Algorithmes d'oppression : Comment les moteurs de recherche renforcent le racisme

Note :   (4,6 sur 5)

Algorithmes d'oppression : Comment les moteurs de recherche renforcent le racisme (Umoja Noble Safiya)

Avis des lecteurs

Résumé:

Le livre « Algorithms of Oppression » du Dr. Safiya Umoja Noble est salué pour son analyse perspicace de la façon dont les algorithmes, en particulier dans les moteurs de recherche comme Google, perpétuent les préjugés raciaux et sexistes. Les lecteurs le trouvent instructif et essentiel pour comprendre les implications sociétales de la technologie. Toutefois, certaines critiques indiquent que l'ouvrage n'est peut-être pas facilement accessible aux personnes n'appartenant pas au monde universitaire, et d'autres portent sur le style d'écriture et la qualité physique de l'ouvrage.

Avantages:

Brillamment écrit et documenté
très instructif sur les biais algorithmiques dans la technologie
lecture essentielle pour comprendre les questions sociales liées à la race et au genre
fournit des exemples et des idées pratiques
sert de catalyseur pour des recherches plus approfondies
recommandé pour un large public, y compris les professionnels de l'informatique.

Inconvénients:

Le livre n'est pas facile à lire pour les personnes extérieures au monde universitaire
certaines critiques sur le fait que le livre s'appuie sur d'autres recherches sans suffisamment de détails
certains jargons peuvent être difficiles à comprendre
certains lecteurs estiment que le livre blâme des personnes ou des entités spécifiques sans suffisamment de contexte
des plaintes sur la qualité physique des éditions de poche.

(basé sur 67 avis de lecteurs)

Titre original :

Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism

Contenu du livre :

Un regard révélateur sur la façon dont les préjugés négatifs à l'égard des femmes de couleur sont intégrés dans les résultats et les algorithmes des moteurs de recherche.

Effectuez une recherche sur Google avec l'expression "filles noires" - que trouverez-vous ? Les termes "Big Booty" et d'autres termes sexuellement explicites sont susceptibles d'apparaître en tête des résultats de recherche. En revanche, si vous tapez "filles blanches", les résultats sont radicalement différents. Les sites pornographiques suggérés et les discussions non modérées sur "pourquoi les femmes noires sont si insolentes" ou "pourquoi les femmes noires sont si en colère" dressent un portrait inquiétant de la féminité noire dans la société moderne.

Dans Algorithms of Oppression, Safiya Umoja Noble remet en question l'idée que les moteurs de recherche comme Google offrent un terrain de jeu égal à toutes les formes d'idées, d'identités et d'activités. La discrimination par les données est un véritable problème social ; Noble soutient que la combinaison d'intérêts privés dans la promotion de certains sites, ainsi que le statut de monopole d'un nombre relativement restreint de moteurs de recherche Internet, conduit à un ensemble d'algorithmes de recherche biaisés qui privilégient la blancheur et discriminent les personnes de couleur, en particulier les femmes de couleur.

Grâce à une analyse des recherches textuelles et médiatiques, ainsi qu'à des recherches approfondies sur la publicité payante en ligne, Noble expose une culture du racisme et du sexisme dans la manière dont la découvrabilité est créée en ligne. À l'heure où les moteurs de recherche et les entreprises qui leur sont liées gagnent en importance - ils constituent une source de courrier électronique, un vecteur majeur de l'apprentissage dans les écoles primaires et secondaires, et bien plus encore -, il est de la plus haute importance de comprendre et d'inverser ces tendances inquiétantes et ces pratiques discriminatoires.

Compte rendu original, surprenant et parfois dérangeant des préjugés sur Internet, Algorithms of Oppression contribue à notre compréhension de la manière dont le racisme est créé, entretenu et diffusé au XXIe siècle.

Autres informations sur le livre :

ISBN :9781479849949
Auteur :
Éditeur :
Reliure :Relié
Année de publication :2018
Nombre de pages :256

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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)