与粉色游行同行：评估非二元性别服装项目的视觉搜索推荐
人机交互
2021-12-07 v1
摘要
时尚这一高度主观的话题被不同个体以不同方式解读。尽管存在这些多样化需求，电子商务平台往往迎合普通买家，而非关注如非二元性别购物者之类的边缘案例。本案例研究通过参与者调查表明，在 Amazon、Beagle.Vision 和 Lykdat 等电子商务平台上的视觉搜索，对非二元性别服装项目尤其糟糕。我们全面的定量分析显示，这些平台对二元性别服装输入更为稳健。正如通过排序顺序的负相关系数所观察到的，非二元性别服装项目以随意的方式被推荐。参与者对非二元性别推荐的评分也低于二元性别推荐。另一个有趣的观察是，男性评分者比女性评分者更倾向于做出二元判断。因此很明显，这些系统对社会中如 LGBTQ+ 人群等少数、弱势社群并不包容。我们以呼吁行动作结，号召电子商务平台重视我们的结果并更具包容性。
引用
@article{arxiv.2112.02384,
title = {Marching with the Pink Parade: Evaluating Visual Search Recommendations for Non-binary Clothing Items},
author = {Siddharth D Jaiswal and Animesh Mukherjee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.02384},
year = {2021}
}
备注
This work has been accepted for publication at ACM CHI 2022 (Case Studies) as an Extended Abstract