明るい肌色優先で話題になったTwitterのアルゴリズム、若さやスリムさも優先

明るい肌色が優先されると話題になった Twitter の画像自動クロップ表示機能に用いられるアルゴリズムのバイアス検出コンテストが実施され、勝者 3 組が DEF CON で発表された(Twitter Engineering のツイート、The Register の記事、The Verge の記事、発表動画)。

1 位になった研究では顔写真にビューティーフィルターを適用することでサリエンシーが変化することが示された。それによると、肌色を明るくするだけでなく、暖色化やコントラスト上昇でもサリエンシーが上昇するという。また、女性的な顔立ちにする加工や若返り、顔痩せといった加工をすることでもサリエンシーが上昇したとのこと。

2 位の研究では白髪化によるサリエンシー低下や、暗い肌色に悪い照明条件が重なった場合に顔からサリエンシーが外れること、集合写真で車椅子に座った人が除外される可能性などが示された。ただし、集合写真では立っている人と抱き上げられている子供計 4 人の顔が写真の上半分に並んでおり、車椅子に座った 1 人の顔だけが低い位置にあるため、その影響も否定できない。

3 位の研究では人物の写真とテキストを組み合わせたミームでテキストの言語によるサリエンシーの違いが示された。研究で使われたテキストは英語とアラビア語で、テキスト領域が写真に優先して選択されたのは英語の場合に 40 回中 39 回、アラビア語の場合に 40 回中 31 回。英語とアラビア語の両方を含むミームの場合、 90 % 以上で英語側の領域が選ばれたとのことだ。　

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