解答：
② 不適切な標本抽出を行うことで,母集団を代表しないデータが選ばれてしまうこと.
理由: サンプリング・バイアス（Sampling Bias）は、標本抽出の方法が適切でないために、母集団を正確に反映していないデータが選ばれてしまうことを指します。これにより、統計的な分析や機械学習モデルの訓練結果が偏り、誤った結論が導かれる可能性があります。
その他の選択肢について：
- ① 特定の集団内で似たような思考が重なり合うことで,お互いの考えが強固になっていくこと。：これは「集団思考（Groupthink）」に関連する現象です。
- ③ 単純なルールに基づいて機械的に生成された言葉に対して,知性があると感じてしまうこと。：これは「エルザ効果（ELIZA Effect）」に関連する現象です。
- ④ データセットの偏りやアルゴリズムの技術的限界などによって,偏った学習を行ってしまうこと。：これは「バイアス（Bias）」や「フェアネス（Fairness）」に関連する問題ですが、サンプリング・バイアスの具体的な説明ではありません。
