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Twitter abre investigación sobre el sesgo racial en su vista previa de fotos
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Twitter abre investigación sobre el sesgo racial en su vista previa de fotos

Al parecer la vista previa de las imágenes en Twitter favorece los rostros caucásicos sobre los de piel oscura

por LaVerdad

Twitter abre investigación sobre el sesgo racial en su vista previa de fotos

Twitter abre investigación sobre el sesgo racial en su vista previa de fotos

Twitter está investigando por qué la red neuronal que utiliza para generar vistas previas de imágenes aparentemente elige mostrar las caras de las personas caucásicas con más frecuencia que las caras con piel oscura.

Varios usuarios de Twitter demostraron el problema durante el fin de semana con ejemplos de publicaciones que tenían imágenes con la cara de una persona negra y la cara de una persona blanca, y descubrieron que la vista previa de Twitter mostró las caras blancas con más frecuencia.

La prueba informal comenzó después de que un usuario de Twitter intentó publicar sobre un problema que notó en el reconocimiento facial de Zoom, el cual no mostraba el rostro de su colega negro en las llamadas, cuando lo publicó en Twitter, notó que también favorecía su cara blanca sobre la cara de su colega negro; los usuarios descubrieron que el algoritmo de vista previa también eligió personajes de dibujos animados que no eran negros.

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Cuando Twitter comenzó a usar la red neuronal para recortar automáticamente las vistas previas de las fotos, los investigadores de aprendizaje automático explicaron en una publicación de blog cómo comenzaron con el reconocimiento facial para recortar imágenes, pero encontraron que fallaba principalmente porque no todas las imágenes tienen caras.

Explicaron que anteriormente, usaron la detección de rostros para enfocar la vista en el rostro más prominente que la red neuronal pueda encontrar, el enfoque tiene limitaciones obvias ya que no todas las imágenes contienen rostros reconocibles. 

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Además, el detector de rostros con frecuencia omite los rostros y a veces, detecta rostros cuando no hay ninguno, en los casos en los que no se encuentran rostros, se busca enfocar la vista en el centro de la imagen, lo que puede provocar que las imágenes de vista previa sean recortadas de forma que puede resultar un tanto extraña.

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