論文の概要: Measuring Female Representation and Impact in Films over Time
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.03513v3
- Date: Sat, 31 Oct 2020 02:58:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-08 07:20:01.028759
- Title: Measuring Female Representation and Impact in Films over Time
- Title（参考訳）: フィルムの経時変化による女性表現と衝撃の測定
- Authors: Luoying Yang, Zhou Xu, Jiebo Luo
- Abstract要約: 女性は常に映画で過小評価され、最近になって映画における女性の表現が改善されるまではそうではなかった。
そこで我々は,新しい尺度,女性キャスト比を提案し,一般的に使用されているベクデル試験結果と比較した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.5821575986965
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Women have always been underrepresented in movies and not until recently has
the representation of women in movies improved. To investigate the improvement
of female representation and its relationship with a movie's success, we
propose a new measure, the female cast ratio, and compare it to the commonly
used Bechdel test result. We employ generalized linear regression with $L_1$
penalty and a Random Forest model to identify the predictors that influence
female representation, and evaluate the relationship between female
representation and a movie's success in three aspects: revenue/budget ratio,
rating, and popularity. Three important findings in our study have highlighted
the difficulties women in the film industry face both upstream and downstream.
First, female filmmakers, especially female screenplay writers, are
instrumental for movies to have better female representation, but the
percentage of female filmmakers has been very low. Second, movies that have the
potential to tell insightful stories about women are often provided with lower
budgets, and this usually causes the films to in turn receive more criticism.
Finally, the demand for better female representation from moviegoers has also
not been strong enough to compel the film industry to change, as movies that
have poor female representation can still be very popular and successful in the
box office.
- Abstract（参考訳）: 女性は映画の中で常に過小評価されており、最近まで映画における女性表現が改善されてきた。
そこで本研究では,女性表現の改善と映画の成功との関係について検討するため,女性キャスト率という新たな尺度を提案し,一般的なBechdelテスト結果と比較した。
l_1$ペナルティの一般化線形回帰とランダムフォレストモデルを用いて,女性表現に影響を与える予測者を特定し,女性表現と映画の成功との関係を,収益/予算比,評価,人気度という3つの側面で評価した。
本研究で得られた3つの重要な知見は,映画産業において女性が上流と下流の両方で直面する困難さを浮き彫りにしている。
第一に、女性映画製作者、特に女性劇作家は、映画がより良い女性表現を持つのに役立つが、女性映画製作者の割合は非常に低い。
第二に、女性についての洞察に富んだ物語を語る可能性を持つ映画は、予算が低いことが多いため、通常、より多くの批判を受けることになる。
最後に、映画製作者からの女性のより良い表現を求める声は、映画業界に変化を強いるほど強くない。
関連論文リスト
- Revealing and Reducing Gender Biases in Vision and Language Assistants (VLAs) [82.57490175399693]
画像・テキスト・ビジョン言語アシスタント(VLA)22種における性別バイアスの検討
以上の結果から,VLAは実世界の作業不均衡など,データ中の人間のバイアスを再現する可能性が示唆された。
これらのモデルにおける性別バイアスを排除するため、微調整に基づくデバイアス法は、下流タスクにおけるデバイアスとパフォーマンスの最良のトレードオフを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-25T05:59:44Z) - Gender Representation in TV and Radio: Automatic Information Extraction methods versus Manual Analyses [1.1708479580628022]
本研究は,テレビやラジオにおけるジェンダー表現の相違を記述するために,自動情報抽出記述子と手動分析の関係について検討する。
発見は、すべてのディスクリプタで男性に比べて女性が少なすぎるという、全身的な性別の不均衡を浮き彫りにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-14T16:05:43Z) - The Male CEO and the Female Assistant: Evaluation and Mitigation of Gender Biases in Text-To-Image Generation of Dual Subjects [58.27353205269664]
本稿では,Paired Stereotype Test (PST) フレームワークを提案する。
PSTクエリT2Iモデルは、男性ステレオタイプと女性ステレオタイプに割り当てられた2つの個人を描写する。
PSTを用いて、ジェンダーバイアスの2つの側面、つまり、ジェンダーの職業におけるよく知られたバイアスと、組織力におけるバイアスという新しい側面を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-16T21:32:27Z) - Will the Prince Get True Love's Kiss? On the Model Sensitivity to Gender
Perturbation over Fairytale Texts [87.62403265382734]
近年の研究では、伝統的な妖精は有害な性バイアスを伴っていることが示されている。
本研究は,ジェンダーの摂動に対する頑健さを評価することによって,言語モデルの学習バイアスを評価することを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-16T22:25:09Z) - VisoGender: A dataset for benchmarking gender bias in image-text pronoun
resolution [80.57383975987676]
VisoGenderは、視覚言語モデルで性別バイアスをベンチマークするための新しいデータセットである。
We focus to occupation-related biases in a hegemonic system of binary gender, inspired by Winograd and Winogender schemas。
我々は、最先端の視覚言語モデルをいくつかベンチマークし、それらが複雑な場面における二項性解消のバイアスを示すことを発見した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-21T17:59:51Z) - Identifying gender bias in blockbuster movies through the lens of
machine learning [0.5023676240063351]
我々は、自然言語処理技術を用いて、異なるジャンルの映画と、派生した感情と感情のスクリプトを収集した。
映画では, 男女の性格的特徴が, 社会的ステレオタイプと一致していることが明らかとなった。
数学と機械学習のテクニックを使って、男性が女性よりも支配的かつ熱心であることが示されるバイアスを見つけました。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-21T09:41:53Z) - Ethnic Representation Analysis of Commercial Movie Posters [0.0]
我々は,現在最先端のディープラーニングモデルを用いて,12万5000近いポスターを分析し,映画産業における民族的偏見を評価する新しい手法を開発した。
我々の分析によると、民族的偏見はまだ存在するが、いくつかのパラメータに見られるように、偏見の減少傾向がある。
映画産業における民族の多様性を監視するための自動的なアプローチは、金融価値と統合される可能性があり、生産者や政策立案者にとって重要な用途である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-17T13:13:02Z) - Gender Bias, Social Bias and Representation: 70 Years of B$^H$ollywood [32.340056383090044]
ボリウッド対話における社会的バイアスと性バイアスの進化に関する総合的なNLP研究は存在しない。
我々は、微妙な社会的シグナルを研究するより広い文脈で、女性の描写を理解することを目指している。
人気映画コンテンツは、何らかの形での社会的規範や信念を反映している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-18T01:27:24Z) - Computational appraisal of gender representativeness in popular movies [0.0]
本稿では、このような経験的観測をスケールアップするために、自動計算法がどのように用いられるかを説明する。
具体的には、30年以上にわたる人気映画の幅広いセットに顔と性別検出アルゴリズムを適用し、スクリーン上での男女のプレゼンスを大規模に評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-16T13:15:11Z) - Screenplay Quality Assessment: Can We Predict Who Gets Nominated? [53.9153892362629]
本稿では,言語的手がかりに基づく脚本の品質評価手法を提案する。
産業の意見やナラトロジーに基づいて、ドメイン固有の特徴を共通分類技法に抽出し、統合する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-13T02:39:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。