算法推荐系统在塑造我们在互联网上看到的东西方面发挥着越来越重要的作用。这些系统旨在分析用户的行为和喜好，以提供可能引起他们兴趣的相关内容。但是，它们经常延续关于性别和性行为的异规范性假设，这在推荐色情内容方面可能存在问题。例如，如果用户查看涉及顺性别男性和女性从事香草性行为的常见色情制品，则算法推荐系统可能会暗示该人偏爱传统形式的色情制品，并推荐更多相同的色情制品。这可能会限制识别为LGBTQ+或具有非常规性欲的用户可以选择的多样性。此外，这些系统可以加强对"正常"性行为的有害定型观念，使那些不符合社会规范的人无法获得适当的材料。此外，算法推荐系统还依靠元数据和关键字对内容进行分类，这可能导致对材料性性质的描述不准确或不完整。例如，如果视频包含几秒钟的坦率镜头，但主要侧重于角色的叙述或发展，则可以将其标记为"共同兴趣"，从而降低了向寻求坦率材料的观众推荐的可能性。这可能导致内容均质化，并且在代表性方面缺乏多样性。为了解决这些问题,必须在算法推荐系统中提高透明度和问责制。公司必须雇用不同的团队来开发其算法，以确保在设计过程中考虑所有观点。他们还必须提供清晰准确的元数据，描述每个内容片段的性本质，使观众能够根据自己的喜好而不是完全依靠自动化产品做出明智的决定。最后，平台必须优先考虑包容性，展示各种符合不同口味和人口统计特征的内容。通过这样做，他们可以为所有用户创造一个更加好客的环境，无论他们的性别认同或性取向如何。
算法推荐系统如何增强在线色情内容消费的异常性？
算法推荐系统已被证明通过促进狭窄的性取向和偏好范围来增强异规范行为模型。这是由于几个因素，其中包括这些系统背后的开发团队中的顺性别和直率面孔占主导地位，以及算法对从YouTube和Pornhub等大众平台收集的数据的依赖性。