O algoritmo anti-interseccional: contribuições do pensamento lésbico para análises em plataformas

Joana Ziller, D. Barretos, Isabella Bettoni, Kellen Xavier, Leíner Hoki
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Abstract

Ao buscar entender como as lesbianidades se fazem visíveis nas plataformas de mídias sociais, como YouTube, Instagram e TikTok, nos deparamos com a imagem predominante de corpos brancos, magros, jovens, sem deficiência, performando feminilidade. Isso porque, ao somarem preceitos de busca por anunciantes ao Efeito Mateus (baseado na ideia de que “a quem tem, mais será dado''), algoritmos acabam por atuar de maneira anti-interseccional ao conferir visibilidade a conteúdos. Neste texto, problematizamos tal questão a partir de pesquisas sobre a lesbianidade, apontando a possibilidade de ampliar o debate a outras categorias da diferença.
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反交叉算法:女同性恋思维对平台分析的贡献
在试图了解女同性恋在YouTube、Instagram和TikTok等社交媒体平台上的表现时,我们看到了白人、瘦削、年轻、没有残疾、展现女性气质的主要形象。这是因为,通过在Mateus效应中加入搜索广告商的规则(基于“谁拥有,就会给予更多”的想法),算法最终以一种反交叉的方式发挥作用,为内容提供可见性。在本文中,我们从对女同性恋的研究中对这一问题提出了质疑,指出了将争论扩大到其他类别差异的可能性。
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