Термин «квир» относится к людям, которые идентифицируют себя вне традиционных гендерных норм и сексуальной идентичности, включая, помимо прочего, лесбиянок, геев, бисексуалов, трансгендеров, интерсексов, пансексуалов, асексуалов, небинарных, полиаморных и т. Д. Квир-молодёжь - это те, кто попадает под эту категорию и представляет всё большее население внутри общества. В последние годы платформы социальных сетей стали важным источником социальных связей для молодых людей, предоставляя им возможности для общения с другими людьми и изучения их личности.
Эти платформы также сопряжены с неотъемлемыми рисками, такими как кибербуллинг и алгоритмические предубеждения, которые могут повлиять на зависимость от распознавания среди квир-молодежи. В этом документе будет проанализировано, как алгоритмы формируют системы проверки в Интернете, и предложены альтернативные способы продвижения позитивной самооценки в цифровую эпоху.
Algorithmic Media Structures:
Платформы социальных сетей используют алгоритмы для персонализации пользовательского опыта на основе данных, собранных в результате их взаимодействия. Эти алгоритмы устанавливают приоритет определенного контента над другими на основе показателей вовлеченности, таких как лайки, комментарии, перепосты и т. д., что приводит к эффекту подкрепления, когда пользователи видят больше того, что они уже знают и любят. Последствия этого явления включают эхо-камеры, пузырьки фильтров и алгоритмическое усиление вредного контента.
Если пользователь регулярно взаимодействует с постами о бодипозитиве, ему может быть показано больше контента, связанного с бодипозитивом, не осознавая этого. Точно так же, если они следуют за аккаунтами, прославляющими определенные типы тел или гендерные выражения, они могут получить больше рекомендаций для подобного контента.
Зависимость от распознавания:
Зависимость от распознавания - это идея, что люди нуждаются в подтверждении от других, чтобы подтвердить себя. Это часто связано с нарциссизмом, но наблюдается у всех людей, независимо от типа личности. Когда признание скудно или противоречиво, люди, как правило, чувствуют себя менее ценными, что приводит к негативным последствиям для психического здоровья. В контексте социальных сетей зависимость от распознавания проявляется, когда пользователи ищут подтверждения через лайки, следование или другие формы внимания. Если они не получат достаточной проверки, они могут испытывать чувство отторжения или одиночества.
Связь между алгоритмическими медиа-структурами и зависимостью от распознавания может привести к значительным проблемам для странной молодежи. Если они видят только контент, который соответствует социальным нормам, они могут усвоить эти ценности вместо того, чтобы исследовать альтернативные идентичности. Они также могут изо всех сил пытаться найти сообщества, которые поддерживают их из-за алгоритмических предубеждений, которые мешают им видеть различные перспективы. Это может привести к снижению самооценки, увеличению рискованного поведения и трудностям в развитии здоровых отношений.
Альтернативные системы проверки:
Чтобы повысить позитивную самооценку среди странной молодежи, необходимо разработать альтернативные системы проверки, которые будут отдавать приоритет подлинности, а не показателям вовлеченности. Один из подходов заключается в использовании одноранговой проверки, когда пользователи могут напрямую общаться друг с другом и предоставлять обратную связь на основе общего опыта, а не конкурсов популярности. Другая стратегия заключается в создании пространств, где пользователи могут безопасно исследовать свою личность, не опасаясь цензуры или домогательств. К ним могут относиться частные чаты или модерируемые группы, которые поощряют открытый диалог.
Платформы могут реализовывать такие функции, как подсказки в профиле или проблемы сообщества, для создания значимых связей, выходящих за рамки «лайков «.
Понимание того, как алгоритмы формируют онлайн-системы проверки, имеет решающее значение для проектирования более безопасных и инклюзивных пространств для молодых людей. Продвигая альтернативные методы проверки, мы можем дать возможность квир-молодежи принять себя достоверно, при этом чувствуя поддержку цифрового ландшафта.
Какова связь между зависимостью от распознавания в квир-молодости и алгоритмическими медиа-структурами, и как можно разработать альтернативные системы проверки?
Зависимость от признания у квир-молодежи относится к их потребности в позитивной социальной поддержке со стороны окружающих по мере того, как они исследуют и развивают свою идентичность. Алгоритмические медиа-структуры относятся к онлайн-платформам, которые используют алгоритмы для курирования контента на основе индивидуальных предпочтений пользователя, которые могут включать контент LGBTQ +.