Twitter reveló que su algoritmo de recorte de imágenes tiene un sesgo notable contra las personas y los hombres negros. La compañía investigó el problema después de que los usuarios se quejaron de que el algoritmo basado en el aprendizaje automático excluía las caras de las personas negras de las vistas previas de imágenes, dijo Reuters.
Según el análisis de Twitter, el algoritmo favoreció a las mujeres en un 8% de la paridad demográfica y a los blancos en un 4%. La paridad demográfica esencialmente significa que no hay sesgo, y ambos grupos comparados tienen la misma probabilidad de ser resaltados por el algoritmo.
La compañía también investigó si su algoritmo objetivó sexualmente a las mujeres recortando imágenes para enfocar las partes del cuerpo además de los rostros. Pero finalmente, la firma de redes sociales no encontró evidencia de esto.
Me complace compartir que estamos implementando esto para todos hoy en iOS y Android. Ahora podrá ver imágenes de una relación de aspecto estándar sin recortar en su línea de tiempo. Los autores de tweets también podrán ver su imagen tal como aparecerá, antes de que la twitteen. https://t.co/vwJ2WZQMSk
– Dantley Davis (@dantley) 5 de mayo de 2021
Twitter explicó que comenzó a usar un “algoritmo de prominencia” en 2018 para recortar imágenes, con el objetivo de estandarizar el tamaño de las imágenes y permitir que las personas vean más tweets de un vistazo. Impulsado por el aprendizaje automático, el algoritmo estimó lo que un usuario podría querer ver primero dentro de una imagen.
Abandonando ese enfoque, la plataforma cambió recientemente para mostrar fotos de relación de aspecto estándar en su totalidad, sin el recorte respaldado por el algoritmo. A los usuarios también se les muestra una vista previa real de la imagen antes de hacer clic para publicar.
Al final, concluyó la compañía, “no todo en Twitter es un buen candidato para un algoritmo y, en este caso, cómo recortar una imagen es una decisión que la gente debe tomar mejor”.
(Fuente: Reuters, Twitter).
