Das Internet wird gerade für LGBTQ + -Personen, die in physischen Räumen auf Diskriminierung und Vorurteile stoßen können, zu einem immer wichtigeren Aspekt des täglichen Lebens. Trotz der Bemühungen, inklusivere Online-Räume zu schaffen, besteht jedoch weiterhin das Risiko, dass algorithmische Verzerrungen heteronormative Annahmen verstärken und Ungleichheiten fördern können. Dieser Artikel wird untersuchen, wie Algorithmen cisgender und heterosexuelle Menschen subtil bevorzugen können, selbst in virtuellen Umgebungen, die alle Identitäten willkommen heißen sollen. Um dies zu erreichen, wird es das Konzept von Vorurteilen diskutieren und wie sie sich in digitalen Plattformen manifestieren können, Fallstudien von beliebten Apps wie Grindr und OkCupid analysieren und Empfehlungen für die Schaffung von gleichberechtigten Online-Räumen für alle geben. Insgesamt zielt dieser Teil darauf ab, die Herausforderungen der queeren Community bei der Navigation durch digitales Dating und der Sozialisierung hervorzuheben und mehr Bewusstsein und Maßnahmen zu fördern. Indem wir verstehen, wie Vorurteile wirken, können wir daran arbeiten, eine integrativere Online-Erfahrung zu schaffen, die Gerechtigkeit und Gleichheit für alle fördert.
Algorithmen sind wichtige Werkzeuge, die von vielen Websites und Anwendungen verwendet werden, um Informationen zu sortieren, die Kommunikation zu erleichtern und die Benutzererfahrung zu optimieren. Dazu gehören eine Reihe von Anweisungen oder Regeln, die Maschinen durch bestimmte Aufgaben führen und sie für automatisierte Prozesse wie die Vorhersage von Suchergebnissen, das Ranking von Produkten auf der Grundlage von Kundenbewertungen oder das Kuratieren personalisierter Newsfeeds nützlich machen. Während diese Systeme unglaublich nützlich sein können, bergen sie auch das Potenzial für Voreingenommenheit - unbeabsichtigte, aber häufige Vorlieben, die einigen Gruppen unfair einen Vorteil gegenüber anderen verschaffen können. In Bezug auf Online-Dating kann der Algorithmus beispielsweise Profile mit bestimmten Keywords, Bildern oder Merkmalen priorisieren, was zu Übereinstimmungen führt, die normative Vorstellungen von Geschlecht, Sexualität, Rasse oder Körpertyp widerspiegeln. Wenn diese Annahmen in Software kodiert werden, die für alle entwickelt wurde, können sie weitreichende Folgen für diejenigen haben, die Verbindungen außerhalb traditioneller Normen suchen.
Ein bekanntes Beispiel ist Grindr, eine beliebte schwule App, die wegen ihres angeblichen Rassismus und Alterismus in der Kritik steht. Laut einem Bericht des Journalisten Michael Kelly aus dem Jahr 2018 können Nutzer weniger Nachrichten erhalten, wenn sie „weibliche" Eigenschaften haben oder älter als 35 Jahre sind. Dies deutet darauf hin, dass Grindrs Algorithmen bestimmte physikalische Attribute begünstigen und gleichzeitig andere ausschließen, die auf willkürlichen Kriterien basieren. In ähnlicher Weise wurde OkCupid beschuldigt, rassistisch voreingenommene Ergebnisse in den Matching-Ergebnissen angezeigt zu haben, was das Unternehmen dazu veranlasste, sich zu entschuldigen und seinen Algorithmus zu ändern, um das Problem zu lösen. In beiden Fällen wird betont, dass die scheinbar neutrale Technologie Diskriminierung und Auslöschung aufrechterhalten kann, was dazu führt, dass sich einige Benutzer in einer anderen progressiven Umgebung marginalisiert oder abgelehnt fühlen.
Um einen faireren digitalen Raum zu schaffen, müssen Entwickler Schritte unternehmen, um Vorurteile in ihren Algorithmen zu erkennen und zu beseitigen. Eine Strategie umfasst die Diversifizierung der Datensätze, mit denen Machine-Learning-Modelle trainiert werden, um sicherzustellen, dass eine Vielzahl von Identitäten, Erfahrungen und Perspektiven die Entscheidungsprozesse bestimmen. Ein weiterer Ansatz besteht darin, die Rechenschaftspflicht durch Feedback und Community-Engagement zu fördern, indem Informationen von Benutzern angefordert werden, um sicherzustellen, dass die Algorithmen den Bedürfnissen und Vorlieben aller Menschen entsprechen.Schließlich müssen Unternehmen in die Antidiskriminierungsausbildung und die Unterstützung von Mitarbeitern investieren, die an diesen Systemen arbeiten, und ihnen die Möglichkeit geben, potenzielle Vorurteile zu erkennen und zu korrigieren, bevor sie Schaden anrichten. Durch aktive Maßnahmen wie diese können wir die heimtückischen Auswirkungen algorithmischer Voreingenommenheit bekämpfen und die Inklusion auf Online-Plattformen fördern.
Können algorithmische Offsets heteronormative Annahmen auch in inklusiven Online-Räumen subtil verstärken?
Obwohl derzeit viele Online-Räume bewusst mit Fokus auf Inklusion geschaffen werden, gibt es Hinweise darauf, dass einige dieser Plattformen aufgrund ihres algorithmischen Designs heteronormative Annahmen noch subtil verstärken können. Eine Möglichkeit dafür könnte die Einbeziehung einer codierten Sprache sein, die geschlechtsspezifische Normen in Chatbots, Suchmaschinen und anderen KI-Systemen impliziert.