Studie: Gesichtserkennung funktioniert bei Transmenschen (noch) nicht

Moderne Softwares können Gesichter mittlerweile äußert präzise erkennen. Nur mit Transpersonen haben Gesichtserkennungs-Programme noch gravierende Probleme.

Gesichtserkennung Transpersonen

Es seien wiedermal "veraltete Stereotype" schuld, so die Autor*innen einer neuen Studie: Eigentlich könne man mithilfe moderner Gesichtserkennungs-Software Menschen "mit einer bemerkenswerten Genauigkeit kategorisieren", erklärt Morgan Klaus Scheuerman, PhD-Student am Information Systems Department der University of Colorado Boulder. Das gilt allerdings nicht für Transpersonen, deren äußerliche Merkmale oft nicht eindeutig als männlich oder weiblich charakterisierbar seien.

Technologie scheitert abseits der Geschlechterbinarität

Forscher*innen der University of Colorado Boulder testeten anhand einer Studie die Fähigkeiten diverser Softwares. Insgesamt wurden 2450 Instagram-Fotos mit Scan-Tools von Firmen wie IBM, Amazon oder Microsoft analysiert. Bei Transpersonen konnte das Geschlecht in mehr als einem Drittel der Fälle nicht eindeutig identifiziert werden.

Technologie basiert auf Geschlechterstereotypen

"Die Performance fällt bei Transgender-Individuen deutlich schlechter aus. Bei nicht-binären Geschlechtern, die weder ausschließlich männlich noch weiblich sind, funktioniert die Klassifizierung überhaupt nicht", so Scheuerman weiter. Die Vorstellungen der Geschlechterrollen bei Programmen dieser Art sei meist noch sehr veraltet.

Gesichtserkennung bei Frauen am einfachsten

Die Studie zeigt weiter, dass die Identifizierung von Frauen für Gesichtserkennungs-Programme am einfachsten ist, die Trefferquote liegt hier bei 98,3 Prozent. Männer konnten zu 97,6 richtig kategorisiert werden. Am schlechtesten funktioniert Gesichtserkennung hingegen bei Transmännern: Diese wurden vom System in 38 Prozent der Fällen fälschlicherweise als Frau eingestuft.

Nicht-binäre Geschlechter in der Technologie nicht berücksichtigt

"Bei nicht-binären Geschlechtern, die weder ausschließlich männlich noch weiblich sind, funktioniert die Klassifizierung überhaupt nicht. Obwohl es enorm viele verschiedene Arten von Menschen gibt, haben diese Systeme eine sehr beschränkte Auffassung davon, wie sich ein Geschlecht definieren lässt", so Scherman. Das liege zum Teil daran, dass die meisten Programme auf veralteten Vorstellungen von Geschlechterrollen basieren würden. "Wir wussten, dass es diese Technologien mit Vorurteilen in Bezug auf Rassen und Ethnien zu kämpfen haben. Nun wissen wir zudem, dass das auch bei der Geschlechterzuordnung der Fall ist", ergänzt Scheuermans Forschungskollege Jed Brubaker.

 

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