1. 다양한 연구 팀 :
- 다양한 배경, 성별, 인종 및 민족을 가진 개인과 다양한 연구 팀을 조립하십시오. 다양한 관점은 잠재적 편견을 식별하고 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
2. 명확한 목표와 가설 :
- 얼굴 바이어스를 구체적으로 다루는 명확한 연구 목표와 가설을 정의하십시오. 연구 질문과 가설이 편견을 영속시키기보다는 편견을 이해하고 분석하는 데 중점을두고 있는지 확인하십시오.
3. 대표 샘플 :
- 다른 인구 통계 그룹의 다양한 얼굴 이미지 샘플을 사용하십시오. 특정 그룹의 과도한 표현을 피하십시오.
4. 데이터 수집 방법 :
- 데이터 수집에 객관적이고 표준화 된 방법을 사용하십시오. 제어 된 실험 조건을 사용하여 혼란 요인을 최소화하십시오.
5. 데이터 분석 :
- 잠재적 인 혼란스러운 변수를 제어하는 적절한 통계 기술 및 기계 학습 알고리즘을 사용하십시오. 편향된 해석을 피하기 위해 엄격한 데이터 분석 방법을 적용하십시오.
6. 참가자 수준 분석 :
- 개별 참가자 응답을 분석하여 개별 수준에서 편향 패턴을 식별합니다. 이것은 그룹 수준 데이터를 볼 때 분명하지 않을 수있는 편견을 드러내는 데 도움이 될 수 있습니다.
7. 이중 맹검 연구 :
- 참가자와 연구원이 특정 그룹을 알지 못하는 이중 맹검 연구를 수행하십시오. 이것은 무의식적 편견을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
8. 외부 검증 :
- 외부 데이터 세트 또는 복제 연구를 사용하여 결과를 검증하여 결과가 특정 데이터 세트 또는 방법론에 편향되지 않도록합니다.
9. 동료 검토 :
- 다양한 검토 자와 관련된 엄격한 동료 검토 프로세스에 연구를 제출하여 잠재적 편견을 잡고 과학적 무결성을 보장하십시오.
10. 반사성과 편견 인식 :
- 연구원들은 자기 인식이어야하며 자신의 편견을 반영해야합니다. 연구 설계 및 결과의 한계와 잠재적 편견을 인정하십시오.
11. 투명성 및 오픈 액세스 :
- 다른 사람들이 작업을 비판적으로 평가하고 복제 할 수 있도록 연구 결과와 방법론을 투명하게 게시하십시오.
