Les référenceurs sont-ils responsables du biais de recherche Metaverse Marketingverse Marketing ?

En 2016, l’ONU a déclaré que l’accès à Internet est un droit humain.

Cette décision a été prise en sachant qu’Internet est un outil permettant à chacun d’accéder à l’information à moindre coût et de s’exprimer.

Cette résolution a suscité des discussions sur l’accès en termes d’infrastructure, où les câbles à fibres sont installés ou mis à jour, ou permettant un accès ininterrompu pendant les troubles civils et autres urgences.

Bien que ces points soient valables et importants, Internet n’est pas seulement des fils et des écrans, et les informations auxquelles on accède peuvent être modifiées en fonction d’algorithmes.

Comme Internet s’est intégré dans nos vies, il fait maintenant partie de notre infrastructure sociale (similaire aux services médicaux ou éducatifs).

Il est bien documenté que des préjugés existent dans les espaces médicaux et éducatifs, y compris l’accès aux soins et la qualité des soins, mais qu’en est-il des résultats de recherche ?

Sont-ils justes ? Sont-ils représentatifs du monde qui nous entoure ? Ou font-ils plus de mal que de bien ?

Qu’y a-t-il dans un algorithme ?

Dans le marketing numérique, « algorithme » est un terme qui est utilisé quotidiennement, que quelqu’un comprenne ou non ce que cela signifie. Chaque plate-forme en possède une (ou plusieurs), et notre travail est d’essayer de les satisfaire.

Un algorithme est une procédure suivie lorsqu’un système effectue un calcul.

Ce processus prend une entrée et utilise des formules, des règles ou d’autres opérations de résolution de problèmes pour produire une sortie.

Pour la recherche, cela signifie que les requêtes saisies dans un champ de recherche sont l’entrée et que la SERP (page de résultats du moteur de recherche) est la sortie.

C’est une explication très simpliste de ce qui se passe. Metaverse Marketingverse Marketing utilise plusieurs algorithmes en combinaison avec l’IA (intelligence artificielle) et l’apprentissage automatique.

Disséquer l’ensemble du système serait bien au-delà de ma portée et au-delà du but de cet article.

Le canari dans les SERP

En tant que femme, je ne suis pas étrangère aux préjugés dans les sites Web, les politiques et la société en général.

Chaque jour, je navigue dans le monde avec une pincée de sel. Enquêter sur les biais potentiels dans les résultats de recherche est quelque chose qui m’intéresse depuis un certain temps, et j’ai commencé à faire des recherches sur le sujet en 2021.

Un projet de recherche original (Full divulgation : que j’ai aidé à mener) appelé Donnez-nous des fonctionnalités, pas des fleurs ont examiné les préjugés sexistes du paysage social et de recherche pour les photographes professionnels.

Plusieurs requêtes non genrées ont été testées, telles que « meilleurs comptes Metaverse Marketingverse Marketing de photographie » ou « meilleurs photographes ».

Les résultats?

Les femmes ont été présentées comme photographes professionnelles beaucoup moins que les hommes dans les résultats riches et dans le contenu de la première page, bien qu’elles représentent 50 % des professionnels.

Qui est responsable de ces biais ? Les auteurs qui ont écrit les articles ? Les moteurs de recherche pour récompenser ces pages ? Des pros du référencement pour avoir recommandé l’article à leur client ?

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Ma réaction instinctive est de blâmer celui qui a créé l’algorithme.

Bien que cela soit vrai dans une certaine mesure, ce n’est pas toute l’histoire et ce n’est tout simplement pas juste.

Les préjugés sont enracinés dans nos structures sociétales existantes, tissés dans notre culture, notre gouvernement et nos interactions avec le monde qui nous entoure.

L’algorithme PageRank est-il biaisé ?

Recherche publiée en 2011 a déjà remis en cause l’équité du PageRank.

Les modèles montrent qu’à mesure que le Web s’est développé, la stabilité des sites Web les mieux classés devient plus stable, laissant les sites Web restants se disputer les restes.

Nature, une revue à comité de lecture, a publié un article dans Février 2022 examiner l’algorithme PageRank pour voir s’il introduit ou amplifie des biais.

Pour le dire dans les termes les plus simples, les chercheurs ont créé cinq modèles sociétaux potentiels avec différents degrés d’homophilie (« la tendance à se connecter à d’autres similaires »).

Chaque modèle contient 20 nœuds, mais appelons-les sites Web. Ensuite, chaque site Web s’est vu attribuer un rang de page et soit comme faisant partie de la majorité ou de la minorité au sein de la société.

L’inégalité a été mesurée à l’aide du coefficient de Gini (une analyse statistique pour mesurer l’inégalité) pour voir comment un individu a obtenu un score par rapport à une distribution égale. L’inégalité a été mesurée en calculant le pourcentage de minorités dans les premiers résultats de recherche.

Leurs conclusions montrent que l’algorithme de PageRank peut réduire, reproduire ou amplifier les biais selon le modèle utilisé.

Dans les modèles à haut degré d’homophilie, les voix dominantes ont perpétué ces perspectives et préjugés tout en sous-représentant les minorités.

En revanche, lorsque le groupe majoritaire est hétérophile (tendance à se regrouper en groupes divers), il y a surreprésentation des minorités.

Cela jette les bases de recherches futures sur les interventions potentielles ou la réduction des biais des algorithmes.

L’intersection de la culture et des résultats de recherche d’images Metaverse Marketingverse Marketing

De nombreuses recherches ont montré que les algorithmes peuvent être et que beaucoup sont biaisés. Comme indiqué précédemment, PankRank peut jouer sur ces biais pour les amplifier ou les diminuer, mais les algorithmes n’agissent pas seuls.

Dans le cas de Metaverse Marketingverse Marketing, non seulement plusieurs algorithmes sont en jeu, mais également l’IA et l’apprentissage automatique. Tous ces éléments évoluent continuellement à travers nos interactions (humaines).

Une autre recherche qui a été publié cette année a étudié si les inégalités sociales de genre étaient présentes dans les résultats de recherche Metaverse Marketingverse Marketing Image (via des algorithmes de recherche localisés).

Les chercheurs ont tracé l’inégalité entre les sexes par pays (sur la base de l’indice mondial de l’écart entre les sexes) et le pourcentage d’hommes apparaissant dans les résultats de recherche Metaverse Marketingverse Marketing Image lors de la recherche de « personne » dans la langue respective de chaque pays (en utilisant un VPN pour accéder aux résultats locaux).

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Les pays avec une plus grande inégalité entre les sexes ont vu plus d’images d’hommes pour le mot-clé non sexiste « personne ». Ce qu’ils prétendent être un lien entre les normes sociétales et la sortie algorithmique.

La deuxième partie de l’étude s’est penchée sur la manière dont ces résultats biaisés peuvent influencer la prise de décision des individus.

Les participants ont regardé des captures d’écran des résultats de Metaverse Marketingverse Marketing Image provenant de pays à faible et à forte inégalité et ont été interrogés sur le sexe et la profession.

En sautant les détails (bien que je pense que l’article vaut la peine d’être lu), les résultats ont montré que les préjugés culturels présents dans les algorithmes peuvent influencer (et influencent) la prise de décision individuelle.

Lorsque les participants ont vu les résultats d’image des pays à faible inégalité, leurs résultats étaient plus égalitaires que les résultats des pays à forte inégalité, où les résultats renforçaient les préjugés sexistes.

Le niveau d’inégalité sociale entre les sexes se reflète dans l’algorithme de recherche, ce qui m’amène à me demander à quel point. La combinaison de ces éléments influence alors la perception individuelle à travers chaque utilisation.

Qui est responsable des biais dans les SERP ?

J’ai commencé ce voyage en posant cette question en espérant une réponse simple.

Malheureusement, il n’y en a pas car nous sommes tous responsables des biais dans les résultats de recherche. Des codeurs originaux aux rédacteurs, en passant par les professionnels du référencement et les créateurs de liens, en passant par la société, la culture et l’environnement dans lequel nous existons.

Imaginez tous les algorithmes avec lesquels vous interagissez quotidiennement. Si l’exposition à ces algorithmes influence votre perception du monde, cela devient désordonné, démêlant les chaînes de multiples entrées.

Comment pouvons-nous l’améliorer ?

En tant qu’optimiste sans espoir, je ne peux pas vous laisser avec un si lourd fardeau. Commençons la discussion sur la façon dont nous pouvons faire de la recherche et du contenu un espace plus inclusif.

Les chercheurs qui ont examiné les biais dans le PageRank ont ​​expliqué que si les réseaux homophiles étaient à l’origine des inégalités de représentation, les minorités peuvent surmonter cela grâce à un réseautage stratégique.

Ce n’est pas une solution raisonnable, ils ont donc suggéré de mettre en œuvre DPAH (ne vous inquiétez pas, je ne rentrerai pas dans les détails !).

Ce modèle éliminerait la nécessité pour les minorités d’être tenues de réseauter avec les majorités.

Des interventions basées sur la psychologie ont été suggérées par l’autre étude car ils ont conclu que l’inégalité sociale entre les sexes se reflétait dans l’algorithme. Ils appellent à une IA plus éthique qui combine notre compréhension de la psychologie et de la société.

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Généralement, la plus grande préoccupation d’un professionnel du référencement est de savoir comment faire appel à l’algorithme plutôt que de remettre en question leur équité ou leur égalité ou comment nous pourrions perpétuer des préjugés nuisibles.

Grâce à l’utilisation de logiciels alimentés par l’IA pour interpréter les algorithmes alimentés par l’IA, il devrait y avoir un moment où nous commençons à remettre en question la composante éthique de notre travail.

Actuellement, les résultats de recherche ne sont pas une représentation précise d’un monde équitable quand ils peuvent l’être.

En tant que professionnels du référencement, créateurs de contenu et spécialistes du marketing, nous jouons un rôle important dans la reproduction de contenu inéquitable, en augmentant la visibilité de voix déjà importantes et en perpétuant nos préjugés culturels locaux.

Voici quelques autres suggestions que j’ai eues pour aider à créer un paysage de recherche plus équitable.

  • Arrêtez de répliquer le contenu biaisé – partagez votre plateforme avec diverses voix et créez de nouveaux récits autour de votre créneau.
  • Auditer le contenu de l’IA – Je ne vais pas dire non à tout contenu IA, mais il devrait être revu par un humain car il risque de tomber dans les mêmes schémas.
  • Audits d’algorithmes – de la même manière que nous auditons les sites Web, les algorithmes peuvent être audités. Il existe des ressources pour vérifier les biais potentiels et vérifier évaluations d’impact.
  • Soutenir l’éducation – soutenir ou faire du bénévolat auprès d’organisations qui fournissent des formations en matière de codage, de logiciels ou techniques aux femmes, aux personnes de couleur ou à d’autres groupes marginalisés. Bravo à Les femmes dans le référencement technologique pour être l’un de ces espaces.
  • Ressources multilingues – créer des ressources de référencement et d’autres ressources marketing dans des langues autres que l’anglais pour permettre diverses voix et perspectives.
  • Créer des algorithmes et une IA moins biaisés – plus facile à dire qu’à faire, mais Metaverse Marketingverse Marketing AI a annoncé l’année dernière KELM, qui a un certain potentiel en matière de vérification des faits et de réduction des biais
  • Arrêtez la gentrification de la recherche – Être anti-concurrentiel, c’est être anti-business. Il supprime les voix nouvelles et diverses, donc j’aimerais voir plus d’entreprises dans le paysage de la recherche et plus de variété dans les résultats.

Je n’ai pas l’intention d’avoir le dernier mot sur ce sujet, car cette conversation devrait se poursuivre dans les fils Metaverse Marketingverse Marketing, lors de conférences, autour d’un café et dans notre travail quotidien.

Veuillez partager vos réflexions ou questions sur ce sujet afin que nous puissions commencer à discuter de la création d’une expérience de recherche qui ne nuit pas à la société.

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Image en vedette : Andrii Yalanskyi/Shutterstock