算法偏差是一个术语，用于描述用于根据输入做出决策的算法或指令集的趋势，以产生不公平地偏爱某些人群而不是其他人的结果。这在许多情况下都可能发生，包括在社交媒体方面，如Facebook和Twitter。例如，如果算法旨在推荐基于用户活动的帖子，则与女性或LGBT人相比，它最终可能会推荐来自直接，顺性别男性的帖子。当用户看到来自这些边缘群体的帖子较少时，这可能会产生反馈回路，从而导致与它们的相互作用甚至更少，从而加剧了算法的偏见。然而，当涉及到约会应用程序时，这个问题变得更加阴险。约会应用程序严重依赖算法来根据用户的喜好选择用户，但他们也收集了许多有关用户的个人数据。这些数据可能包括年龄，性别，性取向，位置甚至政治派别。使用这些数据，应用程序可以尝试准确预测用户将感兴趣的匹配项。但是，如果该应用程序偏向LGBT人，则可以向他们显示共享其性行为的潜在伴侣较少，这可能会限制他们的能力并导致沮丧。
问题不仅仅是熟悉应用程序。实际上，已经发现算法偏见渗透到日常生活的许多方面，从求职系统到学分。虽然其中一些偏见似乎是良性的，但它们可能对LGBT用户产生严重影响。例如，一个有利于求职系统中直接用户的算法可能会使LGBT人更难找到就业机会。同样，在确定信誉时歧视跨性别者的算法可能会使他们难以获得贷款或其他形式的财政援助。解决算法偏差的一种方法是学习算法本身。可以教机器学习系统识别模式并根据这些模式做出决策，因此开发人员可以创建旨在最大程度地减少偏见的程序。另一个选择是确保用于控制这些算法的数据多样化，并代表所有人群。最后，当用户看到算法偏见的案例并将其报告给负责任的公司时，他们可能会大声疾呼。通过共同努力，我们可以为所有人创造一个更公平的在线环境。
算法偏见如何重复对离线LGBT用户的歧视？
算法偏见是指将计算机算法编程为基于种族，性别，性取向，年龄，残疾或其他因素对某些人群产生偏见的决策的过程。在在线约会应用程序的背景下，这意味着该应用程序的算法可能会显示LGBT用户比非LGBT用户更少的潜在匹配，即使他们的偏好和兴趣相似。