Preconceito de gênero em algoritmos de recomendação de música!

Em pleno século 21, o preconceito de gênero ainda persiste com força, atingindo as mulheres trabalhadoras de todas as categorias, incluindo aquelas que se dedicam à Música! 

“Embora o problema da discriminação de gênero seja comumente encontrado na indústria da música, os algoritmos de recomendação de música estariam aumentando o problema. O trabalho de Andrés Ferraro e Xavier Serra (pesquisadores em Tecnologia da Música (MTG) do Dept. Tecnologias da Informação e Comunicação (DTIC) da UPF) e Christine Bauer (Universidade de Utrecht - Holanda) teve como objetivo compreender a justeza das plataformas musicais disponíveis online do ponto de vista dos artistas. Em entrevistas realizadas com músicos, eles identificaram que a justiça de gênero era uma de suas principais preocupações.

Os autores testaram um algoritmo de recomendação de música comumente usado com base em filtragem colaborativa e analisaram os resultados de dois conjuntos de dados. Em ambos os casos, eles descobriram que o algoritmo reproduz o viés existente no conjunto de dados, em que apenas 25% dos artistas são mulheres. Além disso, quando o algoritmo gera um ranking de músicos para recomendar ao usuário foi constatado que, em média, a primeira recomendação de uma artista feminina vem na 6ª ou 7ª posição, enquanto a de um artista homem está na primeira posição.

Segundo Ferraro, o viés na exposição vem da forma como as recomendações são geradas. Isso significa que as mulheres têm menos exposição com base nas recomendações do sistema e esta situação piora quando se leva em consideração que, à medida que os usuários ouvem as músicas recomendadas, o algoritmo aprende, gerando um ciclo repetitivo de feedback. Uma nova abordagem que permitiria uma maior exposição das mulheres artistas e consistiria em reordenar a recomendação, é necessária para compensar este preconceito de gênero nas plataformas online. Em uma simulação, os autores estudaram como as recomendações classificadas afetariam o comportamento do usuário a longo prazo. Os resultados mostraram que, com a ajuda do algoritmo reclassificado, os usuários começariam a mudar seu comportamento e ouviriam mais artistas do sexo feminino e que, além disso, o novo algoritmo, baseado no aprendizado da máquina, consolidaria essa modificação no comportamento geral.”

A proposta foi feita, mas será aceita pelos empresários do setor?

Fonte: Universitat Pompeu Fabra – Barcelona – 20/4/2021

https://techxplore.com/news/2021-04-gender-bias-music-algorithms.html

Mais informações: Andres Ferraro et al, Break the Loop: Gender Imbalance in Music Recommenders, Proceedings of the 2021 Conference on Human Information Interaction and Retrieval (2021). DOI: 10.1145 / 3406522.3446033