1. Обзор алгоритмов ИИ в социальных сетях
2. Последствия алгоритмической видимости, представления и стирания ЛГБТК-голосов
3. Предвзятость и стратегии решения проблемы системного неравенства
4. Потенциальные решения для снижения предвзятости и повышения справедливости
5. Будущие перспективы видимости и представительства ЛГБТК в алгоритмах ИИ
6. Заключительные мысли
Обзор алгоритмов ИИ в социальных сетях
Платформы социальных сетей стали все больше зависеть от алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) для определения того, какой контент видят пользователи. Алгоритмы предназначены для оптимизации вовлеченности и прибыльности, показывая пользователям контент, с которым они могут взаимодействовать.
Однако эти алгоритмы также могут увековечивать предвзятость и системное неравенство, которые затрагивают маргинальные группы, такие как сообщество лесбиянок, геев, бисексуалов, трансгендеров, квиров и вопросов (ЛГБТК). В этой статье рассматривается, как алгоритмы искусственного интеллекта влияют на видимость, представление, и стирание голосов ЛГБТК в социальных сетях и предлагает потенциальные решения для решения этой проблемы.
Последствия алгоритмической видимости, Представление и стирание ЛГБТК-голосов
Алгоритмическая видимость ЛГБТК-голосов в социальных сетях имеет решающее значение, поскольку она может помочь привлечь внимание к проблемам, с которыми сталкивается сообщество, и повысить осведомленность об их опыте.
Однако, существуют опасения по поводу того, как сами алгоритмы могут способствовать предвзятым или неполным представлениям ЛГБТК-людей.
Например, некоторые исследования показывают, что некоторые типы контента, связанного с ЛГБТК-людьми, могут быть менее заметными, чем другие, из-за алгоритмических предубеждений.
Кроме того, есть опасения, что алгоритмы могут стереть важные голоса внутри сообщества, например, из маргинальных подгрупп, таких как трансгендерные люди или цветные люди.
Одним из способов, которым алгоритмы ИИ могут влиять на видимость ЛГБТК, являются рекомендации по хэштегам. Хештеги используются для категоризации контента на платформах социальных сетей, и многие хештеги, связанные с ЛГБТК, со временем стали популярными.
Однако исследования показывают, что эти хештеги не всегда могут привести к положительному представлению ЛГБТК-людей. Исследование показало, что значительное количество главных результатов поиска «геев» не имеют отношения к проблемам ЛГБТК, а связаны с другими темами, такими как еда и мода. Точно так же при поиске хештегов месяца LGBTQ + Pride пользователи могут столкнуться с изображениями и видео, которые не совсем точно отражают разнообразие сообщества. Это демонстрирует, как алгоритмы могут ограничивать видимость голосов ЛГБТК и увековечивать стереотипы.
Стратегии устранения предвзятости и системного неравенства
Для устранения потенциальной предвзятости и системного неравенства в алгоритмах ИИ, влияющих на видимость и представительство ЛГБТК, можно реализовать несколько стратегий. Один из подходов состоит в том, чтобы увеличить разнообразие среди разработчиков, создающих алгоритмы, путем набора людей из разных слоев общества и точек зрения. Другой стратегией является включение обратной связи от ЛГБТК-сообществ в процесс разработки алгоритмов, чтобы обеспечить учет их уникальных потребностей и опыта.
Кроме того, регулярные проверки производительности алгоритмов могут помочь выявить любые отклонения или пробелы в покрытии и позволить внести необходимые корректировки.
Также важно рассмотреть способы смягчения стирания в алгоритме.
Например, некоторые платформы разработали функции, которые отдают приоритет маргинальным голосам, такие как инструмент Twitter, который выделяет определенные аккаунты на основе ключевых слов, таких как «BlackLivesMatter». Это может быть потенциально расширено, чтобы включить термины, специфичные для ЛГБТК-сообщества, чтобы дать больше известности тем, кого в противном случае можно было бы не заметить.
Потенциальные решения для смягчения предвзятости и повышения справедливости
Существует несколько решений для решения этих проблем и содействия более справедливому обращению с ЛГБТК-голосами в алгоритмах социальных сетей.Одним из возможных решений является внедрение более детализированных систем категоризации для хештегов, связанных с сексуальной ориентацией и гендерной идентичностью.
Например, вместо использования только одного обобщающего термина «гей» можно было бы создать различные подкатегории, чтобы лучше отражать различные идентичности под этим ярлыком. Точно так же включение изображений и видео с участием трансгендерных людей вместе с цисгендерными людьми обеспечило бы большую представленность для всего сообщества.
Другой вариант - использовать методы машинного обучения для анализа содержания постов и выявления закономерностей в том, как они принимаются пользователями. Этот подход позволит алгоритмам узнать, какие типы контента, связанного с ЛГБТК, наиболее привлекательны, и продемонстрировать его соответствующим образом.
Наконец, предоставление пользователям контроля над их собственным алгоритмическим опытом с помощью настраиваемых фильтров или настроек может дать им возможность видеть контент, который они хотят видеть, не будучи ограниченными рекомендациями по умолчанию.
Будущие перспективы видимости и представительства ЛГБТК в алгоритмах ИИ
Поскольку технологии продолжают развиваться, могут появиться новые возможности для улучшения видимости и представленности голосов ЛГБТК в социальных сетях.
Например, достижения в области обработки естественного языка могут привести к более точным интерпретациям текстового общения между пользователями, возможность более точного таргетирования соответствующего контента.
Кроме того, выход за рамки традиционных социальных сетей
Каковы последствия алгоритмов ИИ в социальных сетях для видимости, представления и стирания голосов ЛГБТК, и как можно устранить предвзятость и системное неравенство?
Все более широкое использование алгоритмов ИИ в социальных сетях привело к усилению одних голосов, в то же время заставляя замолчать другие, в том числе принадлежащие к сообществу ЛГБТК. Было показано, что эти алгоритмы продвигают определенные типы контента, которые соответствуют основным социальным нормам и ценностям, что может привести к маргинализации групп меньшинств.