Table of links Taula de l'esquerra ABSTRACT Abstracció INTRODUCTION Introducció SEARCH ENGINES AND WOMEN’S DESCRIPTIVE REPRESENTATION Els motors de cerca i la representació descriptiva de les dones MEASURING THE EXTENT OF ALGORITHMIC REPRESENTATION Mesurar l'extensió de la representació algorítmica GENERAL DISCUSSION, CONCLUSION   AND   REFERENCES Discussió general, conclusió i Referències SEARCH ENGINES AND WOMEN’S DESCRIPTIVE REPRESENTATION Els motors de cerca i la representació descriptiva de les dones Representació descriptiva col·lectiva és la qualitat de les institucions polítiques per representar els seus ciutadans sobre la base de característiques polítiques i sociodemogràfiques compartides (Atkeson i Carrillo 2007; Bratton i Ray 2002). Augments en la representació descriptiva de grups minoritzats s'han relacionat amb els resultats de les polítiques que beneficien els seus interessos substancials, disminuint així les desigualtats estructurals (Bratton i Ray 2002; Hessami i da Fonseca 2020; Lowande et al. 2019; Wängnerud 2009; Mendelberg et al. 2014). La inclusió de les dones en els òrgans de govern també té una qualitat simbòlica (Stokes-Brown i Dolan 2010). Si els governs aproximen adequadament la composició demogràfica de la seva població " Els estudiosos han identificat el discurs dels mitjans de comunicació com un factor important que forma com els ciutadans es veuen a si mateixos i si perceben els seus interessos com representats (Kahn 1994). La conclusió predominant d'aquesta línia de treball és que la cobertura política subrepresenta i malrepresenta els grups minoritzats (Gershon 2013; Van Der Pas i Aaldering 2020) i que aquestes distorsions en la cobertura resulten en avaluacions disminuïdes dels candidats polítics pertanyents a aquests grups (Rohrbach et al. 2023; van Oosten et al. 2024). En aquest article, abordem aquesta actualització molt necessària d'aquesta línia de raonament i proposem un marc de representació algorítmica. L'argument central del marc és que les desigualtats polítiques es construeixen Algorithmic representation as outcome of structural inequalities La majoria de les persones mai es troben amb els polítics en persona sinó a través d'intermediaris, com ara la cobertura mediàtica (Shehata i Strömbäck 2014; Kahn 1994). La tesi de mediació de gènere afirma que la transformació d'una realitat política en una realitat mediada es produeix a través de diversos filtres periodístics (Gidengil i Everitt 2000; Trimble et al. 2022). Aquests filtres prenen la forma d'estructures organitzatives de gènere de les sales de premsa, les pràctiques de recaptació i escriptura dels periodistes i les seves normes professionals (Riedl et al. 2022). Aquesta mediació filtrada presenta a l'audiència una cobertura que quantitativament i qualitativament manté una visió masculinizada (i blanca) de la política. Avui en dia, les trobades indirectes amb figures polítiques es produeixen cada vegada més en espais digitals curats per IA. Els motors de cerca alimentats per IA, però també els canals de xarxes socials i els sistemes de recomanació de notícies, estructuren el que els comptes polítics dels votants veuen (i el que no ho fan; vegeu, per exemple, Wallace 2018; Friesen et al. 2021). A més, en les democràcies posteriors a la difusió, la influència humana dels periodistes és cada vegada més substituïda per la informació obtinguda a través de les seves cerques a Internet (vegeu, per exemple, Stier et al. 2022). Els estudis mostren que els motors de cerca com Google s'han convertit en fonts clau d'informació política (Trevisan et al. 2018; H1: Bias de base: Les dones estan algorítmicament subrepresentades en les sortides de cerca d'imatges polítiques de Google (neutres en relació amb el gènere) Si la realitat política i social masculinitzada es tradueix en una subrepresentació algorítmica de les dones a Google, llavors l'abast d'aquesta subrepresentació hauria de variar entre societats amb diferents criteris polítics pel que fa a la representació descriptiva de les dones.4 Prenent prestat de la teoria dels rols socials, Niven (1998, 2004) explica la subrepresentació / malrepresentació de les dones en la cobertura dels mitjans polítics com a funció de la poca presència de les dones en els rols de lideratge. Aquesta visió està en línia amb els models estereotipats dinàmics que enfatitzen que els estereotips es formen per la distribució de les dones i els homes en els rols professionals diferents, és a dir, en la política, la seva presència en el càrrec (D H2: Bias de distribució: La subrepresentació algorítmica de les dones està positivament correlacionada amb la seva representació descriptiva entre països, però no la supera. Algorithmic representation as a driver of political perceptions Mentre que fins ara els electors també han establert directament les hipòtesis que les dones són susceptibles de ser algorítmicament menys visibles que els homes en la sortida de les cerques polítiques de Google a través de contextos nacionals. Basant-se en 3Per a les dues primeres hipòtesis, ens centrem exclusivament en el gènere i desconeixem la qüestió del vot i desconeixem la raça per dues raons. En primer lloc, mesurar la proporció de polítics no blancs en la sortida de Google podria requerir l'etiquetatge de la raça de les persones representades en una base purament visual. A més de les fortes preocupacions ètiques dels participants, els enfocaments d'etiquetatge computacional es basen exclusivament en els algoritmes de reconeixement facial que estan subjectes a prejud En primer lloc, la representació de grups minoritzats en les sortides de motors de cerca distorsiona les percepcions individuals de la representació descriptiva d'aquests grups (H3). Per tant, posem que la sortida de motors de cerca serveix com un mecanisme heurístic polític alimentant la bretxa de percepció de gènere (Lau i Redlawsk 2001; McDermott 1997), que és la "sistèmica sobreestimació per part dels homes i la subestimació per part de les dones de la seva electivitat" (Ashworth et al. 2024, 290).Com que la majoria dels votants no tenen una idea clara de la composició demogràfica real de les institucions polítiques (vegeu, per exemple, Stauffer 2021), els usuaris de motors de cerca aproximaran la realitat algorítm H3: Bias perceptual: La subrepresentació algorítmica de les dones i els polítics no blancs redueix les estimacions de la seva representació descriptiva. En segon lloc, aquestes percepcions equivocades basades en l'algorisme respecte a la inclusió real de grups minoritzats afecten les avaluacions d'electabilitat (H4a). Bateson (2020) identifica la capacitat percebuda d'un candidat per recaptar fons, generar cobertura mediàtica i guanyar sobre els votants com a determinants de l'electabilitat. Les percepcions dels votants d'aquestes dimensions segueixen sent vagues i difícils de capturar empíricament. Per tant, ampliem aquest enfocament i introduïm la representació en la sortida de les cerques de Google com una variable clau en el càlcul estratègic dels votants. A més, perquè els motors de cerca s'utilitzen tan regularment i àmpliament i es confien, presenten una font gairebé pla A més de reduir la perceptible elegibilitat dels candidats que pertanyen a grups minoritaris, hi ha raons per creure que les subestimacions de la representació descriptiva també disminueixen l'eficàcia externa dels votants, entès com la percepció que el govern respon a les seves preocupacions (H4b; Atkeson i Carrillo 2007). H4: prejudicis estratègics: les representacions descriptives subestimades al seu torn redueixen les avaluacions dels votants de (a) la elegibilitat de les dones i els polítics no blancs i (b) l'eficàcia externa dels votants 
 
 
 Els autors: » 
 
 
 
 Tobias Rohrbach Mykola Makhortykh Maryna Sydorova Els autors: » 
 
 
 
 Tòquio Rohrbach Mykola Makhortykh Marià Sidó 
 
 Aquest document està disponible en arxiu sota la llicència CC by 4.0 Deed (Attribution 4.0 International). Aquest document està disponible en arxiu sota la llicència CC by 4.0 Deed (Attribution 4.0 International). Disponible a l'Arxiu

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

Aquest àudio és produït a l'idioma original de la història!

Com els motors de cerca reforcen les bretxes de gènere en la representació política

About Author

COMENTARIS

Etiquetes penjant

AQUEST ARTICLE VA SER PRESENTAT A

Related Stories

On Taxes

Startups of The Year: Meet the Healthcare Industry

TON Game ‘BANANA’ Hits 1M Users In 72 Hours

The Fall of OM by Mantra DAO: Accident or Pattern?

On Taxes

Startups of The Year: Meet the Healthcare Industry

TON Game ‘BANANA’ Hits 1M Users In 72 Hours

The Fall of OM by Mantra DAO: Accident or Pattern?

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps