Les systèmes de recommandation algorithmique jouent un rôle de plus en plus important dans la formation de ce que nous voyons sur Internet. Ces systèmes sont conçus pour analyser le comportement et les préférences des utilisateurs afin d'offrir un contenu pertinent qui pourrait les intéresser.
Cependant, ils perpétuent souvent des hypothèses hétéronormatives sur le champ et la sexualité, ce qui peut être problématique quand il s'agit de recommander un contenu érotique.
Par exemple, si un utilisateur regarde de la pornographie répandue impliquant des hommes et des femmes cisgenres qui ont des relations sexuelles à la vanille, les systèmes algorithmiques de recommandation peuvent supposer que cette personne préfère les formes traditionnelles de l'érotisme, et recommander plus de la même chose. Cela peut limiter la variété des options offertes aux utilisateurs qui s'identifient comme LGBTQ + ou qui ont des désirs sexuels non traditionnels. En outre, ces systèmes peuvent renforcer les stéréotypes nuisibles sur ce qui constitue une sexualité « normale » qui empêche l'accès à du matériel approprié à ceux qui ne respectent pas les normes sociales.
En outre, les systèmes de recommandations algorithmiques reposent également sur des métadonnées et des mots clés pour classer le contenu, ce qui peut conduire à une description inexacte ou incomplète de la nature sexuelle du matériel.
Par exemple, si la vidéo comprend quelques secondes de images franches, mais se concentre principalement sur la narration ou le développement du personnage, elle peut être marquée comme « intérêt général », ce qui réduit la probabilité d'apparaître dans les recommandations pour les spectateurs à la recherche de matériel franc. Cela peut conduire à une homogénéisation du contenu et à un manque de diversité en termes de représentation.
Pour résoudre ces problèmes, il faut assurer une plus grande transparence et une plus grande responsabilité dans les systèmes de recommandation algorithmique. Les entreprises doivent engager différentes équipes pour développer leurs algorithmes, en veillant à ce que toutes les perspectives soient prises en compte dans le processus de conception. Ils doivent également fournir des métadonnées claires et précises décrivant la nature sexuelle de chaque contenu, permettant aux téléspectateurs de prendre des décisions éclairées en fonction de leurs préférences plutôt que de s'appuyer uniquement sur des offres automatisées.
Enfin, les plateformes doivent donner la priorité à l'inclusion en présentant un large éventail de contenus qui correspondent à différents goûts et caractéristiques démographiques. Ils peuvent ainsi créer un environnement plus accueillant pour tous les utilisateurs, quelle que soit leur identité de genre ou leur orientation sexuelle.
Comment les systèmes de recommandation algorithmique renforcent-ils l'hétéronormative dans la consommation de contenu érotique en ligne ?
Il a été démontré que les systèmes de recommandation algorithmique renforcent les comportements hétéronormatifs en favorisant une gamme étroite d'orientations et de préférences sexuelles. Cela est dû à plusieurs facteurs, dont la domination des visages cisgenres et directs dans les équipes de développement derrière ces systèmes, ainsi que la dépendance des algorithmes à l'égard des données recueillies à partir de plates-formes de masse telles que YouTube et Pornhub.