Algorithmische Empfehlung für Gender Stereotypen Online
Algorithmische Empfehlungssysteme werden häufig verwendet, um die Benutzererfahrung zu personalisieren und relevante Inhalte, Produkte, Dienstleistungen und Informationen basierend auf individuellen Interessen und Vorlieben bereitzustellen. Diese Systeme verlassen sich jedoch häufig auf Datenanalysemethoden, die voreingenommen sein können und Geschlechterstereotypen aufrechterhalten können, was zu einer begrenzten Repräsentation von Frauen in Suchergebnissen und Social-Media-Feeds führt. Dieses Papier wird untersuchen, wie solche Algorithmen zur Reproduktion von Geschlechternormen, zur Stärkung traditioneller Geschlechterrollen und zur sexuellen Objektivierung beitragen.
Wie Algorithmen Geschlechterstereotypen verstärken
Die Art und Weise, wie Algorithmen Daten verarbeiten und Empfehlungen geben, wird durch grundlegende kulturelle Vorstellungen über das Geschlecht beeinflusst, die die Art der von ihnen produzierten Inhalte bestimmen. Studien haben zum Beispiel gezeigt, dass Google nach Bildern für „Frau" und „Mann" sucht, die unterschiedliche Ergebnisse liefern: Mehr Fotos von Frauen erscheinen in den Kategorien Schönheit und Mode, während Männer eher in den Berufs- und Karrierebereichen auftauchen. Diese Unterschiede spiegeln die Erwartungen der Gesellschaft wider, was es bedeutet, ein Mann oder eine Frau zu sein, und tragen zur Normalisierung geschlechtsspezifischer Verhaltensmuster bei.
Sexuelle Objektivierung
Ein Bereich, in dem algorithmische Empfehlungen eine wichtige Rolle bei der Stärkung von Geschlechterstereotypen spielen, ist die sexuelle Objektivierung. Suchmaschinen wie Google und Bing zeigen oft pornografische Bilder, wenn Nutzer sexuell suggestive Keywords eingeben, während andere Plattformen wie Facebook und Twitter Beiträge bewerben, die explizite Sprache und Bilder enthalten. Eine solche Exposition könnte geschlechtsspezifische Annahmen über Frauen als Sexualobjekte verstärken, die hauptsächlich zum männlichen Vergnügen existieren, was zu einer schädlichen Einstellung gegenüber Frauen und ihrem Körper führt.
Einschränkung der Vertretung von Frauen
Ein weiteres Problem im Zusammenhang mit algorithmischen Empfehlungssystemen ist die eingeschränkte Vertretung von Frauen in Online-Räumen, einschließlich Suchergebnissen, Social-Media-Feeds und Werbekampagnen. Die Studie ergab, dass nur 25% der Artikel über Technologie und Wissenschaft weibliche Autoren enthielten, und ein anderer stellte fest, dass Nachrichten, die sich an Frauen richteten, weniger wahrscheinlich höhere Bewertungen erreichten als die von Männern. Diese Ergebnisse zeigen, wie algorithmische Systeme bestehende Machtstrukturen aufrechterhalten und die Dominanz männlicher Stimmen und Perspektiven gegenüber anderen fördern.
Algorithmische Empfehlungssysteme sind nicht neutral, sondern gestalten aktiv unsere Wahrnehmung und unser Verständnis von Geschlecht. Durch die Beibehaltung traditioneller Geschlechterrollen und sexueller Objektivierung tragen diese Systeme zur Marginalisierung von Frauen bei und verschärfen die schädliche Behandlung von Frauen. Es ist wichtig, dieses Problem anzugehen, indem Algorithmen entwickelt werden, die integrativer, vielfältiger und repräsentativer für alle Geschlechter sind, und indem Richtlinien eingeführt werden, die die Exposition gegenüber anstößigen Inhalten begrenzen.
Wie stärken algorithmische Empfehlungen Geschlechterstereotype im Internet?
Es ist bekannt, dass algorithmische Empfehlungen auf Social-Media-Plattformen wie Facebook und Instagram Geschlechterstereotype stärken, indem sie Inhalte fördern, die auf die wahrgenommenen Interessen und Präferenzen der Nutzer zugeschnitten sind, abhängig von ihren demografischen Merkmalen, einschließlich des Geschlechts. Dies kann zur Aufrechterhaltung traditioneller Geschlechterrollen und -erwartungen führen, was sowohl Männern als auch Frauen schaden kann.