Algorithmische Verzerrung bezieht sich auf unbeabsichtigte Diskriminierung, die auftritt, wenn Algorithmen für maschinelles Lernen auf Datensätzen trainiert werden, die nicht genau die gesamte Population widerspiegeln, für die sie bestimmt sind. Ein Bereich, in dem dies erhebliche Auswirkungen haben kann, sind emotionale Erkennungssysteme, die Gesichtsausdrücke, Stimmflexionen und Körpersprache analysieren, um den emotionalen Zustand einer Person zu bestimmen. Ein Beispiel für eine algorithmische Verschiebung in Emotionserkennungssystemen ist, wie diese Systeme verschiedene Rassen unterschiedlich wahrnehmen können.
Wenn das System darauf trainiert ist, Bilder von Menschen zu machen, die meist weiß sind, ist es möglicherweise nicht in der Lage, die einzigartigen Gesichtszüge von Menschen aus anderen ethnischen Gruppen zu erkennen, was zu voreingenommenen Ergebnissen führt. Es kann die Selbstwahrnehmung und emotionale Identität beeinflussen, weil Menschen anfangen können, ihre eigene Wahrnehmung von sich selbst und ihren Emotionen zu hinterfragen, basierend darauf, wie sie von anderen interpretiert werden.
Algorithmische Verzerrungen in emotionalen Erkennungssystemen können Geschlechterstereotypen aufrechterhalten. Ein System, das davon ausgeht, dass alle Frauen emotional expressiver sind als Männer, kann die Tränen einer Frau als Zeichen von Traurigkeit interpretieren, während die Tränen eines Mannes als Zeichen von Wut oder Frustration interpretiert werden. Dies kann zu Selbstzweifeln und Verwirrung für diejenigen führen, deren emotionaler Ausdruck nicht den Erwartungen entspricht, was sie möglicherweise dazu zwingt, ihre eigene emotionale Authentizität in Frage zu stellen.
Algorithmische Voreingenommenheit in emotionalen Erkennungssystemen kann soziale Hierarchien stärken. Wenn das System so programmiert ist, dass es Glück als positive Emotion und Angst als negative Emotion erkennt, kann es reiche Menschen als glücklicher und arme als ängstlicher wahrnehmen, auch wenn beide Gruppen das gleiche Maß an Glück und Angst erleben. Dies kann zur Diskriminierung bestimmter Bevölkerungsgruppen führen und die Ungleichheit in der Gesellschaft aufrechterhalten. Algorithmische Verzerrungen in emotionalen Erkennungssystemen können weitreichende Auswirkungen auf die Selbstwahrnehmung und die emotionale Identität von Menschen haben. Indem wir dieses Problem erkennen und an der Entwicklung inklusiverer Algorithmen arbeiten, können wir dazu beitragen, dass diese Systeme das vielfältige Spektrum menschlicher Erfahrungen genau widerspiegeln und eine gesunde emotionale Entwicklung für alle Menschen unterstützen.
Wie beeinflusst algorithmische Verschiebung in emotionalen Erkennungssystemen Selbstwahrnehmung und emotionale Identität?
Algorithmen zur emotionalen Erkennung können die Wahrnehmung einer Person über sich selbst und ihre emotionale Identität beeinflussen, indem sie Stereotypen über Geschlecht, Rasse und andere Merkmale verstärken, die mit bestimmten Emotionen in Verbindung gebracht werden können.