
 
 
 За авторите: 
 
 
 
 Tobias Rohrbach Mykola Makhortykh Maryna Sydorova За авторите: 
 
 
 
 Тобиас Рохрбах Миколия Махортица Мария Сидорова Table of links Левицата на масата ABSTRACT абстрактна INTRODUCTION Въведение SEARCH ENGINES AND WOMEN’S DESCRIPTIVE REPRESENTATION Търсачки и описателно представяне на жените MEASURING THE EXTENT OF ALGORITHMIC REPRESENTATION Измерване на обхвата на алгоритмичното представяне GENERAL DISCUSSION, CONCLUSION   AND   REFERENCES Общо обсъждане, заключение и Референции Abstract абстрактна Търсачките като Google се превърнаха в големи информационни портали, които използват изкуствен интелект (AI), за да определят кой и какво намират избирателите, когато търсят политическа информация. Тази статия предлага и тества рамка за алгоритмично представяне на малцинствени групи в серия от четири проучвания. Първо, два алгоритмични одита на търсенето на политически изображения очертават как търсачките отразяват и поддържат структурни неравенства чрез под- и погрешно представяне на жени и не-бели политици. Второ, два онлайн експеримента показват, че тези предразсъдъци в алгоритмичното представяне от своя страна изкривяват възприятията на политическата реалност и активно укрепват бяло и мъжествено виждане на политиката. Заедно резултатите имат съществени Introduction Въпреки че политическият пейзаж на драйверите на Хансен се променя бавно, лицето на съвременното политическо вземане на решения все още е непропорционално мъжки и в Глобалния Север, непропорционално бяло. През 2024 г. глобалното описателно представителство на жените в парламентите е 26.7% (Междупарламентарния съюз 2024 г.). В Камарата на представителите на САЩ 29% от членовете са жени и 26% са не-бели,1 което прави 118-ия конгрес най-разнообразен и балансиран по полов път в историята на САЩ (Pew Research Center 2023a,b). Но според данните от преброяването делът на жените и не-белите хора в общото население на САЩ са 50,5% и 41.1% от гледните точки на Google съответно ( Търсачките се превърнаха в основни информационни портали, които използват изкуствен интелект (AI), за да определят кой и какво намират избирателите при търсене на политическа информация (Trielli и Diakopoulos 2022; Urman и Makhortykh 2022; Wallace 2018; White и Horvitz 2015). Как информацията е представена на търсачките е доказано, че влияе върху възприятията на политическите кампании (Epstein и Robertson 2015; Zweig 2017) и индивидуалните избори за гласуване (Diakopoulos и др. 2018). Изборът и класирането на информацията от търсачките — и най-важното, предразсъдъците на такава алгоритмична курация,2 включително систематичното под- и погрешно представяне на половете и расовите групи (Makhortykh et al Теоретично нашата рамка за алгоритмично представяне интегрира установената литература за описателно представяне и посредничество по отношение на пола с по-новата работа по стратегическа дискриминация, за да покаже как алгоритмичните предразсъдъци систематично променят възприятията на политическите реалности по начини, които изострят съществуващите неравенства между половете и расите. Ние тестваме причинно-следствените отношения, като комбинираме доказателства от две изследвания за наблюдение на алгоритъма с два експеримента за проучване. Освен това предоставяме убедителни доказателства в подкрепа на нашите предположения за алгоритмично представяне в контекста на политиката. В нашите алгоритмични одити (изследвания 1 и 2), откриваме, че жените са последователно Резултатите насърчават научното разбиране за това как AI порталите отразяват структурните неравенства в политиката – и как те ги усилват, като изострят предразсъдъците в политическите възприятия и вземането на решения. Нашата рамка за алгоритмично представяне добавя ключов компонент към разбирането на трайните структурни недостатъци на жените и хората от цвят в все по-интелигентен политически пейзаж. Той допринася за текущите публични и интердисциплинарни научни изследвания относно алгоритмичната справедливост и несправедливост (Birhane 2021; Kalluri 2020; Wong 2020; Weinberg 2022). Такова разбиране е неразделна част от повишаването на обществената осведоменост за дискриминационните тенденции, присъщи 
 
 Тази статия е достъпна под лиценза CC by 4.0 Deed (Attribution 4.0 International). Тази хартия е Създаден е под лиценза CC by 4.0 Deed (Attribution 4.0 International). available on arxiv Достъпно за архивиране

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

Bias in Algorithmic Technology Exposed 

undefined's blog

Това аудио е създадено на оригиналния език на историята!

Как търсенето на AI укрепва пола и расовите предразсъдъци в политиката

About Author

КОМЕНТАРИ

ЗАКАЧВАЙТЕ ЕТИКЕТИ

ТАЗИ СТАТИЯ Е ПРЕДСТАВЕНА В

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps