1. Przegląd algorytmów AI w mediach społecznościowych
2. Konsekwencje widoczności algorytmicznej, reprezentacji i usuwania głosów LGBTQ
3. Stronniczość i strategie dotyczące nierówności systemowych
4. Potencjalne rozwiązania w celu zmniejszenia stronniczości i zwiększenia kapitału własnego
5. Perspektywy przyszłości na temat widoczności i reprezentacji LGBTQ w algorytmach AI
6. Final Thoughts
Przegląd algorytmów AI w mediach społecznościowych
Platformy mediów społecznościowych stały się coraz bardziej zależne od algorytmów sztucznej inteligencji (AI), aby określić, co widzą użytkownicy treści. Algorytmy mają na celu optymalizację zaangażowania i rentowności, pokazując użytkownikom treści, z którymi mogą współdziałać. Jednak te algorytmy mogą również utrwalać stronniczość i nierówności systemowe, które wpływają na zmarginalizowane grupy, takie jak społeczność lesbijek, gejów, biseksualistów, transseksualistów, queer i issues (LGBTQ). Ten artykuł bada, jak algorytmy AI wpływają na widoczność, reprezentację i usuwanie głosów LGBTQ w mediach społecznościowych, i sugeruje potencjalne rozwiązania tego problemu.
Konsekwencje algorytmicznej widoczności, reprezentacji i usuwania głosów LGBTQ
Algorytmiczna widoczność głosów LGBTQ w mediach społecznościowych jest krytyczna, ponieważ może pomóc zwrócić uwagę na problemy stojące przed społecznością i podnieść świadomość ich doświadczeń.
Istnieją jednak obawy, jak same algorytmy mogą przyczynić się do stronniczych lub niekompletnych reprezentacji osób LGBTQ. Na przykład niektóre badania sugerują, że niektóre rodzaje treści związane z osobami LGBTQ mogą być mniej widoczne niż inne z powodu uprzedzeń algorytmicznych.
Ponadto istnieją obawy, że algorytmy mogą usunąć ważne głosy w społeczności, takie jak z marginalizowanych podgrup, takich jak ludzie trans lub ludzie koloru.
Jednym ze sposobów algorytmów AI może wpływać na widoczność LGBTQ jest poprzez zalecenia hashtag. Hashtags są używane do kategoryzacji treści na platformach społecznościowych, a wiele hashtagów związanych z LGBTQ stały się popularne z czasem.
Badania pokazują jednak, że te hashtagi nie zawsze mogą prowadzić do pozytywnej reprezentacji LGBTQ. Badania wykazały, że znaczna liczba najlepszych „gejowskich" wyników wyszukiwania nie była związana z problemami LGBTQ, ale dotyczyła innych tematów, takich jak żywność i moda. Podobnie, podczas wyszukiwania hashtagów LGBTQ + Pride miesiąc, użytkownicy mogą napotkać obrazy i filmy, które nie odzwierciedlają dokładnie różnorodności społeczności. Pokazuje, jak algorytmy mogą ograniczać widoczność głosów LGBTQ i utrwalać stereotypy.
Strategie rozwiązania problemu nierówności biasowych i systemowych
Można wdrożyć kilka strategii w celu rozwiązania problemu potencjalnych nierówności biasowych i systemowych w algorytmach AI wpływających na widoczność i reprezentację LGBTQ. Jednym z podejść jest zwiększenie różnorodności między deweloperami budującymi algorytmy poprzez rekrutację ludzi z różnych środowisk i perspektyw. Inną strategią jest włączenie opinii społeczności LGBTQ do procesu rozwoju algorytmu, aby zapewnić ich unikalne potrzeby i doświadczenia.
Ponadto regularne kontrole wydajności algorytmów mogą pomóc zidentyfikować wszelkie odchylenia lub luki w zasięgu i pozwolić na niezbędne korekty.
Ważne jest również rozważenie sposobów złagodzenia usunięcia w algorytmie.
Na przykład niektóre platformy opracowały funkcje, które priorytetowo traktują zmarginalizowane głosy, takie jak narzędzie Twittera, które wyróżnia konkretne konta oparte na słowach kluczowych, takich jak „BlackKeyMatter".
Potencjalne rozwiązania łagodzące stronniczość i zwiększające kapitał własny
Istnieje kilka rozwiązań służących rozwiązaniu tych problemów i promowaniu bardziej sprawiedliwego traktowania głosów LGBTQ w algorytmach mediów społecznościowych. Jednym z możliwych rozwiązań jest wdrożenie bardziej szczegółowych systemów kategoryzacji hashtagów związanych z orientacją seksualną i tożsamością płciową.
Na przykład zamiast używać tylko jednego określenia generycznego, „gej" mógłby tworzyć różne podkategorie, aby lepiej odzwierciedlać różne tożsamości pod tą etykietą. Podobnie, w tym obrazy i filmy z udziałem osób trans obok osób cisgender zapewniłyby większą reprezentację całej społeczności.
Inną opcją jest wykorzystanie metod uczenia maszynowego do analizy treści postów i identyfikacji wzorców w sposobie ich odbierania przez użytkowników. Takie podejście pozwoli algorytmom dowiedzieć się, które rodzaje treści związanych z LGBTQ są najbardziej atrakcyjne i odpowiednio je wykazać.
Wreszcie, dając użytkownikom kontrolę nad własnym doświadczeniem algorytmicznym poprzez konfigurowalne filtry lub ustawienia mogą dać im możliwość zobaczenia treści, które chcą zobaczyć, nie ograniczając ich domyślnymi zaleceniami.
Perspektywy przyszłości LGBTQ Widoczność i reprezentacja w algorytmach AI
W miarę rozwoju technologii mogą pojawić się nowe możliwości poprawy widoczności i reprezentacji głosów LGBTQ w mediach społecznościowych.
Na przykład postępy w naturalnym przetwarzaniu języków mogą prowadzić do dokładniejszych interpretacji komunikacji tekstowej między użytkownikami, możliwości dokładniejszego ukierunkowania odpowiednich treści.
Poza tradycyjnymi mediami społecznościowymi
Jakie są konsekwencje algorytmów AI dla mediów społecznościowych dla widoczności, reprezentacji i usuwania głosów LGBTQ oraz w jaki sposób można rozwiązać problem nierówności uprzedzeń i systemowych?
Rosnące wykorzystanie algorytmów AI w mediach społecznościowych wzmocniło niektóre głosy podczas wyciszania innych, w tym tych w społeczności LGBTQ. Wykazano, że algorytmy te promują pewne rodzaje treści zgodne z podstawowymi normami i wartościami społecznymi, co może prowadzić do marginalizacji grup mniejszościowych.