involving human interpretation and consequently being affected by the same biases and limitations that characterize the human psyche. This thesis introduces a new conceptual framework, the "Data binding and reification" (DBR) model, that describes the process of data interpretation, and then the reification of information, using a new approach that places human-perception mechanisms at the heart of this process. By mobilizing cognitive and beha-vioral sciences, this approach allows us to identify to what extent human intervention and the structure of the environment to which one is subjected condition the emergence of cognitive biases affecting these processes. Experimental results partially validate this model by identifying the characteristics of the environment that affect, in an organizational context, the data-collection process and the quality of the information produced. This work opens up numerous perspectives, such as the development of a choice architecture in the sense of the economist Richard Thaler, which could improve the very process of data collection by modifying the experience of users of the information system.
Du point de vue du philosophe Friedrich Nietzsche, il n’y a pas de réalité qui existe en soi, pas de fait brut, pas de réalité absolue : tout ce que nous définissons comme étant la réalité n’est, en fait, que le résultat de processus d’interprétation qui nous sont propres. Or, les données stockées sur les systèmes d’information ne sont souvent rien d’autre que la représentation codée de déclarations émises par des êtres humains, relevant donc intrinsèquement de l’interprétation humaine et étant par conséquent affectées par les mêmes biais et limites qui caractérisent la psyché humaine. Cette thèse propose un nouveau cadre conceptuel, le modèle "Data Binding and Reification" (DBR), qui décrit le processus d’interprétation des données, puis de réification de l’information, en utilisant une nouvelle approche qui place les mécanismes de perception humaine au cœur de celui-ci. En mobilisant les sciences cognitives et comportementales, cette approche permet d’identifier dans quelle mesure l’intervention de l’homme et la structure de l’environnement auquel il est soumis conditionnent l’apparition de biais cognitifs affectant ces processus. Les résultats expérimentaux valident partiellement ce modèle en identifiant les caractéristiques de l’environnement affectant, dans un contexte organisationnel, le processus de collecte de données et la qualité des informations produites. Ces travaux ouvrent de nombreuses perspectives, telles que l’élaboration d’une architecture de choix au sens de l’économiste Richard Thaler, pouvant améliorer le processus même de collecte de données en modifiant l’expérience des utilisateurs du système d’information.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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