Twitter aborda la controversia sobre cómo se recortan las fotos en los tweets

Twitter publicó su respuesta a la controversia del mes pasado sobre cómo su algoritmo recorta las fotos.

UN Tweeter por Tony Arcieri, cofundador de Iqlusion, que muestra cómo el algoritmo de Twitter ha elegido repetidamente mostrar el rostro del senador Mitch McConnell (R-Ky.) en lugar del El ex presidente Barack Obama, cuando recortó una foto que contenía retratos de los dos, estimuló una serie de ejemplos de copias compartidos en las plataformas sociales el mes pasado.

El director de tecnología de Twitter, Parag Agrawal, y el director de diseño, Dantley Davis, dijeron en una publicación de blog el jueves que la red social analiza el sistema de aprendizaje automático que decide cómo Las imágenes deben recortarse antes de publicarse en Twitter que no revelen ningún sesgo racial o de género.

Explicaron: “El sistema de recorte de imágenes se basa en la prominencia, que predice dónde las personas pueden mirar primero. Para nuestro análisis de sesgo inicial, probamos la preferencia por pares entre dos grupos demográficos (blanco-negro, blanco-indio, blanco-asiático y hombre-mujer). En cada ensayo, combinamos dos caras en la misma imagen, con su orden aleatorio, y luego calculamos el mapa de prominencia en la imagen combinada. A continuación, localizamos el máximo del mapa de prominencia y registramos la categoría demográfica en la que aterrizó. Repetimos esto 200 veces para cada par de datos demográficos y calificamos la frecuencia de preferencia de uno sobre el otro. "

Agrawal y Davis dijeron que Twitter está explorando formas de reducir su dependencia del aprendizaje automático y brindar a los usuarios más visibilidad y control sobre cómo se verán sus magos en los tweets, y agregaron que la red social es 39; se compromete a seguir “lo que ves es lo que obtienes”. Principios de diseño, lo que significa que la foto que la gente ve en el redactor del tweet es como se verá en el tweet.

Advirtieron que habrá excepciones, como fotos que no sean de tamaño estándar, o muy largas o anchas, y la plataforma seguirá experimentando con cómo presentar estas imágenes sin perder el foco del creador. o comprometer la integridad de la foto.

Agrawal y Davis concluyeron: "El sesgo en los sistemas de aprendizaje automático es un problema de toda la industria, y nosotros lo somos". comprometido con mejorar en Twitter. Somos conscientes de nuestra responsabilidad y queremos esforzarnos para que sea más fácil para todos entender cómo funcionan nuestros sistemas. Si bien ningún sistema puede estar completamente libre de sesgos, continuaremos minimizando el sesgo a través de un análisis deliberado y en profundidad, y compartiremos actualizaciones a medida que avanzamos en este espacio.

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