論文の概要: "We're not all construction workers": Algorithmic Compression of Latinidad on TikTok
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13927v1
- Date: Thu, 18 Jul 2024 22:30:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 19:23:11.955508
- Title: "We're not all construction workers": Algorithmic Compression of Latinidad on TikTok
- Title（参考訳）: 『我々はすべて建設労働者ではない』:TikTokにおけるラテンダッドのアルゴリズム圧縮
- Authors: Nina Lutz, Cecilia Aragon,
- Abstract要約: ビデオ共有プラットフォームTikTokのアルゴリズムシステムについて,ラテックスの人々がどのように経験するかを検討した。
TikTokのラテン系ユーザーは、ポジティブなコンテンツフィードとアイデンティティーコンテンツフィードを積極的に利用しているが、これらのフィードはネガティブなコンテンツによって中断されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Latinx diaspora in the United States is a rapidly growing and complex demographic who face intersectional harms and marginalizations in sociotechnical systems and are currently underserved in CSCW research. While the field understands that algorithms and digital content are experienced differently by marginalized populations, more investigation is needed about how Latinx people experience social media and, in particular, visual media. In this paper, we focus on how Latinx people experience the algorithmic system of the video-sharing platform TikTok. Through a bilingual interview and visual elicitation study of 19 Latinx TikTok users and 59 survey participants, we explore how Latinx individuals experience TikTok and its Latinx content. We find Latinx TikTok users actively use platform affordances to create positive and affirming identity content feeds, but these feeds are interrupted by negative content (i.e. violence, stereotypes, linguistic assumptions) due to platform affordances that have unique consequences for Latinx diaspora users. We discuss these implications on Latinx identity and representation, introduce the concept of \textit{algorithmic identity compression}, where sociotechncial systems simplify, flatten, and conflate intersection identities, resulting in compression via the loss of critical cultural data deemed unnecessary by these systems and designers of them. This study explores how Latinx individuals are particularly vulnerable to this in sociotechnical systems, such as, but not limited to, TikTok.
- Abstract（参考訳）: アメリカ合衆国におけるラテックス・ディアスポラは急速に成長し複雑な人口層であり、社会技術システムにおける交点の害や限界化に直面しており、現在はCSCW研究に携わっている。
この分野は、アルゴリズムとデジタルコンテンツが人口の限界によって異なる経験を受けていることを理解しているが、ラテックスの人々がソーシャルメディア、特にビジュアルメディアをどう経験するかについて、さらなる調査が必要である。
本稿では,ビデオ共有プラットフォームTikTokのアルゴリズムシステムをラテックス人がどう経験するかに焦点を当てる。
The bilingual interview and visual elicitation study of 19 Latinx TikTok users and 59 survey participants, we explore how Latinx individuals experience TikTok and its Latinx content。
ラテン文字のTikTokユーザーは、肯定的かつ肯定的なアイデンティティコンテンツフィードを作成するためにプラットフォームアプライアンスを積極的に利用しているが、これらのフィードは、ラテン文字のディアスポラユーザーにとってユニークな結果をもたらすプラットフォームアプライアンスによって、負のコンテンツ(暴力、ステレオタイプ、言語的仮定)によって中断される。
本稿では,これらがラテックス・アイデンティティと表現に与える影響を論じ,社会工学的なシステムを単純化し,平らにし,交叉のアイデンティティを折り畳むという「textit{algorithmic identity compression}」の概念を導入し,これらのシステムや設計者が不要とみなす重要な文化的データの喪失を通じて圧縮する。
この研究は、ラテン系個人が、特にTikTokに限らず、社会工学的なシステムにおいて、これに対して脆弱であることを示す。
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