Twitter gesteht stereotype Bildauswahl ein
Auf Machine-Learning-Ansatz beruhender Algorithmus soll nun umfassend überarbeitet werden
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Twitter: Unternehmen gesteht Fehler ein (Foto: unsplash.com, Brett Jordan) |
San Francisco (pte025/20.05.2021/13:12) Der weltgrößte Mikroblogging-Dienst Twitter gibt Mängel bei seinem automatischen Bildzuschnitt zu und untersucht nun den Machine-Learning-Algorithmus dahinter. Dem US-Unternehmen nach sollte die Auswahl eines Ausschnitts künftig lieber "von den Leuten, die unsere Produkte nutzen" getroffen werden. Die Systeme seien noch zu fehleranfällig, wie es heißt. Zuvor hatten sich Nutzer beschwert, dass der für die Bildauswahl verwendete Algorithmus vorurteilsbehaftet arbeite und Gesichter weißer Menschen präferiere.
"Repräsentationsschaden"
Twitter kommt im Zuge der Überprüfung nun zu dem Schluss, dass der Algorithmus bei der Bildauswahl neben der Hautfarbe auch beispielsweise Männern Frauen vorzieht. Den Vorwurf, dass beim Bildzuschnitt der Brustbereich oder auch die Beine von Frauen bevorzugt werden, lässt Twitter hingegen nicht gelten. Statt den Fokus auf physische Merkmale zu legen, konzentriere sich die Software bei der Bildauswahl etwa auf die Zahlen bei Sporttrikots.
"Selbst wenn der Salienz-Algorithmus so angepasst würde, dass er die perfekte Gleichstellung zwischen ethnischer Zugehörigkeit und Geschlecht widerspiegelt, sind wir besorgt über den Repräsentationsschaden des automatisierten Algorithmus, wenn Personen sich nicht auf der Plattform so darstellen dürfen, wie sie es wünschen", teilt Twitter mit. Auch entstünden durch Salienz andere mögliche Nachteile. Hierbei nennt das Unternehmen explizit ein mangelndes Fingerspitzengefühl bezogen auf kulturelle Unterschiede. Dies werde nun überarbeitet.
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