Neue Tools für faire Suchergebnisse

Sortierte Ergebnislisten oder Rankings sind die wichtigste Darstellungsform der Ergebnisse unserer Online-Suchen nach Inhalten, Produkten und Personen. Immer mehr verlagern sich Dinge wie Einkaufen, Lernen, aber auch Dating und Recruiting auf Plattformen im Internet, die nach geeigneten Inhalten und Kandidaten durchsucht werden können. Da Studien gezeigt haben, dass Suchende selten über die ersten Listeneinträge hinauslesen, haben Rankings großen Einfluss auf Karrierechancen, Ausbildungserfolge und sogar sozialen und reproduktiven Erfolg. Die Frage danach, ob Suchalgorithmen ohnehin schon benachteiligte Gruppen diskriminieren und dadurch degradieren und ins weiter ins Abseits drängen, oder Stereotype reproduzieren und verstärken, ist daher nicht nur von ethischer, sondern auch gesellschaftlicher Notwendigkeit.

In ihrer Doktorarbeit hat Femtec.Alumnae Meike Zehlike zwei Algorithmen entworfen, die verschiedene Ansätze distributiver Fairness enthalten und während der Berechnung des Suchergebnisses mit einbeziehen. Mit finanzieller Unterstützung durch das Data Transparency Lab wurden diese nun als Open-Source Bibliothek mit jeweils einer Schnittstelle zu Elasticsearch bereit gestellt. Realisiert wurde das Projekt durch Meike und Tom Sühr von der TU Berlin, Carlos Castillo (Universitat Pompeu Fabra Barcelona) und Ivan Kitanovski (Ss. Cyril and Methodius University of Skopje).

Mehr Details findet ihr hier.

Meike Zehlike