Algorithmic Recommendation for Gender Stereotypes Online
Los sistemas de recomendación algorítmica se utilizan ampliamente para personalizar la experiencia del usuario y proporcionar contenido, productos, servicios e información relevantes basados en intereses y preferencias individuales.
Sin embargo, estos sistemas a menudo se basan en métodos de análisis de datos que pueden ser sesgados y perpetuar estereotipos de género, lo que resulta en una representación limitada de las mujeres en los resultados de búsqueda y las cintas de redes sociales. Este documento abordará cómo este tipo de algoritmos contribuyen a la reproducción de las normas de género, al fortalecimiento de los roles tradicionales de género y a la objetividad sexual.
Cómo los algoritmos refuerzan los estereotipos de género
La forma en que los algoritmos procesan los datos y proporcionan recomendaciones se ve afectada por las ideas culturales básicas sobre el campo que determinan el tipo de contenido que producen.
Por ejemplo, los estudios han demostrado que Google busca imágenes para «mujer» y «hombre» dan resultados diferentes: más fotos de mujeres aparecen en las categorías de belleza y moda, mientras que los hombres son más propensos a aparecer en los campos profesionales y profesionales. Estas diferencias reflejan las expectativas de la sociedad sobre lo que significa ser hombre o mujer, contribuyendo a normalizar los patrones de comportamiento de género.
Objetivación sexual
Una de las áreas donde las recomendaciones algorítmicas juegan un papel importante en el fortalecimiento de los estereotipos de género es la objetividad sexual. Los motores de búsqueda como Google y Bing suelen mostrar imágenes pornográficas cuando los usuarios introducen palabras clave sexualmente sugerentes, mientras que otras plataformas como Facebook y Twitter promueven publicaciones que contienen lenguaje e imágenes francas. Este impacto puede reforzar las suposiciones de género sobre las mujeres como objetos sexuales que existen principalmente para el placer masculino, lo que conduce a actitudes dañinas hacia las mujeres y su cuerpo.
Limitar la representación de las mujeres
Otro problema relacionado con los sistemas algorítmicos de recomendación es la limitada representación de las mujeres en los espacios en línea, incluidos los resultados de búsqueda, las cintas de redes sociales y las campañas publicitarias. El estudio encontró que solo en el 25% de los artículos sobre tecnología y ciencia aparecen mujeres autoras, y otro señaló que las noticias dirigidas a mujeres tienen menos probabilidades de alcanzar los rankings más altos que los que escriben los hombres. Estos resultados muestran cómo los sistemas algorítmicos perpetúan las estructuras de poder existentes, contribuyendo al dominio de las voces y perspectivas masculinas sobre las demás.
Los sistemas de recomendación algorítmica no son neutros, sino que forman activamente nuestra percepción y comprensión del género. Al perpetuar los roles tradicionales de género y la objetividad sexual, estos sistemas contribuyen a marginar a las mujeres y exacerban las actitudes perjudiciales hacia ellas. Es importante abordar este problema desarrollando algoritmos que sean más inclusivos, variados y representativos de todos los sexos, además de implementar políticas que limiten la exposición a contenidos ofensivos.
¿Cómo refuerzan las recomendaciones algorítmicas los estereotipos de género en Internet?
Se sabe que las recomendaciones algorítmicas en las plataformas de redes sociales como Facebook e Instagram refuerzan los estereotipos de género al promover contenidos adaptados a los intereses y preferencias percibidos de los usuarios en función de sus características demográficas, incluido el sexo. Esto puede llevar a perpetuar roles y expectativas de género tradicionales, lo que puede ser perjudicial tanto para los hombres como para las mujeres.