アルゴリズムは、クィアの声をオンラインで疎外するソーシャルバイアスをどのように強化しますか？
インターネットは世界中の人々にアクセスしやすくなってきており、同じような興味や経験を共有する他の人々とつながることができます。
しかし、この進歩にもかかわらず、いくつかのグループはまだ彼らのアイデンティティのために差別と偏見に直面しています。クィア個人は、社会がしばしばそれらの異常を考慮するので、これらのバイアスによって最も打撃を受けている。ですから、裁きやあざけりなしに、自分を公然と表現できる場所を見つけるのに苦労します。ここでアルゴリズムが登場します。彼らは接続のための機会を作成するだけでなく、有害なステレオタイプと孤立を永続させます。アルゴリズムは、ターゲット広告、アルゴリズミックフィルタリング、パーソナライズされた検索結果を通じてクィアの声をオンラインで疎外するソーシャルバイアスを増幅します。ターゲット広告には、ユーザーデータを使用して特定の人口統計に合わせた広告を配信することが含まれます。
例えば、ジェンダー・アイデンティティに関する製品を販売したい企業は、閲覧履歴やソーシャルメディア活動に基づいてトランスジェンダー・ユーザーをターゲットにすることができます。このアプローチは、遷移の頻度を増加させる一方で、特定のグループの人々は他のグループよりも望ましくないという考えを強化します。トランスジェンダーであることは、日常生活の一部ではなく、特別なものまたはニッチなものであり、汚名と疎外に貢献するというメッセージを送ります。同じのために行きます日付性的指向に基づいてユーザーに一致するアプリ；これらのプラットフォームは、LGBTQ+の人々が同じようなパートナーと会うための安全なスペースを提供しますが、彼らはさらに異性愛者を隔離します。
アルゴリズミックフィルタリングは、各ユーザーの好みのコンテンツをキュレーションするための機械学習技術に依存しています。残念ながら、このプロセスは異なる視点を排除することができます。
例えば、アルゴリズムは、物語を一般の視聴者にのみ公開することについてのビデオを推奨するかもしれません。クィア個人は、そのようなトピックを検索するときに目に見えなくなります。アルゴリズムは、彼らが彼らについて知っているすべてのものをすでに知っていると仮定しているからです。これは、シスジェンダー、異性愛者の物語だけがオンラインで表示され、代替の声を沈黙させるサイクルを作成します。
パーソナライズされた検索結果は同様に機能し、異なる視点に平等な機会を与えるのではなく、個々の興味に最も関連する結果を示します。誰かが「レズビアンのラブストーリー」を探しているなら、彼らは多様なパフォーマンスではなく、白人のレズビアンとシスジェンダーの女性をフィーチャーした記事を見る可能性があります。この排除は、社会の期待を満たしている場合にのみ奇妙さが許容されるという概念を強化し、コアの理想を超えた可視性を制限します。結論として、アルゴリズムは、ターゲット広告、アルゴリズミックフィルタリング、およびパーソナライズされた検索結果を通じてクィアの声をオンラインで疎外するソーシャルバイアスを強化します。これらのプロセスは、特定のアイデンティティだけが表示されるサイクルを作成し、伝統的な規範に適合しない人々に対する汚名と差別を増加させます。この問題に対処するために、企業はすべての人口統計に合わせたリソースを提供し、ユーザーが見たいものを想定しないようにすることで、プラットフォーム全体の包括性を確保する必要があります。
アルゴリズムは、クィアの声をオンラインで疎外するソーシャルバイアスをどのように強化しますか？
技術は公平であると考えがちですが、それは人間の価値観や信念を反映しています。インターネットプラットフォームの背後にあるアルゴリズムは、定期的にユーザーの行動や好みのパターンから学習します。例えば、特定のコンテンツタイプやコミュニケーションスタイルが異性愛者の間で他の人よりも人気がある場合、これらのパターンはこれらのプラットフォームで使用される推奨システムに反映されます。