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帝国放大器:通过社区知情算法审计揭示并质疑平台上殖民内容的优先化

计算机与社会 2026-05-01 v1

摘要

尽管在线平台声称要放大原住民的声音,但原住民社区担心这些系统反而正在侵蚀他们的语言和文化。我们进行了一项社区知情的算法审计,以探究在线平台是维持还是危及原住民的文化实践。首先,我们回顾了与特定原住民社区文化焦虑相关的民族志研究,因为原住民并非一个单一整体。我们考虑了吉尔吉斯社区的担忧,他们认为平台正在扩大俄罗斯的语言影响力并威胁到他们的语言。接下来,我们与社区对话,构建并执行了一项算法审计。我们的审计调查了吉尔吉斯看护者深层的恐惧,即YouTube鼓励他们的孩子说俄语而非其传统语言吉尔吉斯语。我们测量了YouTube推荐算法如何为儿童用户优先处理原住民语言和非原住民语言的内容。我们的结果验证了看护者的担忧,因为我们发现YouTube主要向吉尔吉斯儿童推荐非吉尔吉斯语内容,即使儿童表现出对吉尔吉斯语内容的明确偏好。因此,平台推荐强化了吉尔吉斯儿童在线下对殖民语言意识形态的接受。最后,我们评估了使平台行为与原住民价值观一致的策略。我们确定了减少俄语YouTube推荐比例的有效终端用户实践,例如跨代设备共享。总的来说,我们的工作揭示了平台如何放大殖民影响,而非振兴原住民文化遗产。我们鼓励研究人员思考算法系统如何可能重新施加那些去殖民化努力试图瓦解的压迫性权力结构。

关键词

引用

@article{arxiv.2604.27498,
  title  = {Empire Amplifier: Uncovering and Contesting the Prioritization of Colonial Content on Platforms Through Community-Informed Algorithmic Auditing},
  author = {Nel Escher and Bakyt Yrysov and Ashley McDermott and Daniel Chechelnitsky and Hermela Berehan Benyam and Nikola Banovic},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2604.27498},
  year   = {2026}
}

备注

Accepted to the 2026 ACM Conference on Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing (CSCW '26)