Sistema de recomendação Algorithmic para Gender Stereotypes Online
Sistemas de recomendação algoritmática são amplamente usados para personalizar a experiência do usuário e fornecer conteúdo, produtos, serviços e informações adequados baseados em interesses e preferências individuais.
No entanto, esses sistemas muitas vezes dependem de métodos de análise de dados que podem ser preconceituosos e podem perpetuar estereótipos de gênero, resultando em uma representatividade limitada das mulheres nos resultados de pesquisa e nas redes sociais. Este documento abordará como tais algoritmos contribuem para reproduzir normas de gênero, fortalecer papéis tradicionais de gênero e objetividade sexual.
Como os algoritmos fortalecem os estereótipos de gênero
A forma como os algoritmos processam os dados e fornecem recomendações é influenciada pelas principais visões culturais sobre o campo que definem o tipo de conteúdo que produzem.
Por exemplo, estudos mostram que o Google procura imagens para «mulher» e «homem» têm resultados diferentes: mais fotos de mulheres aparecem nas categorias de beleza e moda, enquanto os homens aparecem com mais frequência nas áreas profissional e de carreira. Estas diferenças refletem as expectativas da sociedade sobre o que significa ser um homem ou uma mulher, contribuindo para a normalização de comportamentos de gênero.
Objetivação sexual
Uma das áreas em que as recomendações algoritmicas desempenham um papel importante no fortalecimento dos estereótipos de gênero é a objetividade sexual. Motores de busca como Google e Bing costumam exibir imagens pornográficas quando os usuários digitam palavras-chave sexualmente reflexivas, enquanto outras plataformas, como Facebook e Twitter, promovem posts que contêm linguagem franca e imagens. Esse impacto pode aumentar as suposições de gênero sobre as mulheres como objetos sexuais, que existem principalmente para o prazer masculino, o que leva a atitudes prejudiciais para as mulheres e seu corpo.
Limitação da representação feminina
Outro problema relacionado com os sistemas de recomendação algoritmicos é a representatividade limitada das mulheres em espaços on-line, incluindo resultados de busca, fitas de redes sociais e campanhas publicitárias. O estudo mostrou que apenas 25% dos artigos sobre tecnologia e ciência incluem autores femininos, enquanto outro disse que as histórias de notícias focadas em mulheres são menos propensas a atingir classificações superiores do que as escritas por homens. Estes resultados mostram como os sistemas algoritmicos perpetuam as estruturas de poder existentes, contribuindo para o domínio de vozes masculinas e perspectivas sobre outras.
Os sistemas de recomendação algoritmicos não são neutros, mas são mais uma forma ativa da nossa percepção e compreensão de gênero. Ao perpetuar os papéis tradicionais de gênero e a objetividade sexual, estes sistemas promovem a marginalização das mulheres e aumentam as atitudes nocivas contra elas. É importante resolver este problema desenvolvendo algoritmos mais inclusivos, diversos e representativos de todos os sexos, e introduzindo políticas que limitam a exposição a conteúdos ofensivos.
Como as recomendações algoritmicas fortalecem os estereótipos de gênero na Internet?
Sabe-se que recomendações algoritmicas em plataformas de redes sociais como Facebook e Instagram fortalecem os estereótipos de gênero através da promoção de conteúdos adaptados a supostos interesses e preferências dos usuários, dependendo de suas características demográficas, incluindo o sexo.