Sistemas de recomendação algoritmicos têm um papel cada vez mais importante na formação do que vemos na Internet. Estes sistemas são projetados para analisar o comportamento e as preferências dos usuários para oferecer conteúdo relevante que pode interessá-los.
No entanto, muitas vezes eles perpetuam suposições heteronormativas sobre o campo e a sexualidade, o que pode ser problemático quando se trata de recomendar conteúdo erótico.
Por exemplo, se um usuário consultar pornografia comum envolvendo homens e mulheres que praticam sexo baunilha, os sistemas de recomendação algoritmicos podem sugerir que essa pessoa prefere formas tradicionais de erotismo e recomendar mais do mesmo. Isso pode limitar a variedade de opções disponíveis para os usuários que se identificam como LGBT + ou têm desejos sexuais não tradicionais. Além disso, estes sistemas podem fortalecer estereótipos nocivos sobre o que é uma sexualidade «normal», que exclui o acesso a materiais adequados a quem não está de acordo com as normas comunitárias.
Além disso, os sistemas de recomendação algoritmica também dependem de metadados e palavras-chave para classificar o conteúdo, o que pode levar a uma descrição imprecisa ou incompleta da natureza sexual do material.
Por exemplo, se um vídeo envolve alguns segundos de imagens francas, mas baseado principalmente na narrativa ou desenvolvimento de um personagem, ele pode ser marcado como «interesse geral», o que reduz a probabilidade de aparecer nas recomendações para os espectadores que buscam material franco. Isso pode levar à homogeneização do conteúdo e à falta de diversidade em termos de representação.
Para resolver esses problemas, é preciso ter mais transparência e responsabilidade dentro de sistemas de recomendação algoritmicos. As empresas devem contratar equipes diferentes para desenvolver seus algoritmos, garantindo que todas as perspectivas do processo de design sejam levadas em conta. Eles também devem fornecer metadados claros e precisos que descrevam a natureza sexual de cada fragmento de conteúdo, permitindo que os espectadores tomem decisões razoáveis baseadas em suas preferências, em vez de se basear exclusivamente em ofertas automatizadas.
Finalmente, as plataformas devem priorizar a inclusão, mostrando uma variedade de conteúdos que correspondem a diferentes gostos e características demográficas. Com isso, eles podem criar um ambiente mais hospitaleiro para todos os usuários, independentemente de sua identidade de gênero ou orientação sexual.
Como os sistemas de recomendação algoritmicos aumentam a heteronormatividade no consumo de conteúdo erótico online?
Foi demonstrado que os sistemas de recomendação algoritmicos reforçam os comportamentos heteronormativos, promovendo uma gama estreita de orientações e preferências sexuais. Isto se deve a vários fatores que incluem o domínio de indivíduos cisgêneros e diretos nas equipes de desenvolvimento por trás desses sistemas, bem como a dependência de algoritmos de dados coletados a partir de plataformas de massa como YouTube e Pornhub.