L’algorithme de recadrage d’images de Twitter préfère les visages plus jeunes, plus légers et plus féminins, selon une étude

L'algorithme De Recadrage D'images De Twitter Préfère Les Visages Plus

Qu’est-ce qui vient de se passer? Un étudiant diplômé du laboratoire d’ingénierie de la sécurité et de la confidentialité de l’EPFL a soumis cette semaine les résultats d’une étude qui suggère que lorsque Twitter recadre des images sur son site Web ou son application officielle, il se concentre sur des visages humains plus minces, plus jeunes, plus légers et plus stéréotypés féminins. Twitter a décerné à l’étudiant le grand prix de son challenge algorithmic bias bounty. Cela vient après qu’un biais similaire de l’algorithme de Twitter a été signalé l’année dernière.

L’étude, de Bogan Kulynych (via The Guardian), a testé des visages humains générés artificiellement sur l’algorithme de recadrage d’images de Twitter. Les visages artificiels pourraient être subtilement modifiés pour différentes caractéristiques indiquant le teint, l’âge ou le poids tout en contrôlant d’autres caractéristiques. Il a révélé que dans 37% des cas, l’algorithme préférait les couleurs de peau plus claires. L’algorithme de Twitter a préféré ce que l’étude appelle des « caractéristiques stéréotypées féminines », environ un quart du temps, et des visages plus jeunes ou plus minces 18% du temps. Les lecteurs peuvent consulter la méthodologie complète et les résultats sur GitHub.

Sidenote – Pourquoi Twitter recadre-t-il les photos ?

Le réseau social populaire permet aux utilisateurs de télécharger des photos, des millions sont partagées chaque jour selon Twitter, mais celles-ci se présentent sous toutes sortes de formes et de tailles. Pour rendre l’expérience de navigation plus cohérente, les photos de la chronologie Twitter sont recadrées, de sorte que plus de tweets peuvent être vus en un coup d’œil. Comment l’algorithme recadre les photos, quelles parties de l’image sont affichées avec une priorité plus élevée et la certitude d’un certain biais est l’objet de ce débat.

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Kulynich admet cependant que l’étude a des limites. Il n’a pas pu découvrir tous les facteurs que l’algorithme de Twitter pourrait préférer, ou ceux qu’il pourrait préférer le plus. Les images utilisées par l’étude avaient également des arrière-plans différents, de sorte qu’elle n’a pas pu déterminer si celles-ci affectaient également les préférences de l’algorithme. Étant donné que le codage a été effectué par un seul auteur, l’étude admet que les propres notions de l’auteur sur des choses comme la féminité et l’âge sont prises en compte dans les perceptions des préférences de l’algorithme Twitter.

Twitter a organisé le défi de la prime de biais algorithmique du 30 juillet au 6 août dans le cadre du défi 2021 Def Con AI. Le grand prix remporté par cette étude était de 3 500 $.

L’année dernière, Twitter a été critiqué lorsque certains utilisateurs découvert son algorithme de recadrage d’image semblait préférer les visages des personnes à la peau plus claire par rapport à ceux des personnes à la peau plus foncée, ce qui a incité Twitter à porter son propre regard sur la question. En mai, il a publié les résultats de sa propre étude qui montrait une préférence pour les femmes huit pour cent du temps, les blancs quatre pour cent du temps, les femmes blanches sept pour cent du temps et les hommes blancs deux pour cent du temps.