ジェンダーのステレオタイプのためのアルゴリズム推薦オンライン
アルゴリズム推薦システムは、ユーザーエクスペリエンスをパーソナライズし、個々の興味や好みに基づいて関連するコンテンツ、製品、サービス、情報を提供するために広く使用されています。
しかしながら、これらのシステムはしばしば偏っている可能性があり、性別のステレオタイプを永続させる可能性があるデータ分析技術に依存しており、結果として検索結果やソーシャルメディアのフィードにおける女性の表現が制限されています。この論文では、このようなアルゴリズムがジェンダー規範の複製、伝統的なジェンダーの役割の強化、性的オブジェクト化にどのように貢献しているかについて見ていきます。
アルゴリズムがジェンダーのステレオタイプを強化する方法
アルゴリズムがデータを処理し、推奨事項を提供する方法は、生成するコンテンツの種類を決定するジェンダーに関する根本的な文化的信念によって影響されます。
たとえば、Googleが「女性」と「男性」の画像を検索すると、美容やファッションのカテゴリーに女性の写真が多く表示され、男性がプロやキャリアの分野に表示される可能性が高いことが研究で示されています。これらの違いは、男女とは何かという社会的な期待を反映しており、ジェンダー行動の正常化に寄与している。
性的オブジェクト化
性別ステレオタイプの強化にアルゴリズムの推奨が重要な役割を果たす分野の1つは性的オブジェクト化です。GoogleやBingなどの検索エンジンは、ユーザーが性的に示唆的なキーワードを入力するとポルノ画像を表示することが多く、FacebookやTwitterなどの他のプラットフォームは明示的な言語や画像を含む投稿を促進します。このような露出は、主に男性の喜びのために存在する性的対象としての女性についての性別の仮定を強化することができ、女性とその体に対する有害な態度につながります。
女性の表現を制限する
アルゴリズム推奨システムのもう一つの問題は、検索結果、ソーシャルメディアのフィード、広告キャンペーンなど、オンライン空間における女性の限定的な表現です。この研究では、技術と科学に関する記事の25％しか女性作家を取り上げていないことが判明し、別の記事では、女性に焦点を当てたニュース記事は男性が書いた記事よりも上位評価を達成する可能性が低いと指摘した。これらの結果は、アルゴリズム系が既存の電力構造をどのように永続させ、男性の声と他者に対する視点の支配に貢献するかを示している。
アルゴリズム推薦システムは中立ではなく、性別に対する認識と理解を積極的に形成する。伝統的なジェンダーの役割と性的客観化を永続させることによって、これらのシステムは女性の疎外化に貢献し、それらに対する有害な態度を悪化させます。これに対処するには、すべての性別のより包括的で多様で代表的なアルゴリズムを開発し、攻撃的なコンテンツへの露出を制限するポリシーを実装することが重要です。
アルゴリズムのガイドラインはどのように性別ステレオタイプをオンラインで強化しますか？
FacebookやInstagramなどのソーシャルメディアプラットフォームに関するアルゴリズムのガイドラインは、ジェンダーを含むユーザーの人口統計に基づいてユーザーの知覚関心や好みに合わせたコンテンツを促進することで、ジェンダーのステレオタイプを強化することが知られています。これは、伝統的なジェンダーの役割と期待の永続につながる可能性があります。