¿Cuáles son algunos de los problemas éticos que surgen de los sistemas de recomendaciones basados en la IA en las redes sociales con respecto a la representación queer?
¿Cómo puede mejorar la transparencia algorítmica los resultados para las comunidades marginadas?
No hay duda de que las personas queer se enfrentan a la discriminación en muchos aspectos de la vida.
Por ejemplo, a menudo se enfrentan a tasas más altas de problemas de salud mental, como depresión y ansiedad debido a la discriminación. Desafortunadamente, la misma discriminación existe en espacios en línea como las redes sociales. Las personas extrañas pueden sentirse aisladas y excluidas si su experiencia no coincide con lo que se considera «normal» o aceptable en la sociedad. Este aislamiento puede conducir a un mayor sentimiento de soledad y tristeza. Una de las formas en que las redes sociales tratan de combatir este problema es utilizando sistemas de recomendaciones basados en inteligencia artificial diseñados para promover contenidos más diversos.
Sin embargo, estos sistemas han sido criticados por crear problemas adicionales, ya que pueden perpetuar la dinámica de potencia existente.
Por ejemplo, si un sistema de inteligencia artificial recomienda contenido queer basado en el comportamiento del usuario, puede aumentar las expectativas heteronormativas en lugar de desafiarlas.
Además, estos sistemas pueden carecer de transparencia en la forma en que hacen recomendaciones. ¿Cómo puede la transparencia algorítmica mejorar los resultados para las comunidades marginales, incluidas las personas extrañas?
La importancia de la transparencia algorítmica
La transparencia algorítmica se refiere a proporcionar a los usuarios información sobre por qué ciertos tipos de contenido se recomiendan en. Sin esta información, los usuarios pueden sentir que la plataforma los está manipulando sin ningún derecho de voto en este asunto. Puede ser difícil confiar en una plataforma cuando no se sabe cómo funcionan sus algoritmos. La transparencia ayuda a generar confianza entre la plataforma y sus usuarios, lo que puede animar a personas de todos los sectores de la sociedad a usar el sitio o la aplicación regularmente.
La transparencia permite a los usuarios ver cómo se utilizan sus propios datos y potencialmente modificarlos si no están de acuerdo con las recomendaciones recibidas.
Por ejemplo, si un usuario siente que su identidad reina es ignorada o borrada por el sistema, puede que desee ajustar su configuración en consecuencia. Si el usuario sabe qué factores influyen en la elaboración de las recomendaciones, también puede responsabilizar a la plataforma si estos factores no representan adecuadamente sus intereses o perspectivas.
Mejorar la representación a través de la transparencia algorítmica
Hay varias maneras en que las plataformas de redes sociales pueden implementar la transparencia algorítmica para mejorar la representación de las comunidades marginadas. Una forma es proporcionar recomendaciones claras sobre qué tipo de contenido se recomendará y no se recomendará. Esto puede incluir ejemplos de contenido LGBTQ + que cumple ciertos criterios, como representar diferentes identidades, experiencias y relaciones. Otro método es crear herramientas para que los miembros de la comunidad evalúen el contenido en función de su precisión, relevancia y calidad, permitiendo a las personas extrañas formar un algoritmo de recomendaciones por sí mismas.
Finalmente, las plataformas de redes sociales deben asegurarse de que sus sistemas de recomendaciones tengan en cuenta muchos factores a la hora de hacer propuestas, no solo indicadores de clics o indicadores de compromiso.
Es importante que estos cambios se produzcan en el contexto de un esfuerzo más amplio para combatir la discriminación de personas extrañas en la sociedad. Las plataformas deben garantizar que proporcionan espacios seguros para todos los usuarios sin tokenización ni explotación de personas queer.Además, las empresas necesitan colaborar con las organizaciones LGBTQ + para identificar las brechas de representación y trabajar conjuntamente en soluciones más inclusivas. Priorizando la diversidad y el compromiso en cada nivel de desarrollo, las plataformas de redes sociales pueden crear un entorno en el que cada uno se sienta visible y valioso por quien es.
¿Qué problemas éticos surgen de los sistemas de recomendación basados en inteligencia artificial en las redes sociales con respecto a la representación queer y cómo la transparencia algorítmica puede mejorar los resultados para las comunidades marginadas?
Uno de los principales problemas éticos derivados de los sistemas de recomendaciones basados en la IA en las redes sociales es la posible discriminación contra las comunidades marginadas. Cuando los algoritmos están diseñados para estudiar las preferencias del usuario y recomendar contenidos basados en estas preferencias, existe el riesgo de que puedan perpetuar estereotipos y prejuicios dañinos.