İnternet, özellikle fiziksel alanlarda ayrımcılık ve önyargıyla karşı karşıya kalabilecek LGBTQ + bireyler için günlük yaşamın giderek daha önemli bir yönüdür. Bununla birlikte, daha kapsayıcı çevrimiçi alanlar yaratma çabalarına rağmen, algoritmik önyargının heteronormatif varsayımları güçlendirebileceği ve eşitsizliğe katkıda bulunabileceği riski devam etmektedir. Bu makale, algoritmaların, tüm kimlikleri hoş karşılayacak şekilde tasarlanmış sanal ortamlarda bile, cisgender ve heteroseksüel insanları nasıl ustaca destekleyebileceğini inceleyecek. Bunu yapmak için, önyargı kavramını ve dijital platformlarda nasıl oynayabileceklerini tartışacak, Grindr ve OkCupid gibi popüler uygulamalardan vaka çalışmalarını analiz edecek ve herkes için daha eşit çevrimiçi alanlar yaratma önerileri sunacaktır. Genel olarak, bu parça queer topluluğunun dijital buluşma ve sosyalleşmede karşılaştığı zorlukları vurgulamayı ve daha fazla farkındalık ve eylem için savunuculuk yapmayı amaçlamaktadır. Önyargıların nasıl işlediğini anlayarak, herkes için adalet ve eşitliği teşvik eden daha kapsayıcı çevrimiçi deneyimler oluşturmak için çalışabiliriz. Algoritmalar, birçok web sitesi ve uygulama tarafından bilgileri sıralamak, iletişimi kolaylaştırmak ve kullanıcı deneyimini optimize etmek için kullanılan önemli araçlardır. Bunlar, makineleri belirli görevler boyunca yönlendiren, arama sonuçlarını tahmin etmek, ürünleri müşteri derecelendirmelerine göre sıralamak veya kişiselleştirilmiş haber akışlarını iyileştirmek gibi otomatik işlemler için kullanışlı hale getiren bir dizi talimat veya kural içerir. Bu sistemler inanılmaz derecede yararlı olabilirken, aynı zamanda önyargı potansiyelini de taşırlar - bazı gruplara haksız yere avantaj sağlayabilecek istenmeyen ancak ortak tercihler. Örneğin, çevrimiçi buluşma açısından, algoritma belirli anahtar kelimeler, resimler veya özelliklere sahip profillere öncelik verebilir, bu da cinsiyet, cinsellik, ırk veya vücut tipi hakkında normatif fikirleri yansıtan eşleşmelere neden olabilir. Bu varsayımlar herkes için tasarlanmış bir yazılıma kodlandığında, geleneksel normların dışında bağlantı arayanlar için geniş kapsamlı sonuçlar doğurabilir. Dikkate değer bir örnek, sözde ırkçılık ve yaşlılık nedeniyle eleştirilere maruz kalan popüler bir eşcinsel uygulaması olan Grindr. Gazeteci Michael Kelly'nin 2018 raporuna göre, kullanıcılar "kadınsı" özelliklere sahipse veya 35 yaşın üzerindeyse daha az mesaj alabilirler. Bu, Grindr'ın algoritmalarının belirli fiziksel özellikleri desteklediğini ve diğerlerini keyfi kriterlere göre dışladığını göstermektedir. Benzer şekilde, OkCupid, eşleşen sonuçlarda ırksal olarak önyargılı sonuçlar göstermekle suçlandı ve şirketin bir özür dilemesini ve sorunu çözmek için algoritmasını değiştirmesini istedi. Her iki durum da, görünüşte nötr teknolojinin ayrımcılığı ve silinmeyi sürdürebileceğini ve bazı kullanıcıların başka bir ilerici ortamda marjinalleşmiş veya reddedilmiş hissetmelerine neden olabileceğini vurgulamaktadır. Daha adil bir dijital alan yaratmak için, geliştiriciler algoritmalarındaki önyargıları tanımlamak ve ele almak için adımlar atmalıdır. Bir strateji, makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılan veri kümelerini çeşitlendirmeyi ve çok çeşitli kimliklerin, deneyimlerin ve perspektiflerin karar verme süreçlerini yönlendirmesini sağlamayı içerir. Diğer bir yaklaşım ise, algoritmaların tüm insanların ihtiyaç ve tercihlerini karşıladığından emin olmak için kullanıcılardan bilgi talep ederek geri bildirim ve toplum katılımı yoluyla hesap verebilirliği teşvik etmektir. Son olarak, şirketler ayrımcılıkla mücadele eğitimine yatırım yapmalı ve bu sistemler üzerinde çalışan çalışanlara destek vermeli, potansiyel önyargıları zarar vermeden önce tanımalarını ve düzeltmelerini sağlamalıdır. Bunlar gibi proaktif önlemler alarak, algoritmik önyargının sinsi etkileriyle mücadele edebilir ve çevrimiçi platformlarda kapsayıcılığı teşvik edebiliriz.
Algoritmik önyargılar, kapsayıcılık için tasarlanmış çevrimiçi alanlarda bile heteronormatif varsayımları ustaca güçlendirebilir mi?
Birçok çevrimiçi alan artık kasıtlı olarak kapsayıcılığa odaklanarak oluşturulsa da, bu platformların bazılarının algoritmik tasarımları aracılığıyla heteronormatif varsayımları hala ustaca büyütebildiğine dair kanıtlar var. Bunu yapmanın bir yolu, chatbotlarda, arama motorlarında ve diğer AI sistemlerinde cinsiyet normlarını öneren kodlanmış dili dahil etmek olabilir.