Гендерное неравенство в киноиндустрии является предметом серьезных дискуссий. В развлекательных фильмах преобладает мужское присутствие. Исследования [1–4] показывают, что в фильмах в среднем в два раза больше мужских персонажей, чем женских персонажей, и аналогичные соотношения можно найти, если посмотреть на пол главного героя, количество речей для каждого пола или даже гендерный раскол директоров.
Усилия по разработке и определению объективных показателей для лучшего понимания гендерных предубеждений - это область, в которой можно использовать искусственный интеллект. Недавно Google опубликовал статью «Женщины, пропавшие без вести на киноэкране, и технологии, использованные для их поиска» [5]. 100 самых кассовых (отечественных) игровых фильмов за период 2014–2016 гг. Были показаны с помощью инструмента машинного обучения под названием «Коэффициент включения Джины Дэвис» (GD-IQ) [6]. Этот инструмент ориентирован на время, проведенное женщинами на экране и время выступления женщин, и, кроме того, распознает закономерности, которые обычный зритель может не заметить.
Результаты выявили бессознательную предвзятость и подтвердили гендерное неравенство и недопредставленность женщин на основе анализа на экране.
В ScriptBook мы разработали автоматизированный инструмент для измерения гендерной предвзятости с помощью глубокого обучения для анализа сценариев. Мы учитываем ряд показателей, таких как количество диалогов и общее присутствие в сценарии мужских или женских персонажей, а также количество взаимодействий между ними. Кроме того, мы определяем, насколько мужские и женские персонажи в сценарии соответствуют гендерным стереотипам, на основе их действий. Последний тест, который мы проводим, - это так называемый тест Бехделя. Чтобы пройти тест Бехделя, фильм должен соответствовать трем требованиям:
- В фильме должно быть не менее 2 (именованных) женских персонажей.
- Разговор друг с другом
- О чем-то другом, кроме мужчины.
Проверка условий теста Бехделя вручную может быть утомительной задачей, поскольку необходимо проверять каждый разговор в фильме на предмет возможного прохождения. Система ScriptBook обучена распознавать пол каждого персонажа и решать, идет ли разговор о мужчинах или нет. Применяя тест Бехделя и дополнительные параметры для измерения гендерной предвзятости, мы подтверждаем ранее сделанные выводы о широко распространенной недопредставленности женщин в Голливуде, основанные исключительно на сценарии.
Тест Бехделя: результаты
Во-первых, мы проанализировали, как тысячи скриптов в нашей базе данных работают в тесте Bechdel. Неудивительно, что только 38,5% скриптов проходят успешно (см. Рисунок ниже).
Если выбрать сценарии в соответствии с их жанром, результаты показывают, что определенные жанры, такие как романтика и ужасы, как правило, получают гораздо более высокие баллы в тесте Бехделя, чем приключенческие, криминальные или анимационные фильмы. Результаты, основанные на нашем автоматическом анализе сценариев, подтверждают экранные результаты Google GD-IQ по жанрам.
Еще один интересный анализ заключается в том, как результаты теста Бехделя меняются со временем. На рисунке ниже показано изменение при определении таймфрейма. Например, примерно в 1980 году только 25% фильмов прошли тест Бехделя. Это число увеличилось с годами до 43% в 2017 году.
Тест Бехделя и не только
Как указывалось ранее, предпринимаются технологические усилия для объективизации и решения проблемы гендерного неравенства в киноиндустрии. В Scriptbook мы считаем, что тест Бехделя - это знаковый показатель, но он предназначен больше для того, чтобы сделать заявление, чем для использования в качестве окончательной лакмусовой бумажки. Поэтому мы разработали ряд дополнительных показателей, которые позволяют лучше понять гендерное неравенство в сценарии, например: количество меж- и внутригендерных взаимодействий (мужчина-мужчина, женщина-женщина, мужчина-женщина); показатель «стереотипности», который указывает, соответствуют ли действия, выполняемые каждым полом, стереотипному поведению; количество мужских / женских персонажей в сценарии; количество слов для каждого пола.
Чтобы проиллюстрировать тест Бехделя и дополнительные показатели, мы представляем 2 варианта использования:
Пример использования - Mudbound (2017 г.)
Mudbound - это получивший признание критиков фильм, действие которого происходит в сельской местности штата Миссисипи, в котором рассказывается история двух сплоченных семей и того влияния, которое на них оказала Вторая мировая война. Этот фильм проходит тест Бехделя, но только для двух сцен.
Как вы можете видеть на рисунке выше, наше приложение показывает сцены и диалоги, которые заставляют скрипт пройти тест. В этом случае показан разговор, в котором Изабель играет в грязи, когда у ее беременной матери, Лоры, внезапно возникают спазмы в животе. Затем Лаура поручает своей дочери обратиться за помощью.
Несмотря на то, что этот фильм проходит тест Бехделя, наши дополнительные показатели показывают, что почти 75% речевых реплик принадлежат персонажам-мужчинам, а присутствие мужчин достигает 71,5%.
Однако взаимодействия кажутся немного более сбалансированными, поскольку примерно половина взаимодействий происходит с женщинами. Это заставляет нас верить, что женщины являются частью взаимодействия, но часто говорят или действуют мужчины.
Показатель «стереотипности» еще раз подтверждает эту точку зрения: Mudbound - один из самых стереотипных сценариев. Это показывает, что сдачи теста Бехделя недостаточно для заключения о гендерном равенстве.
Пример использования - Still Alice (2014)
«Еще Алиса» - фильм о женщине-профессоре лингвистики, у которой диагностирована болезнь Альцгеймера. Как показано на рисунке ниже, фильм проходит тест Бехделя для нескольких сцен.
В этом фильме сильная женская роль и множество влиятельных женских персонажей. Это также представлено нашими дополнительными показателями: в нем больше женских персонажей, чем мужских, женское присутствие составляет 74%, почти во всех взаимодействиях участвуют женщины, и женские персонажи также говорят больше всего.
Пожалуй, самая интересная метрика - стереотипность. Как упоминалось ранее, действия, указывающие на контроль, намерение или принятие решений, обычно приписываются персонажам мужского пола. Однако этот фильм дает женским персонажам именно такой контроль. Таким образом, Still Alice отмечен как совершенно нестереотипный фильм.
Осведомленность оказывает влияние
Искусственный интеллект оказался невероятно мощным. Это дает полностью объективный взгляд на предметы, в отношении которых у нас могло развиться неосознанное предубеждение. Знакомясь с объективными показателями, мы осознаем гендерные предубеждения и можем с ними бороться.
Выявление гендерных предубеждений с помощью искусственного интеллекта - лишь одна из возможностей. ИИ может дать представление о более обширных концепциях, таких как личности, черты характера и эмоции персонажей, а также о том, как они развиваются на протяжении всей истории.
Мы надеемся, что внедрение искусственного интеллекта для уменьшения бессознательной предвзятости, такой как гендерная предвзятость, приведет к гораздо более справедливому распределению ролей между женщинами в развлекательных фильмах.
ССЫЛКИ
[1] Bleakley, A .; Jamieson, P.E .; Ромер, Д. (2012). Тенденции содержания сексуального и насильственного содержания в разбивке по полу в самых популярных фильмах США, 1950–2006 гг.. Журнал здоровья подростков. 51 (1): 73–79. Doi: 10.1016 / j.jadohealth.2012.02.006. ПМИД 22727080.
[2] Сакуи, Ануша; Магнуссон, Никлас (22 сентября 2014 г.). Успех« Голодных игр маскирует упорный гендерный разрыв в Голливуде» ». Чикаго Трибьюн. Проверено 22 сентября 2014 г. Со ссылкой на: Smith, Stacy L .; Пайпер, Кэтрин. « Гендерное предубеждение без границ: исследование женских персонажей в популярных фильмах в 11 странах ». См. Джейн. Проверено 16 апреля 2016 года.
[3] Смит, Стейси Л .; Choueiti, Марк; Пайпер, Кэтрин; Гиллиг, Трэйси; Ли, Кармен; Дилан, ДеЛука. « Неравенство в 700 популярных фильмах: изучение изображения пола, расы и статуса ЛГБТ с 2007 по 2014 год ». Школа коммуникаций и журналистики Университета Южной Калифорнии в Анненберге. Дата обращения 6 августа 2015.
[4] Суонсон, Ана (12 апреля 2016 г.). « Проблема почти во всех фильмах ». The Washington Post. Со ссылкой на: Anderson, Hanah; Дэниелс, Мэтт. « Самый масштабный анализ гендерного диалога в кино ». Полиграф.
[5] Женщины, отсутствующие на киноэкранах, и технологии, использованные для их поиска. Https://www.google.com/about/main/gender-equality-films/index.html
[6] https://seejane.org/research-informs-empowers/data/
[10] https://www.hollywoodreporter.com/news/bechdel-test-2016-movies-passed-failed-952944
