Интернет хвалят за его способность объединять людей со всего мира и создавать среду, в которой каждый может иметь право голоса.
Однако это не всегда так. Алгоритмы, которые управляют интернетом, как правило, воспроизводят социальные предубеждения против странных голосов, ограничивая их видимость и затрудняя их прослушивание. В этой статье мы рассмотрим, как алгоритмы увековечивают эти предубеждения и что с этим можно сделать.
Для начала определим термин «квир». Квир относится к любому, кто не идентифицирует себя как гетеросексуал или цисгендер. Это включает в себя лесбиянок, геев, бисексуалов, трансгендеров, небинарных, интерсекс и асексуальных людей, среди прочих. Он также охватывает людей, которые идентифицируют себя как пансексуалы, полиаморы, кинки и все, что выходит за рамки традиционных норм. Эти группы сталкиваются с дискриминацией и притеснениями каждый день, в том числе в Интернете.
Алгоритмы работают, сканируя текст и анализируя шаблоны. Они предназначены для предоставления пользователям соответствующих результатов на основе того, что они ищут.
Однако, если алгоритм обучен данным, которые расставляют приоритеты по прямым, белым, мужским перспективам, он не распознает странные голоса.
Например, если пользователь ищет «совет по отношениям», алгоритм может показывать статьи, написанные мужчинами о знакомствах с женщинами, потому что это наиболее часто используемые статьи. Это исключает странные голоса, которые могут привести к дезинформации и дальнейшей изоляции.
Еще один способ, которым алгоритмы усиливают социальные предубеждения, - это целевая реклама. Компании используют алгоритмы для анализа истории посещений и поведения пользователей, чтобы показывать рекламу, адаптированную к их интересам. Если алгоритм идентифицирует кого-то как натурала, он может показывать рекламу свадебных платьев или детских товаров. И наоборот, если алгоритм идентифицирует кого-то как квира, он может показать ему рекламу событий LGBTQ + или сайтов знакомств. Это создает ложное чувство нормальности вокруг гетеронормативности, затрудняя связь странных людей друг с другом.
Наконец, алгоритмы могут продвигать вредные стереотипы о странных людях. Поисковые системы могут предлагать статьи, которые увековечивают негативные стереотипы о трансгендерных людях, например, трансгендерные дети путаются в своей гендерной идентичности или трансгендерные люди по своей сути опасны. Это подтверждает идею о том, что быть квиром ненормально и этого следует избегать.
Итак, как нам это исправить? Одним из решений является диверсификация данных, используемых для обучения алгоритмов. Такие компании, как Google, предприняли шаги в этом направлении, включая отображение более разнообразных изображений в результатах поиска и добавление тегов для идентификации контента LGBTQ +.
Однако само по себе это не решит проблему. Квир-голоса нужно активно выискивать и включать в онлайн-пространства. Это означает создание специфичных для квиров платформ, где они могут свободно делиться своими взглядами, не опасаясь цензуры или дискриминации. Это также означает поощрение союзников усиливать странные голоса в социальных сетях и в других местах.
В заключение, алгоритмы не нейтральны; они отражают предубеждения общества, как сознательные, так и бессознательные. Признавая это, мы можем принять меры, чтобы сделать интернет более безопасным пространством для всех людей, независимо от их сексуальности или гендерной идентичности. Давайте работать вместе, чтобы создать мир, где у каждого есть голос, услышанный и уважаемый.
Как алгоритмы воспроизводят социальные предубеждения против квир-голосов в Интернете?
Алгоритмы могут усилить социальные предубеждения против квир-голосов на онлайн-платформах, потому что они часто обучаются данным, которые отражают гетеронормативные перспективы и нормы. Это означает, что алгоритмам может быть трудно распознать и классифицировать контент как квир, что может привести к тому, что он будет пропущен или недостаточно представлен.