Le biais algorithmique se réfère à la discrimination involontaire qui se produit lorsque les algorithmes d'apprentissage automatique sont formés sur des ensembles de données qui ne reflètent pas exactement l'ensemble de la population à laquelle ils sont destinés. L'un des domaines où cela peut avoir un impact significatif est les systèmes de reconnaissance émotionnelle qui analysent les expressions faciales, les flexions vocales et le langage corporel pour déterminer l'état émotionnel d'une personne.
Un exemple de déplacement algorithmique dans les systèmes de reconnaissance des émotions est la façon dont ces systèmes peuvent percevoir différemment les différentes races.
Si le système est formé à des images de personnes qui sont principalement blanches, il peut ne pas être en mesure de reconnaître les caractéristiques uniques du visage des personnes d'autres groupes ethniques, ce qui conduira à des résultats biaisés. Cela peut affecter l'image de soi et l'identité émotionnelle, parce que les gens peuvent commencer à douter de leur propre perception de soi et de leurs émotions en fonction de la façon dont ils sont interprétés par les autres.
Le biais algorithmique dans les systèmes de reconnaissance émotionnelle peut perpétuer les stéréotypes de genre.
Un système qui suppose que toutes les femmes sont plus expressives émotionnellement que les hommes peut interpréter les larmes d'une femme comme un signe de tristesse, tout en interprétant les larmes d'un homme comme un signe de colère ou de frustration. Cela peut conduire à l'incertitude et à la confusion pour ceux dont l'expression émotionnelle n'est pas à la hauteur des attentes, les obligeant potentiellement à remettre en question leur propre authenticité émotionnelle.
Le biais algorithmique dans les systèmes de reconnaissance émotionnelle peut renforcer les hiérarchies sociales. Si le système est programmé pour reconnaître le bonheur comme une émotion positive et la peur comme négative, il peut considérer les riches comme plus heureux et les pauvres comme plus effrayants, même si les deux groupes ont le même niveau de bonheur et de peur. Cela peut conduire à la discrimination de certains groupes de population et perpétuer les inégalités dans la société.
Le biais algorithmique dans les systèmes de reconnaissance émotionnelle peut avoir des conséquences profondes sur l'image de soi et l'identité émotionnelle des gens. En reconnaissant ce défi et en travaillant à la création d'algorithmes plus inclusifs, nous pouvons aider à faire en sorte que ces systèmes reflètent fidèlement la diversité des expériences humaines et favorisent un développement émotionnel sain pour tous.
Comment le déplacement algorithmique dans les systèmes de reconnaissance émotionnelle affecte-t-il l'image de soi et l'identité émotionnelle ?
Les algorithmes de reconnaissance émotionnelle peuvent influencer la perception de soi-même et de son identité émotionnelle en renforçant les stéréotypes sur le champ, la race et d'autres caractéristiques qui peuvent être associées à certaines émotions.