Bias

Il Bias (pronunciato bàias) è una distorsione sistematica o una tendenza che devia il giudizio, la percezione o l'elaborazione dei dati dall'oggettività. È un errore non casuale, ma prevedibile.

Nei settori creativi e nel marketing, il termine si riferisce più spesso ai bias cognitivi (pregiudizi mentali automatici che influenzano il comportamento dei consumatori) o ai bias dei dati/algoritmici (distorsioni che influenzano i risultati di ricerche, algoritmi e intelligenze artificiali).

A cosa serve / Perché è importante

Capire il concetto di bias è fondamentale per due ragioni principali:

1. Per la persuasione (Bias Cognitivi): Conoscere i bias cognitivi del pubblico è la base del copywriting persuasivo e dell'UX design. Permette di strutturare messaggi e interfacce che "agganciano" i meccanismi decisionali istintivi delle persone (es. senso di scarsità, riprova sociale) per guidarle verso un'azione.

2. Per l'oggettività (Bias dei Dati/AI): Riconoscere i propri bias (personali o culturali) e quelli presenti nei dati è vitale per evitarli. Garantisce che le ricerche di mercato siano corrette, che gli A/B test siano validi e che gli strumenti di AI non producano risultati distorti, discriminatori o inefficaci.

Quando si usa / In che contesto è utile

Il concetto di bias è onnipresente e si applica a quasi tutti i nostri settori:

• Copywriting e Marketing: Per sfruttare bias come l'Ancoraggio (presentare prima un prezzo alto per far sembrare conveniente quello basso) o la Riprova Sociale (usare recensioni e testimonianze).

• UX/UI Design: Per progettare flussi di acquisto che usano la Scarsità ("Solo 2 camere rimaste") o il Bias di Default (pre-selezionare l'opzione preferita).

• Ricerche di Mercato: Per evitare il Bias di Selezione (scegliere un campione di intervistati non rappresentativo) o il Bias di Conferma (cercare solo dati che confermano la propria tesi iniziale).

• Intelligenza Artificiale (AI): Nella verifica dei dataset usati per addestrare un'AI, per evitare che l'algoritmo impari e replichi pregiudizi umani (es. bias di genere o razziali).

Esempio pratico

Un sito di e-commerce mostra il messaggio: "Oltre 5.000 persone hanno già acquistato questo prodotto questo mese". Questo non è solo un dato, ma l'attivazione del Bias del Carrozzone (o Bandwagon Effect).

Di fronte a questa informazione, il nostro cervello pensa istintivamente: "Se lo comprano tutti, allora deve essere un buon prodotto". Ci fidiamo del giudizio della folla per ridurre la fatica della scelta, anche se quel prodotto potrebbe non essere il migliore per le nostre esigenze specifiche.