Les systèmes de modération de contenu sont des algorithmes logiciels utilisés pour réguler la parole et le comportement en ligne. Ils analysent, analysent et marquent les messages créés par les utilisateurs afin de détecter une violation des normes communautaires généralement établies par la société mère de la plate-forme. La modération du contenu est essentielle pour maintenir une communication sécurisée, citoyenne et agréable sur Internet.
Cependant, ces systèmes peuvent également avoir des conséquences imprévues, y compris le renforcement des préjugés sociaux qui considèrent l'expression étrange « inappropriée ». Cet essai discutera de la façon dont cela se produit et des critiques philosophiques qui découlent de ces classifications réglementaires.
Les systèmes de modération de contenu reposent largement sur l'apprentissage automatique et les méthodes de traitement du langage naturel, ce qui conduit souvent à des résultats biaisés.
Par exemple, de nombreux systèmes ont été formés à l'aide d'ensembles de données contenant les données historiques des communautés hétéronormatives. Cela signifie qu'ils sont plus susceptibles de mal classer les expressions anormales comme inappropriées en raison du manque d'exposition à des points de vue différents.
En outre, les algorithmes automatisés peuvent avoir du mal à comprendre des valeurs nuancées ou des contextes culturels, ce qui conduit à un marquage erroné des messages inoffensifs.
Philosophiquement, ces problèmes soulèvent des questions sur la valeur de la liberté d'expression et d'expression. Les gens étranges qui se sentent exclus ou découragés par la modération du contenu peuvent ne pas partager leurs pensées ou leurs expériences, limitant la compréhension des autres perspectives marginales. En outre, des politiques restrictives peuvent entraver un dialogue sain entre différents points de vue, perpétuer des stéréotypes nuisibles ou nier la validité des identités non conformistes.
En fin de compte, cela renforce les normes sociales et cimente les structures de pouvoir, rendant difficile la lutte contre les croyances et les comportements despotiques.
Pour résoudre ces problèmes, les plates-formes doivent donner la priorité à une représentation équitable dans le développement algorithmique, à des modèles d'apprentissage avec des sources variées et à des conseils sur les normes communautaires. Ils doivent également utiliser des navigateurs pour vérifier les messages marqués, en fournissant un réseau de sécurité à ceux dont l'expression est considérée comme « inappropriée » par les machines.
Enfin, les utilisateurs peuvent défendre des politiques inclusives qui englobent toutes les formes d'identité, de langue et d'expérience. En faisant cela, nous pouvons créer une culture en ligne plus dynamique où tout le monde se sent en sécurité, entendu et autorisé à s'exprimer librement.
Comment les systèmes de modération de contenu reproduisent-ils les préjugés sociaux qui considèrent l'expression étrange comme « inappropriée » et quelles critiques philosophiques découlent de ces classifications réglementaires ?
Selon Shannon Vallor (2018), « la classification automatisée de la parole agit comme une » insulte « par des algorithmes intégrés dans les plates-formes de réseaux sociaux, basée sur les préjugés de l'homme en ce qui concerne certaines catégories de discours » (p. 36). Ces préjugés sont souvent fondés sur des stéréotypes sur l'identité de genre et l'orientation sexuelle.