В современную цифровую эпоху социальные сети стали важной платформой для обмена идеями и мнениями, в том числе касающимися пола и сексуальности.
Алгоритмы, которые диктуют, какой контент виден пользователям, могут создавать предубеждения, которые маргинализируют и подавляют голоса маргинальных сообществ, таких как ЛГБТК + люди. Это может привести к отсутствию представления и видимости их опыта и перспектив.
Одним из основных алгоритмических искажений, влияющих на квир-контент в социальных сетях, являются «пузыри фильтров». Это персонализированные ленты, которые показывают контент на основе предыдущих взаимодействий и интересов, что означает, что если кто-то не взаимодействует с темами, связанными с queer, или следит за аккаунтами, которые публикуют о них, он может не видеть связанные посты. Это создает ограниченное представление о мире и ограничивает подверженность различным перспективам, в том числе странным.
Другим фактором, способствующим алгоритмической предвзятости, является использование аналитики данных для оптимизации вовлеченности и доходов. Платформы отдают приоритет контенту, который генерирует клики, отметки «Нравится» и публикации, что может непреднамеренно благоприятствовать определенным типам контента, включая сенсационные заголовки или поляризационные мнения. В результате важные дискуссии о странных проблемах могут быть скрыты под менее значимыми материалами.
Существуют опасения относительно того, как алгоритмы могут непреднамеренно продвигать вредные стереотипы или дезинформацию о ЛГБТК + людях.
Некоторые платформы могут рекомендовать видео, которые увековечивают разрушительные тропы, или они могут предлагать порнографический контент, который объективирует членов этих сообществ. Это может еще больше ограничить видимость и нормализацию положительных образов странных людей.
Алгоритмы могут также усиливать существующую динамику власти, отдавая предпочтение основным перспективам, а не маргинальным.
Когда алгоритмы отдают приоритет популярным создателям контента, которые получают больше просмотров или акций, это может создать эффект эхо-камеры, когда только несколько голосов доминируют в разговорах, Исключение лиц из недопредставленных групп.
Алгоритмические предубеждения в социальных сетях имеют значительные последствия для распространения, видимости и приема квир-контента на цифровых платформах. Очень важно, чтобы платформы предпринимали активные действия для решения этих проблем, чтобы все пользователи чувствовали себя увиденными и услышанными, независимо от их личности или интересов.
Как алгоритмические искажения в социальных сетях влияют на распространение, видимость и прием квир-контента на цифровых платформах?
Алгоритмические предубеждения на платформах социальных сетей могут привести к подавлению квир-контента. Пользователи Queer могут быть не в состоянии легко найти такой контент из-за различных факторов, которые находятся вне их контроля. Алгоритмы, используемые платформами социальных сетей, определяют, какая информация отображается пользователям на основе их предпочтений и прошлых взаимодействий. Это означает, что если пользователь проявил интерес к основному контенту, он, вероятно, увидит больше его.