Transfobia Algorítmica

A reprodução binária em imagens de pessoas trans*

Autores

DOI:

https://doi.org/10.46230/2674-8266-15-12594

Palavras-chave:

transfobia, algoritmo, gêneros dissidentes, visão de máquina

Resumo

Este artigo aborda o impacto da inteligência artificial (IA), em particular da visão de máquina, na identificação de gênero, destacando desafios e implicações para pessoas de gêneros dissidentes, entendidos, neste trabalho, como indivíduos que divergem do regime binário de generificação de corpxs enquanto homens ou mulheres (PRECIADO, 2018). O cerne do problema reside na análise de características faciais e padrões visuais para identificar o gênero, uma prática que, frequentemente, se baseia em padrões binários, exclui e marginaliza pessoas cujas identidades de gênero transcendem essas normas. A consequência desse viés é a perpetuação da transfobia algorítmica, em que máquinas, ao serem programadas para interpretar o gênero, podem negligenciar e excluir indivíduos que não se identificam com o sexo atribuído ao nascimento. Nesse sentido, propomos a análise de casos de transfobia algorítmica por meio de uma pesquisa exploratório-descritiva que abarca relatos on-line de agressões relacionadas à imagem de pessoas trans* em plataformas digitais. O estudo explora uma variedade de fontes, como notícias, blogs e canais de reclamação, entre 2020 e 2022. A análise identifica categorias emergentes, abordando a discriminação relacionada à imagem de pessoas trans*. O referencial teórico abarca discussões sobre identidades de gênero (FOUCAULT, 1978; SALIH, 2012; BUTLER, 2018; SOUZA 2022); pós-digital, plataformas e visão de máquina (DJICK; POELL; WALL, 2018; SILVA, 2021; STORM, 2021; KAUFMAN, 2022; SHIH, 2023). Os resultados destacam a persistência da transfobia no Tinder, com exclusões arbitrárias de contas de pessoas trans*. Denúncias no Reclame Aqui revelam inconsistências nas políticas do Instagram, evidenciando transfobia estrutural. O uso do reconhecimento facial levanta preocupações sobre discriminação algorítmica, destacando a necessidade de regulamentação. A pesquisa ressalta a urgência de ações para combater a discriminação sistêmica e propõe o abandono da rotulação de gênero em sistemas de IA para promover equidade.

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Biografia do Autor

Paulo Boa Sorte, Universidade Federal de Sergipe (UFS)

Professor Associado do Departamento de Letras Estrangeiras (DLES) e Professor Permanente do Programa de Pós-Graduação em Educação (PPGED) da Universidade Federal de Sergipe (UFS). Possui graduação em Letras Português-Inglês pela UNEB (2003), especialização em Ensino de Inglês pela UFMG (2006), mestrado em Educação pela UFS (2010) e doutorado em Linguística Aplicada e Estudos da Linguagem pela PUC-SP (2014). Realizou estágios pós-doutorais na Unicamp (2016), na University of Michigan (2017), com bolsa FULBRIGHT (Junior Faculty Member) e na University of Miami (2019-2020). Líder do grupo de estudos e pesquisas TECLA - Tecnologias, Educação e Linguística Aplicada e do Centro Internacional de Pesquisa em Inteligência Artificial [AI Worldwide: Education, Language and Society], que reúne mais de 25 pesquisadores de 12 países, com representação de todos os continentes. 

Deborah Teles de Meneses Gonçalves, Universidade Federal de Sergipe (UFS)

Mestranda em Educação - Programa de Pós-Graduação em Educação (PPGED) da Universidade Federal de Sergipe (UFS) - em andamento, sob orientação do Prof. Dr. Paulo Roberto Boa Sorte Silva (PPGED/DLES/UFS) e coorientação da Prof. Dr. Manuela Rodrigues Santos (IFS). EXPERIÊNCIA PROFISSIONAL: Docente bolsista na ação "Introdução à Língua Portuguesa como Língua Estrangeira e ao Espanhol para fins acadêmicos no contexto da UFS", pelo projeto de extensão da Universidade Federal de Sergipe, associado ao programa Idiomas Sem Fronteiras - 07/2018 até 12/2018, sob orientação da Prof. Dr. Ana Flora Schlindwein (DELI/UFS); voluntária em ações associadas ao Colégio de Aplicação (CODAP/UFS), pelo projeto de extensão do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação à Docência (Pibid-Inglês), vinculado a Universidade Federal de Sergipe - 08/2018 até 07/2019, sob orientação da Prof. Dr. Ana Lúcia Simões Borges Fonseca (DLES/UFS) e da Prof. Dr. Jane dos Santos (CODAP/UFS); docente bolsista na ação "Curso de Inglês para Iniciantes", pelo projeto de extensão do Colégio de Aplicação (CODAP/UFS), associado à Universidade Federal de Sergipe - 05/2019 até 03/2020, sob orientação da Prof. Dr. Jane dos Santos (CODAP/UFS) e da Prof. Dr. Ana Lúcia Simões Borges Fonseca (DLES/UFS); voluntária selecionada para a ação "Unlocking Potentialities" pelo projeto de extensão da Universidade Federal de Sergipe, associada às Unidades Prisionais do estado de Sergipe (PREFEM e COPEMCAN) - 08/2019, sob orientação da da Prof. Dr. Ana Lúcia Simões Borges Fonseca (DLES/UFS); pesquisadora bolsista pelo Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (PIBIC), vinculado a Universidade Federal de Sergipe, com atuação no projeto de pesquisa "Professor em formação: (Res)significando as práticas pedagógicas de ensino de Inglês na Educação Básica a partir das questões de diversidade." 

Giulia Pereira Santos, Universidade Federal de Sergipe (UFS)

Professora efetiva da rede municipal de Estância, graduada em Letras Português-Inglês pela Universidade Federal de Sergipe (UFS - 2020), mestre em Educação com bolsa CAPES (UFS - 2022) e doutoranda no Programa de Pós-Graduação em Educação (PPGED-UFS) na linha de pesquisa Tecnologias, Linguagens e Educação. Foi bolsista Capes do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação à docência (Pibid) e bolsista Fapitec do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (Pibic) durante o período de graduação. Atuou como professora de inglês na escola de idiomas Wizard (2020) e atualmente é participante do grupo de estudos e pesquisas TECLA: Tecnologias, Educação e Linguística Aplicada (UFS/CNPq). (Texto informado pelo autor)

Referências

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Publicado

2024-05-14

Como Citar

SORTE, P. B.; GONÇALVES, D. T. de M.; SANTOS, G. P. Transfobia Algorítmica: A reprodução binária em imagens de pessoas trans*. Revista Linguagem em Foco, Fortaleza, v. 15, n. 3, p. 115–132, 2024. DOI: 10.46230/2674-8266-15-12594. Disponível em: https://revistas.uece.br/index.php/linguagememfoco/article/view/12594. Acesso em: 23 jul. 2024.