Presentation in Self-Posted Facial Images Can Expose Sexual Orientation: Implications for Research and Privacy
Notice bibliographique
Résumé
Recent research has found that facial recognition algorithms can accurately classify people’s sexual orientations using naturalistic facial images, highlighting a severe risk to privacy. This article tests whether people of different sexual orientations presented themselves distinctively in photographs, and whether these distinctions revealed their sexual orientation. I found significant differences in self-presentation. For example, gay individuals were on average more likely to wear glasses compared to heterosexual individuals in images uploaded to the dating website. Gay men also uploaded brighter images compared to heterosexual men. To further test how some of these differences drove the classification of sexual orientation, I employed image augmentation or modification techniques. To evaluate whether the image background contributed to classifications, I progressively masked images until only a thin border of image background remained in each facial image. I found that even these pixels classified sexual orientations at rates significantly higher than random chance. I also blurred images, and found that merely three numbers representing the brightness of each color channel classified sexual orientations. These findings contribute to psychological research on sexual orientation by highlighting how people chose to present themselves differently on the dating website according to their sexual orientations, and how these distinctions were used by the algorithm to classify sexual orientations. The findings also expose a privacy risk as they suggest that do-it-yourself data-protection strategies, such as masking and blurring, cannot effectively prevent leakage of sexual orientation information. As consumers are not equipped to protect themselves, the burden of privacy protection should be shifted to companies and governments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,039 | 0,155 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».