Zu sexy: Wir haben gemeinsam mit @GuardianUS Bilderkennungsalgorithmen untersucht. Im Fokus der Recherche: Systeme, die sexuelle Anzüglichkeit auf Bildern messen sollen. In unserer Analyse zeigt sich: Es gibt einen Gender Bias. Ein Thread 🧵 
Mit mehr als 3000 Bildern haben wir vier kommerzielle Anbieter getestet: Amazon Web Services, Google, Microsoft und Sightengine. Die Auswertung zeigt bei allen vier Unterschiede zwischen Männern und Frauen - unterschiedlich stark ausgeprägt und in unterschiedlichen Bereichen:
Um besser zu verstehen, wie die Dienste funktionieren, stand @osenstatter mit nacktem Oberkörper vor der Kamera und zog sich dann einen BH an. Das Ergebnis war bei Microsoft und Sightengine am eindrücklichsten: Ohne BH – nur wenig anzüglich, mit BH – ziemlich sicher anzüglich.
Auf Anfrage von @BR_Presse verweisen die Anbieter darauf, dass sie lediglich Wahrscheinlichkeiten berechnen. Was mit den Bewertungen der einzelnen Bilder passiere, müssten ihre Kunden, wie beispielsweise soziale Plattformen, selbst entscheiden.
Selbsttest: Im @BR24-Artikel könnt Ihr Eure eigene Einschätzung mit der der Algorithmen vergleichen br.de/nachrichten/ne…
Von unserer Recherche erzählt heute @cutterkom im @tagesschau-Podcast #11km: ardaudiothek.de/episode/11km-d…
Die Idee kam von @HilkeSchellmann und @gianlucahmd zum BR-Data-Team. Dort haben es @cutterkom, @harlan_elisa und Shannon Reitmeir umgesetzt; Redaktion: @robschoeffel und @zehnzehen
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