Алгоритмическое наблюдение - это практика анализа пользовательских данных для выявления закономерностей, которые можно использовать для прогнозирования будущего поведения или предпочтений. В последние годы эта технология становится все более распространенной, особенно на онлайн-платформах, таких как социальные сети, приложения для знакомств и сайты электронной коммерции. Хотя это может предоставить пользователям более персонализированный опыт, это также создает значительные риски для маргинализированных сообществ, включая тех, кто идентифицирует себя как ЛГБТК +.
Одной из основных проблем является потенциал алгоритмической предвзятости, это происходит, когда алгоритмы разрабатываются таким образом, чтобы усилить существующие социальные предубеждения.
Если алгоритм обучен распознавать определенное поведение или предпочтения как связанные с гетеросексуальными людьми, он может не точно представлять квир-сообщества. Это может привести к гомофобии и трансфобии, увековеченной алгоритмически сгенерированными рекомендациями или результатами сватовства.
Другим риском является введение в заблуждение, когда странные люди вынуждены скрывать свою личность из-за страха стать мишенью для алгоритмов или других. Это особенно актуально в странах, где однополые отношения криминализированы или стигматизированы. Ограничивая доступ к квир-сообществам, эти системы могут еще больше изолировать участников друг от друга и запретить им доступ к критическим ресурсам или сетям поддержки.
Алгоритмическое наблюдение может представлять прямую угрозу безопасности, предоставляя конфиденциальную информацию третьим лицам.
Если кто-то проанализирует историю поиска квир-людей, ищущих контент, связанный с ВИЧ/СПИДом, они потенциально могут использовать эти знания для преследования или дискриминации человека. Точно так же к профилям приложения для знакомств, включающим сексуальную ориентацию или гендерную идентичность, могут получить доступ злонамеренные субъекты, которые стремятся причинить вред.
Алгоритмическая слежка, введение в заблуждение и предвзятость представляют серьезную угрозу для квир-сообществ в Интернете. Для компаний, разрабатывающих эти технологии, важно уделять приоритетное внимание конфиденциальности и инклюзивности пользователей, а также следить за тем, чтобы их продукты не маргинализировали уже уязвимые группы населения. Поскольку мы продолжаем полагаться на технологии ИИ в нашей повседневной жизни, крайне важно, чтобы мы работали над созданием более справедливых и безопасных пространств для всех пользователей.