Si te llegaste a preguntar cuál era la fórmula de viralizar tus publicaciones en Twitter, ya que aún cuando tu contenido sea atractivo y con supuestas estrategias no llegas a más de 3 reacciones, quizás se deba a que no eres piel blanca, o joven, o quizás no eres de rasgos finos o femeninos.
Un estudio del programa de recompensas lanzado por Twitter para identificar los potenciales daños de su algoritmo de recorte de imágenes, descubrió que estos favorecen principalmente a personas de piel clara, jóvenes y personas femeninas.
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Estos resultados, se compartieron en la plataforma digital, con la finalidad de animar a los expertos en “hackeo de sistemas”, para que así pudieran apoyar en descubrir los potenciales daños que pudiera generar.
El pasado lunes, durante la convención DefCon, los ganadores aportaron una visión nueva en enfrentar el problema en los posibles daños no intencionados y las vías de explotación que podrían existir en el algoritmo, como ha explicado la compañía en la red social.
Según los expertos, el algoritmo "amplifica los sesgos del mundo real y las expectativas sociales de belleza", por lo que asegura que favorece a rostros de personas con pieles claras, cálidas y suaves, más jóvenes y más femeninas.
El segundo demostró que el algoritmo perpetuaba la marginación de determinados grupos sociales como los ancianos y las personas con discapacidad, que quedaban excluidos de los recortes de fotos.
En tercer lugar, Twitter reconoció un trabajo basado en memes bilingües, en los que el algoritmo priorizaba aquellos con texto en escritura latina sobre el texto en árabe, afectando con ello a la diversidad lingüística en la plataforma.
Como trabajo más innovador, también se reconoció una propuesta con emoji, en la que el algoritmo favorecía aquellos que tenían un tono de piel claro, en aquellos conjuntos donde un emoji se representaba con distintos tonos de piel.