A fiatal és világos bőrű arcokat preferálja a Twitter algoritmusa

A képkivágó algoritmus hibájára rávilágító fejlesztőt 3500 dolláros jutalommal díjazta a közösségi oldal.

Miután év elején a Twitter saját kutatásában megállapította, hogy a képkivágó algoritmusuk hajlamos egy fotóról a színes bőrű alanyokat levágni, a cég versenyt hirdetett annak érdekében, hogy a lelkes jelentkezők feltárják a közösségi portál képkivágó algoritmusában előforduló esetleges torzításokat. A megmérettetést Bogdan Kulynyc nyerte, aki kimutatta, hogy a Twitter képkivágó algoritmusa a vékonyabb, fiatalabb és világosabb bőrű arcokat részesíti előnyben.

A közösségi oldalra feltöltött képek esetében az úgynevezett „saliency algorythm” (vagyis szembetűnő vonásokra szakosodott algoritmus) dönti el, hogy milyen képkivágással jelenjen meg a fotók előnézete, mielőtt a képekre kattintva teljes méretükben megnyílnának. A nyertes fejlesztő kimutatta, hogy ha egy fényképen két arc szerepel, akkor az előnézeti kivágásban gyakrabban jelennek meg a világos bőrű, vékonyabb és fiatalabb arcok, míg a rendszer a színes bőrűeket gyakrabban vágja le a fotókról.

A Twitter utólagos elemzése kimutatta, hogy 4%-os eltérés jelentkezik a fehér személyek javára a demográfiai paritáshoz képest. Ennek eredményeképp a vállalat felülvizsgálja a képek kezelését, és megfontolják, hogy a jövőben a képkivágásokat maguk a felhasználók állíthassák be.

A szépségfilterekkel megvezethető az algoritmus

Bogdan Kulynyc, a Lausanne-i Svájci Szövetségi Technológiai Intézet biztonsági és adatvédelmi mérnöki laboratóriumának végzős hallgatója azt is felfedezte, hogy a különféle beauty filterekkel kijátszható az algoritmus, hiszen azok simábbá és világosabbá teszik az emberek arcát, gyakran pedig fiatalítanak és karcsúsítanak is az alanyokon, vagyis sztereotipikusan nőies vonásokat kölcsönöznek a fotón szereplőknek.

A második helyzet a Torontói Egyetem nők alapította startupcége, a Halt Al nyerte el, akik kimutatták, hogy a Twitter képkivágó algoritmusának beállításai állandósíthatják a kisebbségek, köztük például az idősek vagy a fogyatékkal élők marginalizálódását.

A harmadik helyezettnek járó díjat pedig a Taraaz Research alapítója, Roya Pakzad vihette haza, aki pályázatában kimutatta, hogy a közösségi portál algoritmusa nagyobb valószínűséggel vágja le az arab szövegeket a mémekről, mint az angol nyelvű feliratokat.

Forrás: BBC