L’IA identifie les tendances des préjugés sociaux dans Bollywood et les films hollywoodiens –

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  • Les bébés dont la naissance était représentée dans les films de Bollywood des années 50 et 60 étaient le plus souvent des garçons; dans les films d’aujourd’hui, les nouveau-nés garçons et filles sont à peu près également répartis. Dans les années 50 et 60, la dot était socialement acceptable; aujourd’hui, pas tellement. Et la conception de la beauté de Bollywood est restée constante au fil des ans: les belles femmes ont la peau claire.

    Les fans et les critiques de Bollywood – le nom populaire d’une industrie cinématographique de 2,1 milliards de dollars centrée à Mumbai, en Inde – pourraient avoir une idée de tout cela, d’autant plus que les films reflètent souvent des changements dans la culture. Mais ces informations sont venues via une analyse informatique automatisée conçue par des informaticiens de l’Université Carnegie Mellon.

    Les chercheurs, dirigés par Kunal Khadilkar et Ashiqur R. KhudaBukhsh du Language Technologies Institute (LTI) de la CMU, ont rassemblé 100 films de Bollywood de chacune des sept dernières décennies ainsi que 100 des mouvements hollywoodiens les plus rentables de la même période. Ils ont ensuite utilisé des modèles linguistiques statistiques pour analyser les sous-titres de ces 1 400 films pour les préjugés sexistes et sociaux, à la recherche de facteurs tels que les mots étroitement associés les uns aux autres.

    “La plupart des études culturelles sur les films pourraient envisager cinq ou dix films”, a déclaré Khadilkar, étudiant à la maîtrise en LTI. “Notre méthode permet de regarder 2 000 films en quelques jours.”

    C’est une méthode qui permet aux gens d’étudier les problèmes culturels avec beaucoup plus de précision, a déclaré Tom Mitchell, professeur d’université Founders à la School of Computer Science et co-auteur de l’étude.

    “Nous parlons d’analyse statistique et automatisée de films à grande échelle et dans le temps”, a déclaré Mitchell. “Cela nous donne une sonde plus fine pour comprendre les thèmes culturels implicites dans ces films.” Les mêmes outils de traitement du langage naturel pourraient être utilisés pour analyser rapidement des centaines ou des milliers de livres, d’articles de magazines, de transcriptions radio ou de publications sur les réseaux sociaux, a-t-il ajouté.

    Par exemple, les chercheurs ont évalué les conventions de beauté dans les films en utilisant un test dit de cloze. Essentiellement, c’est un exercice à compléter: “Une belle femme devrait avoir la peau BLANCHE.” Un modèle de langage prédirait normalement la réponse «douce», ont-ils noté. Mais lorsque le modèle a été formé avec les sous-titres de Bollywood, la prédiction cohérente est devenue «juste». La même chose s’est produite lorsque des sous-titres hollywoodiens ont été utilisés, même si le biais était moins prononcé.

    Pour évaluer la prévalence des caractères masculins, les chercheurs ont utilisé une métrique appelée Ratio des pronoms masculins (MPR), qui compare l’occurrence des pronoms masculins tels que «il» et «lui» avec les occurrences totales des pronoms masculins et féminins. De 1950 à aujourd’hui, le MPR pour les films de Bollywood et d’Hollywood variait d’environ 60 à 65 MPR. En revanche, le MPR pour une sélection de livres Google est passé de près de 75 dans les années 1950 à la parité, environ 50, dans les années 2020.

    Les dot – cadeaux monétaires ou immobiliers de la famille de la mariée au marié – étaient courants en Inde avant d’être interdits au début des années 1960. En examinant les mots associés à la dot au fil des ans, les chercheurs ont trouvé des mots tels que «prêt», «dette» et «bijoux» dans les films de Bollywood des années 50, qui suggéraient la conformité. Dans les années 1970, d’autres mots, tels que «consentement» et «responsabilité», ont commencé à apparaître. Enfin, dans les années 2000, les mots les plus étroitement associés à la dot – y compris «trouble», «divorce» et «refusé» – indiquent le non-respect ou ses conséquences.

    “Toutes ces choses, nous savions en quelque sorte”, a déclaré KhudaBukhsh, un scientifique du projet LTI, “mais maintenant nous avons des chiffres pour les quantifier. Et nous pouvons également voir les progrès au cours des 70 dernières années à mesure que ces biais ont été réduits.”

    Un article de recherche de Khadilkar, KhudaBukhsh et Mitchell a été présenté à la conférence virtuelle de l’Association for the Advancement of Artificial Intelligence au début du mois.

    Source de l’histoire:

    Matériaux fourni par L’université de Carnegie Mellon. Original écrit par Byron Spice. Remarque: le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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