互联网成为日常生活中越来越重要的方面，特别是对于LGBTQ+在物理空间中可能面临歧视和偏见的人。但是，尽管努力创建更具包容性的在线空间，但仍然存在算法偏见可能会增强异规范假设并促进不平等的风险。本文将探讨算法如何巧妙地偏爱顺性别和异性恋者，即使在旨在欢迎所有身份的虚拟环境中也是如此。为此，它将讨论偏见的概念及其在数字平台上的表现，分析诸如Grindr和OkCupid之类的流行应用程序的案例研究，以及为所有人创建更平等的在线空间的建议。总体而言，本部分旨在突出酷儿社区在导航数字约会和社交时面临的挑战，并促进更大的认识和行动。通过了解偏见是如何运作的，我们可以努力创造更具包容性的在线体验，促进所有人的正义和平等。算法是许多网站和应用程序用来排序信息、促进沟通和优化用户体验的重要工具。它们包括一组指导机器完成某些任务的指令或规则，使它们对自动化过程很有用，例如预测搜索结果，根据客户评估对产品进行排名或策划个性化新闻提要。尽管这些系统可能非常有用，但它们也具有偏见的潜力-无意但常见的偏好可能会不公平地为某些群体提供优势。例如，从在线约会的角度来看，该算法可以优先考虑具有某些关键字，图像或特征的配置文件，从而导致匹配以反映有关性别，性，种族或身体类型的规范观念。当这些假设编码成适合所有人的软件时，它们可能对那些在传统规范之外寻求联系的人产生深远的影响。一个著名的例子是Grindr，这是同性恋者中流行的应用程序，他因涉嫌种族主义和年龄歧视而面临批评。根据记者迈克尔·凯利（Michael Kelly）2018年的一份报告，如果用户具有"女性化"特征或35岁以上，他们可能会收到更少的消息。这表明Grindre算法偏爱某些物理属性，同时基于任意标准排除其他属性。同样，OkCupid被指控在匹配结果中显示种族偏见的结果，促使该公司道歉并更改其算法以解决此问题。在这两种情况下，都强调看似中立的技术可能会使歧视和擦除永久化，从而导致某些用户在其他进步环境中感到边缘化或被排斥。要创建更公平的数字空间,开发人员必须采取步骤来识别和消除算法中的偏见。一种策略涉及使用于学习机器学习模型的数据集多样化，从而确保广泛的身份，经验和观点决定了决策过程。另一种方法是通过反馈和社区参与促进问责制，要求用户提供信息，以确保算法符合所有人的需求和喜好。最后，公司必须投资于反歧视教育和支持在这些系统上工作的员工，使他们能够在造成伤害之前识别和纠正潜在的偏见。通过采取这样的积极措施，我们可以解决算法偏见的阴险影响，促进在线平台上的包容性。
算法偏差能否巧妙地放大异规范假设，即使在旨在包容性的在线空间中？
虽然许多在线空间现在都是故意创建的，强调包容性，但有证据表明，其中一些平台仍然可以通过其算法设计巧妙地放大异规范假设。其中一种方法可能是包括一种编码语言，该语言在聊天机器人，搜索引擎和其他人工智能系统中暗示性别规范。