Zoekresultaten werken man-vrouw-vooroordelen in de hand, blijkt uit onderzoek van de Universiteit van Amsterdam en New York University. Wie ‘persoon’ of ‘mens’ intikt, krijgt vaak nog vooral mannen te zien.
Volgens de universiteiten laat hun studie zien hoe algoritmes en kunstmatige intelligentie onze kijk en handelingen kunnen veranderen.
De onderzoekers wilden aan de start weten of de mate van genderongelijkheid in een samenleving samenhangt met vooroordelen in zoekresultaten. Ook vroegen ze zich af of dit soort ‘ongelijke’ zoekresultaten mensen in hun denkbeelden en handelen kunnen beïnvloeden.
De onderzoekers bekeken eerst in 37 landen of het genderneutrale woord ‘persoon’ in Google Image vaker verwees naar mannen of vrouwen. Het aandeel mannelijke afbeeldingen in de zoekresultaten bleek hoger in landen met een grotere genderongelijkheid dan in landen met weinig tot geen ongelijkheid op basis van de Global Gender Gap Index.
“Algoritmische gendervooroordelen lijken dus samen te hangen met maatschappelijke genderongelijkheid”, zegt David Amodio, hoogleraar sociale psychologie aan de UvA. “Toen we onze studie drie maanden later herhaalden met een steekproef in 52 landen, zagen we dat opnieuw bevestigd.”
Genderongelijkheid in de gezondheidszorg: ‘Ik had de pech dat ik geen man ben’
Via experimenten werd vervolgens onderzocht of zoekresultaten met gendervooroordelen gedrag en denkbeelden kunnen beïnvloeden. De bijna 400 deelnemers kregen Google Image-resultaten te zien van vier beroepen die ze waarschijnlijk niet kenden, zoals een peruker (pruikenmaker).
Voordat de deelnemers de afbeeldingen te zien kregen, moesten ze eerst oordelen geven over elk beroep. Een voorbeeld van een vraag is: ‘wie is er waarschijnlijker een peruker, een man of een vrouw?’ Zowel de vrouwelijke als de mannelijke deelnemers dachten dat alle vier de onbekende beroepen eerder beoefend zouden worden door een man dan door een vrouw.
De afbeeldingen die zij daarna te zien kregen van elk beroep, waren qua man-vrouw-samenstelling zo gekozen dat ze representatief waren voor landen met hoge of lage scores voor genderongelijkheid. Finnen kregen bijvoorbeeld een gelijk aantal mannen en vrouwen te zien, terwijl de resultaten van Hongaren voor 90 procent uit mannen bestonden.
De deelnemers die zoekresultaten met (vrij) veel vrouwelijke afbeeldingen hadden gezien, stelden hun vooroordelen bij. De deelnemers die juist vooral mannen hadden gezien, bleven er nog steeds hetzelfde over denken.
Waarom feminisme voor veel vrouwen (en mannen) een lastig woord blijft
Tot slot kregen de deelnemers ook nog afbeeldingen van een vrouwelijke en mannelijke sollicitant te zien. Ze moesten vervolgens zelf beslissen wie van de twee ze zouden aannemen. Ook hier waren mensen die eerder meer vrouwen in de zoekresultaten hadden gezien eerder geneigd om een vrouw te kiezen. De onderzoekers concluderen daarom dat vooroordelen op basis van zoekopdrachten ook de werving en selectie van nieuw personeel beïnvloeden. Daarmee zouden algoritmes de sociale ongelijkheid tussen mannen en vrouwen in stand houden en zelfs te versterken.
Eén op de drie mannen vindt dat vrouw minder moet werken als er kinderen komen
