I sistemi di raccomandazione algoritmici hanno un ruolo sempre più importante nella formazione di ciò che vediamo su Internet. Questi sistemi sono progettati per analizzare i comportamenti e le preferenze degli utenti per offrire contenuti rilevanti che possono interessarli.
Tuttavia, spesso immortalano i presupposti eteronormativi sul campo e la sessualità, il che può essere problematico quando si tratta di raccomandare contenuti erotici.
Ad esempio, se un utente guarda una pornografia diffusa che coinvolge uomini e donne che fanno sesso con vaniglia, i sistemi di raccomandazione algoritmici possono suggerire che questa persona preferisca le forme erotiche tradizionali e consigliare di più lo stesso. Questo può limitare la varietà di opzioni disponibili per gli utenti che si identificano come LGBT + o hanno desideri sessuali non tradizionali. Inoltre, questi sistemi possono rafforzare gli stereotipi dannosi su ciò che è una sessualità «normale», che impedisce l'accesso ai materiali adatti a coloro che non sono conformi alle normative comunitarie.
Inoltre, i sistemi di raccomandazione algoritmica si affidano anche ai metadati e alle parole chiave per classificare i contenuti, che possono portare a una descrizione imprecisata o incompleta della natura sessuale del materiale.
Ad esempio, se il video include alcuni secondi di fotogrammi espliciti, ma si concentra principalmente sulla narrazione o sullo sviluppo di un personaggio, può essere etichettato come «interesse generale», riducendo così la possibilità di comparsa nelle raccomandazioni per gli spettatori in cerca di materiale esplicito. Questo può portare all'omogeneizzazione dei contenuti e la mancanza di diversità in termini di rappresentanza.
Per affrontare questi problemi è necessario garantire maggiore trasparenza e responsabilità all'interno dei sistemi di raccomandazione algoritmica. Le aziende devono assumere diversi team per sviluppare i loro algoritmi, assicurando che tutte le prospettive siano prese in considerazione nel processo di progettazione. Essi devono anche fornire metadati chiari e precisi che descrivono la natura sessuale di ogni frammento di contenuto, permettendo agli spettatori di prendere decisioni giustificate sulla base delle proprie preferenze, piuttosto che affidarsi esclusivamente a offerte automatizzate.
Infine, le piattaforme devono dare la priorità all'inclusione, dimostrando una vasta gamma di contenuti che soddisfano gusti e caratteristiche demografiche differenti. In questo modo possono creare un ambiente più ospitale per tutti gli utenti, indipendentemente dalla loro identità di genere o orientamento sessuale.
Come i sistemi di raccomandazione algoritmici aumentano l'eteronormità nel consumo di contenuti erotici online?
È stato dimostrato che i sistemi di raccomandazione algoritmici rafforzano i comportamenti eteronormativi, promuovendo una serie ristretta di orientamenti e preferenze sessuali. Ciò è dovuto a diversi fattori, tra cui il dominio di persone cisgender e dirette nei team di sviluppo dietro questi sistemi, e la dipendenza degli algoritmi dai dati raccolti da piattaforme di massa come YouTube e Pornhub.