近年来，人们越来越关注算法偏见在社交媒体平台上的潜在负面影响，特别是在涉及种族和性别的问题上。但是，算法偏差如何巧妙地增强旨在具有包容性的空间中的异规范假设？本文将探讨这个问题，探讨这些偏见如何在不同背景下表现出来，并讨论减轻其影响的策略。首先要了解"异常性"的含义。异规范性是指所有直接，顺性别和一夫一妻制的假设。她认为异性恋是常态，任何偏离都是不正常的。算法失真甚至可以在必须具有包容性的空间中延续这种信念。例如，考虑一个约会应用程序，该应用程序使用算法根据用户的喜好和兴趣来匹配用户。如果默认情况下，两个伴侣都是顺性别男性或女性，则可能导致排除不认同为男性或女性的非二进制个人。同样，如果应用程序优先考虑具有相似宗教或政治观点的夫妇，则可以排除具有不同信仰的人。
算法失真可以增强异常性的另一种方式是促进某些类型的关系而不是其他关系。例如，许多在线约会应用程序都提供诸如向右或向左刷卡之类的功能。尽管这似乎是无害的，但实际上它可能会刺激基于外观而不是更深层次的兼容性因素的表面判断。因此，不符合传统美容标准或超出典型年龄范围的人可能难以找到合适的伴侣。此外，某些应用程序允许用户在搜索潜在匹配时仅选择一个性别，从而限制了一组可用的选项，并支持仅存在两个性别的想法。最后，算法偏移还可以使用语言巧妙地增强异规范假设。例如，"丈夫"或"妻子"等术语可能会自动出现在两个映射用户之间的聊天消息中。这强化了所有关系都是异性恋和一夫一妻制的观念，尽管许多人有不同的偏好或身份。同样，算法准则可能会提出涉及特定性取向或婚姻状况的行为或事件。这些假设可能会伤害那些不适合这些类别的人，并使他们感到被社区排斥在外。
那么,我们如何解决这些问题?一种策略是在算法和功能中提供更具包容性的选择。例如，约会应用程序可以提供多种性别选择，并允许用户自定义搜索标准，使其包括仅性别认同之外的特定属性。他们还可以避免使用假定所有异性恋者或已婚的语言。另一种方法是告知用户存在偏见及其对体验的影响。通过提高认识，用户可以更好地了解他们所做的选择，并意识到当他们加强排除某些群体的规范时。最后，平台必须优先考虑旨在为所有用户创造更加多样化和公平体验的研究和发展。最后，虽然算法偏见乍一看似乎是无害的，但它们实际上可以延续有害的刻板印象和排斥。通过了解这些偏见是如何运作的，并通过采取措施减轻这些偏见，我们可以创造真正促进参与和多样性的空间。
算法偏差是否能巧妙地增强异规范假设，即使在旨在实现包容性的空间中？
根据计算机科学专家的说法，算法偏差确实可以增强异规范假设，而不管空间是否具有包容性。算法是由可能有无意识偏见影响决策过程的人创建的，这可能导致歧视某些群体，包括那些自称为LGBTQ+的群体。