Algorithmic Recommendation for Gender Stereotypes Online
I sistemi di raccomandazione algoritmica sono ampiamente utilizzati per personalizzare l'esperienza utente e fornire contenuti, prodotti, servizi e informazioni basati su interessi e preferenze individuali.
Tuttavia, questi sistemi spesso si basano su metodi di analisi dei dati che possono essere pregiudizievoli e possono perpetuare gli stereotipi di genere, con conseguente ridotta rappresentanza femminile nei risultati di ricerca e nei social media. Questo documento esaminerà come tali algoritmi contribuiscono a riprodurre le norme di genere, rafforzare i ruoli tradizionali di genere e l'oggettività sessuale.
Come gli algoritmi rafforzano gli stereotipi di genere
Il modo in cui gli algoritmi elaborano i dati e forniscono suggerimenti è influenzato dalla visione culturale di base del campo che definisce il tipo di contenuto che producono.
Per esempio, studi hanno dimostrato che Google cerca immagini per «donna» e «maschio» con risultati diversi: più foto di donne compaiono nelle categorie di bellezza e moda, mentre gli uomini appaiono più frequentemente nelle aree professionali e professionali. Queste differenze riflettono le aspettative della società su cosa significhi essere un uomo o una donna, contribuendo alla normalizzazione dei comportamenti di genere.
Obiettivo sessuale
Una delle aree in cui le linee guida algoritmiche hanno un ruolo importante nel rafforzare gli stereotipi di genere è l'oggettività sessuale. I motori di ricerca, come Google e Bing, spesso mostrano immagini pornografiche quando gli utenti inseriscono parole chiave sessualmente riflettenti, mentre altre piattaforme come Facebook e Twitter promuovono post che contengono un linguaggio esplicito e immagini. Tale impatto può aumentare le ipotesi di genere sulle donne come oggetti sessuali, che esistono principalmente per il piacere maschile, che porta ad atteggiamenti dannosi per le donne e il loro corpo.
Limitare la rappresentanza femminile
Un altro problema legato ai sistemi di raccomandazione algoritmica è rappresentato dalla ridotta rappresentanza femminile negli spazi online, inclusi i risultati della ricerca, i nastri dei social media e le campagne pubblicitarie. Lo studio ha dimostrato che solo il 25% degli articoli sulla tecnologia e la scienza includono autori femminili, mentre un altro ha osservato che le storie di notizie rivolte alle donne hanno meno probabilità di raggiungere le classifiche superiori rispetto a quelle scritte dagli uomini. Questi risultati mostrano come i sistemi algoritmici perpetuano le strutture di potere esistenti, favorendo il dominio delle voci maschili e le prospettive sugli altri.
I sistemi di raccomandazione algoritmici non sono neutrali, ma piuttosto formano attivamente la nostra percezione e comprensione del sesso. Perpetuando i tradizionali ruoli di genere e l'oggettività sessuale, questi sistemi contribuiscono all'emarginazione delle donne e ad aggravare il loro atteggiamento dannoso. È importante risolvere il problema sviluppando algoritmi che siano più inclusivi, diversificati e rappresentativi di tutti i sessi e implementando politiche che limitino l'esposizione ai contenuti offensivi.
In che modo le linee guida algoritmiche rafforzano gli stereotipi di genere online?
È noto che le linee guida algoritmiche sulle piattaforme dei social media, come Facebook e Instagram, rafforzano gli stereotipi di genere promuovendo contenuti adattati a presunti interessi e preferenze degli utenti a seconda delle loro caratteristiche demografiche, inclusi i poli.