Un studiu arată că persoanele masculine sunt predominante în literatură

Cercetătorii de la Facultatea de Inginerie Viterbi a Universității Carolina de Sud au folosit tehnologiile de inteligență artificială pentru a concluziona faptul că personajele masculine sunt de până la patru ori mai prezente în literatură decât cele feminine.

Un studiu arată că persoanele masculine sunt predominante în literatură
Imagine de © descopera.ro

Mayank Kejriwal, cercetătorul principal de la Institutul pentru Știința Informației din cadrul Universității Carolina de Sud a fost inspirat de lucrările curente privind prejudecățile de gen, dar și propria expertiză în programarea neuro-lingvistică.

Chiar dacă mulți alții au publicat studii și au analizat aspectele calitative ale reprezentărilor feminine din literatură și media, cercetarea autorului s-a axat pe colectarea de date cantitative prin intermediul algoritmilor de machine learning.

Reprezentarea femeilor în literatură

Pentru a ajunge la aceste produse, Kejriwal și Nagaraj au accesat datele prin intermediul bazei de date a Proiectului Gutenberg, care conține 3000 de cărți de limba engleză, o încercare suplimentară de a atenua părtinirea cercetătorilor.

Genul cărților a fost variat de la aventură la SF, la mister și dragoste, dar și formate diferite, precum nuvele , romane sau poezie.

Akarsh Nagaraj, co-autor al studiului și inginer de învățare automată la Meta a ajutat la descoperirea unui raport de 4 la 1 în defavoarea femeilor.

Prejudecățile de gen sunt reale, iar când vedem de patru ori mai puține femei în literatură, are loc un impact subliminal asupra oamenilor consumatori de cultură”, spune Kejriwal. „Am arătat cantitativ, într-un mod indirect cum prejudecățile din cultură”.

Nagaraj este de părere că metodele și descoperirile făcute în cadrul studiului le-au permis o mai bună înțelegere a prejudecăților din societate, dar și implicațiile acestora.

„Cărțile sunt o fereastră către trecut, iar scrierile acestor autori ne oferă o idee despre cum oamenii percepeau lumea, lucru care acum este în schimbare”.

Bărbații sunt peste tot… personajele principale

Studiul prezintă câteva metode pentru a defini prevalența feminină în literatură. Au folosit NER – Name Entity Recognition, o metodă NLP folosită pentru extragerea personajelor în funcție de gen.

„Una dintre metodele prin care definim procesul este identificarea numărului de pronume feminine dintr-o carte, prin comparație cu cele masculine”, precizează autorii. Altă metodă este aceea de a cuantifica numărul de personaje principale feminine.

Concluziile studiului au arătat, de asemenea, că discrepanța dintre personajele masculine și feminine scade sub autoritatea feminină. „Este clar că femeile din acele vremuri se reprezentau mult mai mult și mai bine decât ar fi făcut-o un bărbat”, spune Nagaraj.

Metodele diversificate ale echipei de măsurare și determinare a reprezentării feminine din literatură nu au fost fără limitări, mai ales atunci când autorii nu sunt nici bărbați, nici femei.

„Când am publicat studiul, criticii făceau referire la faptul că am ignorat genurile ne-dihotomice”, mai spune Kejriwal.

Provocări dihotomice

Studiul oferă și o schiță pentru lucrările viitoare privitoare la cuantificarea descoperirilor calitative întâlnite în metodologiile studiului.

Fără părtinirea inerentă din sondajele concepute de oameni, tehnologia NLP le-a permis, de asemenea, să găsească asocieri de adjective cu caractere specifice genului, aprofundându-și înțelegerea părtinirii și a caracterului omniprezent în societate.

„Chiar și cu atribuirile eronate, cuvintele asociate cu femeile erau adjective ca slabă, amabilă, drăguță sau uneori proastă”, mai spune Nagaraj.

„Atunci când vine vorba de personajele masculine erau folosite cuvinte precum – conducere, putere, forță și politică”, a adăugat cercetătorul, potrivit Phys.

Kejriwal speră ca studiul să sublinieze importanța cercetării interdisciplinare – adică folosirea inteligenței artificiale pentru punctarea inegalităților sociale.

Specialiștii din diferite domenii pot oferi instrumente de procesare a datelor pentru a răspunde la întrebări, iar politicienii pot folosi aceste date pentru a iniția schimbarea.