Algorithmic Virality of Erotic Aesthetics and Hierarchies of Desirability
算法病毒性是社交媒体平台推广用户内容以获得高度参与性的过程，如喜欢、转发、评论和观看。这可能导致某些类型的内容优先于其他内容，从而根据受欢迎程度创建可取性层次结构。近年来，色情美学内容的算法推广有所增加，尤其是具有吸引力和身份的图像和视频。但是，这种趋势也导致了欲望层次结构的创建，该层次结构赋予某些实体和身份特权，而排除其他实体和身份。背景故事：社交媒体和色情美学的兴起社交媒体平台在塑造我们对被视为美丽和理想的观念方面越来越有影响力。随着这些平台的出现，用户可以选择与广泛的受众共享自己的内容，包括自拍照和其他形式的个人表达。结果，色情美学内容变得越来越普遍：用户共享自己或其他对自己具有性吸引力的人的照片和视频。算法在促进色情美学中的作用社交媒体算法旨在分析用户行为并确定哪些类型的内容在特定人群中最受欢迎。这意味着获得更多参与的内容（例如"喜欢"标记，转发和评论）正在得到推广并变得更加突出。结果，具有吸引人的身体和身份的色情美学内容通常是社交媒体算法的优先事项，从而导致了可取性的层次结构。基于种族，性别和身份的可取性层次结构算法病毒性可能会根据种族，性别，年龄和身体类型等因素导致某些身体和身份优于他人。例如，白体可能比黑体更有可能获得算法进步，顺性别主体可能比变性主体更有可能获得算法进步，而瘦体可能比脂肪主体更有可能获得算法进步。这些可取性等级制度加强了现有的权力结构，并延续了对不同群体的有害定型观念。解决算法偏见问题为了解决这些问题，社交媒体平台必须采取措施消除其算法的偏见。它们必须采取措施，促进更广泛的机构和个人，而不是专门针对目前趋势的机构和个人。此外，应鼓励用户从各种来源消费内容，不要将自己局限于社交媒体算法。这样，我们可以为所有用户创造一个更具包容性和公平的在线空间。
色情美学的算法病毒性如何通过特权某些身体和身份来创建可取性层次结构？
算法病毒性创建了可取性层次结构，通过增强最有可能共享和点击的图像来赋予某些实体和身份特权。最受欢迎的内容通常从现有的趋势和兴趣中汲取灵感，这可能导致对美丽和吸引力的定义缩小。