Los bebés cuyos nacimientos se representaron en las películas de Bollywood de los años cincuenta y sesenta eran, en la mayoría de los casos, varones; en las películas de hoy, los niños y niñas recién nacidos están divididos a partes iguales
Los fanáticos y críticos de Bollywood, el nombre popular para una industria cinematográfica de $ 2.1 mil millones centrada en Mumbai, India, pueden tener alguna idea de todo esto, particularmente porque las películas a menudo reflejan cambios en la cultura. Pero estos conocimientos llegaron a través de un análisis informático automatizado diseñado por científicos informáticos de la Universidad Carnegie Mellon.
Los investigadores, dirigidos por Kunal Khadilkar y Ashiqur R. KhudaBukhsh del Instituto de Tecnologías del Lenguaje (LTI) de CMU, reunieron 100 películas de Bollywood de cada una de las últimas siete décadas junto con 100 de los movimientos más taquilleros de Hollywood de los mismos períodos. Luego utilizaron modelos de lenguaje estadístico para analizar los subtítulos de esas 1.400 películas en busca de prejuicios sociales y de género, buscando factores tales como qué palabras están estrechamente asociadas entre sí.
"La mayoría de los estudios culturales de películas podrían considerar cinco o diez películas", dijo Khadilkar, estudiante de maestría en LTI. "Nuestro método puede ver 2.000 películas en cuestión de días".
Es un método que permite a las personas estudiar temas culturales con mucha más precisión, dijo Tom Mitchell, profesor de la Universidad Founders en la Facultad de Ciencias de la Computación y coautor del estudio.
"Estamos hablando de análisis estadístico y automatizado de películas a escala y en el tiempo", dijo Mitchell. "Nos da una prueba más fina para comprender los temas culturales implícitos en estas películas". Las mismas herramientas de procesamiento del lenguaje natural podrían usarse para analizar rápidamente cientos o miles de libros, artículos de revistas, transcripciones de radio o publicaciones en redes sociales, agregó.
Por ejemplo, los investigadores evaluaron las convenciones de belleza en las películas mediante el llamado test cloze. Esencialmente, se trata de un ejercicio para llenar los espacios en blanco: "Una mujer hermosa debe tener la piel EN BLANCO". Un modelo de lenguaje normalmente predeciría "suave" como la respuesta, señalaron. Pero cuando la modelo fue entrenada con los subtítulos de Bollywood, la predicción consistente se volvió "justa". Lo mismo sucedió cuando se usaron subtítulos de Hollywood, aunque el sesgo fue menos pronunciado.
Para evaluar la prevalencia de caracteres masculinos, los investigadores utilizaron una métrica llamada Proporción de pronombres masculinos (MPR), que compara la ocurrencia de pronombres masculinos como "él" y "él" con la ocurrencia total de pronombres masculinos y femeninos. Desde 1950 hasta la actualidad, el MPR para las películas de Bollywood y Hollywood osciló entre aproximadamente 60 y 65 MPR. Por el contrario, la TPM para una selección de Google Books cayó de cerca de 75 en la década de 1950 a la paridad, alrededor de 50, en la década de 2020.
Las dotes (obsequios monetarios o de propiedad de la familia de la novia al novio) eran comunes en India antes de que fueran prohibidas a principios de la década de 1960. Al observar las palabras asociadas con la dote a lo largo de los años, los investigadores encontraron palabras como "préstamo", "deuda" y "joyas" en las películas de Bollywood de los años 50, lo que sugería cumplimiento. En la década de 1970, comenzaron a aparecer otras palabras, como "consentimiento" y "responsabilidad". Por último, en la década de 2000, las palabras más estrechamente asociadas con la dote, incluidas "problemas", "divorcio" y "rechazado", indican incumplimiento o sus consecuencias.
"Todas estas cosas las sabíamos", dijo KhudaBukhsh, un científico del proyecto LTI, "pero ahora tenemos cifras para cuantificarlas. Y también podemos ver el progreso en los últimos 70 años a medida que estos sesgos se han reducido".
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Fecha actualización el 2021-03-15. Fecha publicación el 2021-03-15. Categoría: Inteligencia Artificial Autor: Oscar olg Mapa del sitio Fuente: sciencedaily