Le décalage algorithmique est un terme utilisé pour décrire la discrimination qui se produit quand un algorithme ou un ensemble d'instructions pour résoudre des problèmes ne reflète pas exactement les données réelles. Quand il s'agit de plateformes en ligne telles que les réseaux sociaux et les moteurs de recherche, cela peut avoir de graves conséquences sur la façon dont les gens étranges peuvent accéder au contenu érotique. Dans cet article, nous allons examiner comment les biais algorithmiques affectent la visibilité du contenu érotique queer et quelles mesures peuvent être prises pour atténuer ces problèmes.
L'une des façons dont les décalages algorithmiques peuvent influencer la visibilité du contenu érotique queer est d'utiliser des filtres par mot-clé. De nombreux sites Web utilisent des algorithmes pour filtrer du matériel offensant ou explicite basé sur des mots clés.
Cependant, si ces algorithmes ne prennent pas en compte le langage et la terminologie uniques utilisés par les communautés queer, ils peuvent ne pas reconnaître le contenu correspondant comme « queer ». Cela signifie que des vidéos, des images, des articles et d'autres types de médias queer peuvent être cachés, ce qui complique leur recherche pour les individus.
Un autre problème vient du fait que de nombreuses plates-formes en ligne dépendent largement des indicateurs d'engagement des utilisateurs. Les algorithmes qui suivent les clics, les vues, les marques « J'aime », les commentaires et les rebonds préfèrent souvent le contenu populaire ou tendance plutôt que les sujets de niche. Comme l'érotisme queer tend à être moins mainstream que la pornographie hétéronormative, il peut être plus difficile pour les utilisateurs de détecter et d'utiliser ce type de contenu.
En outre, certaines plates-formes peuvent déformer leurs algorithmes en faveur de certains genres d'érotisme, tels que le sexe vanille ou le BDSM, réduisant encore la notoriété de l'érotisme queer.
Enfin, certains algorithmes peuvent s'appuyer sur des méthodes d'apprentissage automatique pour identifier des schémas dans les données et formuler des recommandations pour des contenus similaires. Si ces algorithmes sont formés sur un ensemble de données limité qui ne comprend pas beaucoup d'érotisme étrange, ils peuvent avoir du mal à fournir des résultats précis. Cela peut causer de la frustration chez les gens étranges qui veulent explorer de nouveaux types de proximité, mais ne peuvent pas accéder au contenu recommandé qui répond à leurs intérêts.
Plusieurs mesures peuvent être prises pour résoudre ces problèmes. Tout d'abord, les plateformes en ligne doivent travailler à accroître la diversité de leurs ensembles de données en intégrant des termes et des médias propres aux queers dans leurs algorithmes. Deuxièmement, ils devraient envisager de mettre en place des processus de vérification humaine pour s'assurer que tout le contenu est correctement catégorisé et étiqueté.
Enfin, ils doivent s'efforcer de créer un environnement inclusif dans lequel toutes les formes d'expression sexuelle sont accueillies et célébrées, plutôt que de marginaliser un groupe.
En conclusion, les préjugés algorithmiques ont un impact considérable sur la visibilité des contenus érotiques étranges sur Internet. En prenant des mesures proactives pour relever ces défis, nous pouvons contribuer à assurer à tous un accès égal aux ressources nécessaires pour explorer leur sexualité et leurs liens avec les autres.
Comment les biais algorithmiques affectent-ils la visibilité du contenu érotique queer ?
Les biais algorithmiques peuvent avoir différents effets sur la visibilité d'un contenu érotique étrange sur Internet. Certaines plateformes, comme les réseaux sociaux, sont peut-être plus enclines à réprimer les sujets liés au queer, soit parce qu'elles ont des politiques strictes contre le contenu sexuel, soit parce qu'elles craignent des réactions négatives de la part d'utilisateurs conservateurs. Cela signifie que les créateurs de contenu queer peuvent avoir plus de difficulté à obtenir des abonnés ou de l'engagement pour leurs publications par rapport à d'autres types de contenu.