Алгоритмическое смещение - это непреднамеренное или намеренное предубеждение, которое существует в алгоритмах, используемых для принятия решений или прогнозов на основе наборов данных. Это может произойти, когда определенные группы недостаточно представлены в этих наборах данных, приводя к необъективным результатам.
Если алгоритм обучен на данных о людях, которые, как правило, являются белыми и мужчинами, это может привести к предвзятым результатам для женщин и цветных людей.
С точки зрения странной видимости и стереотипов в Интернете, алгоритмическая предвзятость играет важную роль в формировании представления и восприятия странных идентичностей. Странные люди часто сталкиваются со стереотипами и заблуждениями из-за своей идентичности, что может привести к их исключению из основного дискурса.
Эти стереотипы также могут увековечить себя через результаты поисковых систем, ленты социальных сетей и другие онлайн-платформы, которые полагаются на алгоритмические рекомендации. В этой статье будут рассмотрены некоторые из способов, которыми алгоритмическая предвзятость способствует этой проблеме.
Один из способов, которым алгоритмическая предвзятость усиливает невидимость квира, - это ее влияние на результаты поисковой системы. Когда кто-то ищет информацию, связанную с проблемами ЛГБТК +, он может найти веб-сайты с устаревшей или неточной информацией или даже статьи, содержащие ненавистнические высказывания или вредные стереотипы. Это может создать порочный круг, в котором люди видят только негативные представления о странных личностях в Интернете и предполагают, что им нет места в обществе.
Поскольку многие квир-сообщества исторически были маргинализированы, им не хватает ресурсов, необходимых для обеспечения их представительства в основных поисковых системах, таких как Google или Bing. Без адекватного представления эти сообщества остаются невидимыми для многих людей, ищущих информацию о них в Интернете.
Алгоритмическая предвзятость также может способствовать распространению вредных стереотипов о странных людях.
Когда алгоритмы отдают приоритет определенным типам контента над другими, такие как видео с участием цисгендерных белых мужчин, занимающихся гомофобией, это может нормализовать это поведение и сделать его более приемлемым, чем оно есть на самом деле. Этот тип предвзятости может быть особенно проблематичным для молодых странных людей, которые могут не иметь доступа к точной информации об их личностях в других местах. Это также создает среду, в которой странные люди чувствуют себя небезопасно свободно выражать себя в Интернете из-за страха стать мишенью для групп ненависти или троллей.
Алгоритмическая предвзятость может увековечить представление о том, что странные личности менее достойны представления, чем гетеронормативные. Это происходит, когда платформы, такие как YouTube, рекомендуют подобный контент, основанный исключительно на истории просмотров, а не на фактической актуальности или уровне интереса. Рекомендуя контент на основе того, что уже было просмотрено, а не того, что кто-то действительно хочет посмотреть, это укрепляет идею о том, что квир-контент недостаточно важен для активного поиска. Это способствует циклу, когда пользователи продолжают потреблять основные медиа, никогда не сталкиваясь с различными перспективами или повествованиями за пределами своей зоны комфорта.
Алгоритмическая предвзятость может привести к дискриминации странных людей в приложениях для знакомств или других социальных сетях. Многие популярные приложения используют алгоритмы для подбора людей на основе общих интересов или внешнего вида, которые могут исключать странных людей, не попадающих в эти категории.
Некоторые приложения используют данные из профилей пользователей и истории активности, чтобы предлагать совпадения на основе стереотипных характеристик, дальнейшая маргинализация людей, которые не соответствуют этим ожиданиям.
Алгоритмическая предвзятость является лишь одним из факторов, способствующих невидимости квира и стереотипизации в Интернете; однако он играет важную роль в формировании того, как проявляются эти проблемы. Признавая эту проблему, мы можем начать работать над созданием более инклюзивных и справедливых онлайн-пространств для всех идентификационных данных, включая странные.
Каким образом алгоритмическая предвзятость увековечивает квир-невидимость или стереотипы в Интернете?
На основании исследований и опросов можно увидеть, что странные люди часто сталкиваются с проблемами при использовании платформ социальных сетей из-за различных причин, таких как гомофобия, трансфобия и циссексизм. Одной из таких проблем является наличие алгоритмического смещения, которое определяется как тенденция алгоритмов увековечивать стереотипы и усиливать существующие предубеждения против странных индивидуумов.