Võtmed kaasavõtmiseks
- Adobe'i uusimad Lightroomi eelseaded on loodud tumeda nahaga objektide jaoks.
- Fotograafiatehnoloogia on filmiajast saadik olnud valge naha poole kaldu.
- Need eelarvamused ei ole tehnilised, vaid peegeldavad nende loojate tahtmatuid eelarvamusi.
Adobe'i uusimad Lightroomi eelseadistused on optimeeritud tumeda naha jaoks, kuid kas need võivad parandada fotograafia ajaloolist etnilist kalduvust?
Täpselt nagu valgete programmeerijate programmeeritud "neutraalsed" algoritmid, on fotograafia pikka aega eelistanud valget nahka mustale. 2020. aastal tabati Twitteri automaatse kärpimise tööriist mittevalgete nägude ignoreerimisel, kuid see ulatub sellest palju kaugemale.
Fotofilm ise on optimeeritud kahvatute nahatoonide jaoks. Digikaamerad on palju paremad, kuid suure osa sellest võib seostada pigem nende tööviisiga kui püüdega tumedat nahka paremini tabada. Miks on siis kulunud nii kaua aega, et fotodele mittevalgeid nägusid õigesti salvestada?
"Väidetav alt oli filmi päevil see palju erinev ning tumedate ja heledate nahatoonide pildistamine oli suur erinevus. Kuid tänapäeval pole lihts alt enam arvamust, et erinevus on suur, " headshot fotograaf Rafael Larin rääkis Lifewire'ile e-posti teel.
Filmi ajalooline eelarvamus
Värvifotofilmide keemilised retseptid olid välja töötatud valges nahas leiduvate värvide eelistamiseks. See eelarvamus viidi läbi ka laboris, kus film arendati ja trükiti. Ameerika filmitootja Kodak andis standardse kalibreerimiskaardi nimega Shirley Card (nimetatud valge Kodaki töötaja Shirley Page'i järgi, kelle pilt kaardil oli). Laboritehnikud kasutasid seda kaarti "õige" tulemuse määramiseks, mis tähendas, et mustad näod kadusid varju.
Jaapani filmifirma Fujifilm töötas välja slaidifilmi, mis jäädvustas paremini pruuni nahka, kirjutas Harvardi professor Sarah Lewis oma 2019. aasta essees New York Timesile The Racial Bias Built Into Photography.
Kodak järgnes lõpuks, kuid mitte sellepärast, et ta tahtis tumedat nahka paremini tabada. Selle asemel kaebas šokolaadifirma Kodakile, et ta ei saanud oma kommide fotodel õigeid pruune toone, ja see ajendas asja parandama.
Lõpuks värskendas Kodak Shirley kaarti ja lõi tarbijatele mõeldud filmi, mis sobis hästi tumeda nahaga, kuigi värvilisi inimesi selles siiski ei mainitud. Kodak Goldi reklaamides öeldi, et see "suudab hämaras pildistada tumeda hobuse üksikasju".
Filmil on ka teine puht alt tehniline piirang. See suudab hõivata ainult piiratud dünaamilist ulatust. Kui fotograaf seab kaamera särituse valge näo jäädvustamiseks õigesti, on samal fotol olev must nägu alasäritatud ja vastupidi. Fotograaf peaks tegema valiku. Kuid digiga asjad muutusid.
"Filmil on täiesti erinev probleem, kuna postituses ei ole redigeerimiseks ruumi. Tumedamate nahatoonide puhul mõõdan varjude valgust, et näo üksikasjad oleksid täielikult eksponeeritud. võib tausta esile tuua, muutes tausta või kaadri oodatust heledamaks," ütles fotograaf Matthew Alexander Lifewire'ile e-posti teel.
Film vs digi
Digitaalkaamerad on palju paremad nii dünaamilise ulatuse kui ka tumedamates toonides jäädvustavate detailide poolest. Tegelikult on digikaamera peamine oht tipphetkede "välja puhumine". Kui valge toon on ülevalgustatud, on see igaveseks kadunud. Ja ometi saab tänapäevaste andurite abil pildi pe altnäha võimatult tumedatest osadest detaile välja tõmmata.
Kuid kaamera andurid ei loo fotosid. Selle asemel salvestavad nad andmeid, mida algoritmid peavad piltide tegemiseks tõlgendama.
Adobe'i uued eelseaded tehke need pildid ja kohandage neid. Pakett Deep Skin sisaldab 15 dokumentaalfotograafi Laylah Amatullah Barrayni eelseadistust ning keskmise naha eelseadistusi kujundas fotograaf ja visuaalkunstnik Dario Calmese. Olemas on ka Light Skin pakk.
Need eelseadistused näevad suurepärased välja ja digi puhul on fotograafil lihtne kasutada selliseid tööriistu, et saada suurepäraseid tulemusi mis tahes nahatooniga ja luua pilte, kus nii tumeda kui heleda nahaga objektid on hästi esindatud. sama pilt.
Kuid probleemid pole lahenenud. Nad on just kolinud. Filmides esineva etnilise eelarvamuse asemel leiame selle nüüd fotograafilistes algoritmides, nagu Twitteri kärpimistööriist, mis eelistab valgeid nägusid, või Instagrami filtrid, mis heledavad tumedat nahka.
Need algoritmid võivad olla palju ohtlikumad, näiteks Robert Julian-Borchak Williamsi puhul, kes arreteeriti ekslikult näotuvastusalgoritmide põhjal. See tehnoloogia töötab hästi valgete meeste eristamiseks, kuid mustade meeste puhul ebaõnnestub.
Ühisjoon on see, et näiliselt neutraalsed tehnoloogiad sisaldavad nende loojate eelarvamusi. Ja see kestab seni, kuni meie tehnoloogiat kujundavad inimesed on samad, kes seda kasutavad.
