Table of links Левы стол ABSTRACT Абстрактныя INTRODUCTION Уступленне SEARCH ENGINES AND WOMEN’S DESCRIPTIVE REPRESENTATION Вынікі пошуку і знаёмства з жанчынамі MEASURING THE EXTENT OF ALGORITHMIC REPRESENTATION Узнагароджанне алгарытмічнага прадстаўлення GENERAL DISCUSSION, CONCLUSION   AND   REFERENCES Вынікі пошуку - Conclusion і Реферат SEARCH ENGINES AND WOMEN’S DESCRIPTIVE REPRESENTATION Вынікі пошуку і знаёмства з жанчынамі Калектыўная апісанне апісанне з'яўляецца якасць палітычных устаноў, каб прадставіць сваіх грамадзян на аснове сумесных палітычных і сацыяльна-дэмаграфічных характарыстык (Atkeson і Carrillo 2007; Bratton і Ray 2002). Павышэнне апісанне мінімалізаваных груп былі звязаныя з вынікімі палітыкі, якія дапоўненыя іх сутнасныя цікавасці, такім чынам зніжаючы структурныя неравенства (Bratton і Ray 2002; Hessami і da Fonseca 2020; Lowande et al. 2019; Wängnerud 2009; Mendelberg et al. 2014). Ідэнтыфікацыя жанчын у кіраўніцтвах органаў таксама мае сімвалічнае якасць (Stokes-Brown і Dolan 2010). Ці рэжымы дастаткова набліжаюцца да Даследчыкі ідэнтыфікавалі медыядыцынскі дыскурс як важны фактар, які фармуе, як грамадзянскія бачаць сябе і ці яны адчуваюць свае інтарэсы, як прадстаўлены (Kahn 1994). Пераможным высноўкам гэтай лініі працы з'яўляецца тое, што палітычнае пакрыццё пад- і няправільна прадстаўленых меншамі групамі (Gershon 2013; Van Der Pas і Aaldering 2020) і што гэтыя скарачэння ў пакрыцці выклікаюць зніжэнне ацэнкі палітычных кандыдатаў, якія належыць да гэтых груп (Rohrbach et al. 2023; van Oosten et al. 2024). У гэтай артыкуле, мы дасягаем гэтага вельмі патрэбнага абнаўлення гэтай лініі размовы і прапаноўваем рамку алгарытмі Algorithmic representation as outcome of structural inequalities Большасць людзей ніколі не сустракаюцца з палітыкамі асабіста, але праз намеснікаў, такіх як медыяапавяшчэнне (Shehata і Strömbäck 2014; Kahn 1994). Тэза гендернай медыяцыі паказвае, што трансформацыя палітычнай рэальнасці ў медыяцыйную рэальнасць адбываецца праз розныя журналістычныя фільтры (Gidengil і Everitt 2000; Trimble і інш. 2022). Гэтыя фільтры прымаюць форму гендерных арганізацыйных структураў газетных залаў, працэдур закупкі і пісання журналістаў і іх прафесійных норм (Riedl і інш. 2022). Гэта фільтраваная медыяцыя прадстаўляе аўдыторыі з пакрыцццём, які кількісна і якасна падтрымлівае мужчынскі (і бе Сёння непасрэдныя сутыкненні з палітычнымі лічбамі з'яўляюцца больш і больш у інтэрнатах, накіраваных на AI. пошукавыя рухавікі, прадстаўленыя AI, але таксама сацыяльныя медыяфайлы і сістэмы рэкамендацыі навін, структураваць тое, што рэкамендацыі палітыкі выбаршчыкаў паглядзець (а што яны не; глядзіце, напрыклад, Wallace 2018; Friesen et al. 2021). Акрамя таго, у «пастапрадстаўленых дэмакратыіў» ў некаторых выпадках ўплыў людзей на пошукі журналістаў з'яўляецца больш замяненай інфармацыяй, атрыманай з дапамогай інтэрнэту, чым у традыцыйных медыяфайлах (см. Stier et al. 2022). Даследаванні паказваюць, што пошу H1: Базавая прыхільнасць: Жонкі алгарытмічна неаднаразова прадстаўлены ў (генэра-нейтральных) палітычных вынікаў пошуку малюнкаў Google Калі мужчынізаваная палітычная і сацыяльная рэальнасць перакладаецца ў алгарытмічную падабсталяванне жанчын на Google, то ступень гэтай падабсталявання павінна вар'яваць у розных супольнасцях з рознымі палітычнымі бенчмаркамі ў адносінах да апісання жанчын.4 Займаючыся тэорыяй сацыяльнай ролі, Niven (1998, 2004) тлумачыць падпарадкаванне жанчын / няправільнасць у апісанні палітычных медыяпадраздзяленняў у якасці функцыі невялікай колькасці жанчын у лідарскіх ролях. Гэты погляд у адпаведнасці з дынамічнымі стереотипнымі мадэлямі, якія падкрэсліваюць, што стереотипы сфармуляваныя распаўсюджаннем жанчын і «Аналіз паказаў, што выдатак кармавых адзінак на 1 кг прыбаўлення на старых комплексах значна перавышае гэтае значэнне на новых. Algorithmic representation as a driver of political perceptions У той час як мы накіравалі адмысловыя гіпотезы, што жанчыны могуць быць алгарытмічна зроблены менш відавочнымі, чым мужчыны ў выпуску палітычных пошукаў Google па розных нацыянальных кантэкстатах. Выкарыстоўваючы на 3Для першых двух гіпотез, мы засяроджваем выключна на ген і нехваліць пытанне і нехваліць расу з двух прычынаў. Перш за ўсё, вымярэнне долі не-белых палітыкаў у выпуску Google можа патрабаваць выяўлення расы зображаных людзей на чыста візуальнай аснове. Акрамя моцных этычных праблем, вылічаныя вылічэнне падыходаў засяроджаюцца на алгарытмы прызначэння асобы, якія самі падпадаюць да Мы тэорызуем, што алгарытмічнае прадстаўленне дзейнічае ў межах механізму стратэгічнай дыскрымінацыі ў двух кроках. Перш за ўсё, прадстаўленне меншынізаваных груп у выходах пошукавых мадэляў зламае індывідуальнае ўяўленне аб апісанні апісання гэтых груп (H3). Такім чынам, мы пазіруем, што выхад пошукавых мадэляў служыць як палітычны эўрыстычны падыход да гендернай праўды ўспрымання (Lau і Redlawsk 2001; McDermott 1997), што з'яўляецца "сістэматычнай пераацэнкай мужчын з боку палітычнай рэальнасці і падвышэнні жанчын іх электрычнасці" (Ashworth et al. 2024, 290).Та H3: Перспектыўная прысутнасць: алгарытмічная падвышанасць прадстаўлення жанчын і не-белых палітыкаў зніжае ацэнкі іх апісання. Па-другое, гэтыя алгарытмічныя няправільныя разуменні ў сувязі з рэальным уключэннем меншацісцiх груп уплываюць на ацэнкі электыўнасці (H4a). Bateson (2020) вызначае ўпэўненую здольнасць кандыдата пазбаўляць сродкі, стварыць медыяпакрыццё і выйграць электараў як вызначальнікі электрычнасці. Упэўненыя ўпэўненыя ўпэўненыя ўпэўненыя ўпэўненыя ўпэўненыя ўпэўненыя ўпэўненыя ўпэўненыя ўпэўненыя ўпэўненыя ўпэўненыя ўпэўненыя ўпэўненыя ўпэўненыя ўпэўненыя ўпэўненыя ўпэўне У дадатак да зніжэння ўпэўненай электыўнасці кандыдатаў, якія належыць да меншыністычных груп, ёсць падставы верыць, што падцэнкі апісання апісання таксама зніжае знешнюю эфектыўнасць выбаршчыкаў, зразумела як ўпэўненасць, што ўлада адказвае на іх пытанні (H4b; Atkeson і Carrillo 2007). У прыватнасці, Stauffer (2021) пераканаўна паказаў у выпадку жанчын-політыкаў, што гэта суб'ектыўнае ўпэўненасць выбаршчыкаў аб ўключэнні жанчын, а не іх аб'ектыўнасць, што фармуе палітычныя ацэнкі (см. таксама Dolan і Sanbonmatsu 2009). H4: стратэгічныя прысутнасці: падвышаныя апісныя прадстаўлення, у сваю чаргу, нізкія ацэнкі электараў (а) электрычнасці жанчын і не-белых палітыкаў і (б) знешняга эфектыўнасці электараў 
 
 
 Актывісты”: 
 
 
 
 Tobias Rohrbach Mykola Makhortykh Марына Сідарова Актывісты”: 
 
 
 
 Тобіас Рохрбах Мікала Махортых Марына Сідарова 
 
 Гэты дакумент даступны на архіве пад ліцэнзіяй CC by 4.0 Deed (Attribution 4.0 International). Гэты дакумент даступны на архіве пад ліцэнзіяй CC by 4.0 Deed (Attribution 4.0 International). Доступны ў архіве

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

Гэта аўдыя зроблена на мове арыгіналу гісторыі!

Як пошукавыя рухавікі пацверджаюць гендерныя розніцы ў палітычным прадстаўленні

About Author

КАМЕНТАРЫІ

ВЕСІЦЬ БІРКІ

ГЭТЫ АРТЫКУЛ БЫЎ ПРАДСТАЎЛЕНЫ Ў

Related Stories

Inside BTCC: What 14 Years of Crypto Taught BTCC, and What Comes Next

Flaunt Your Job Title on Your Profile Page

Meet AQUi9, SOS Tech Groups, and Dicken AI: HackerNoon Startups of the Week

Nailya Safarova - From The Journey Through Analog Color Science to HackerNoon Top Writer

Inside BTCC: What 14 Years of Crypto Taught BTCC, and What Comes Next

Flaunt Your Job Title on Your Profile Page

Meet AQUi9, SOS Tech Groups, and Dicken AI: HackerNoon Startups of the Week

Nailya Safarova - From The Journey Through Analog Color Science to HackerNoon Top Writer

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps