論文の概要: Computational appraisal of gender representativeness in popular movies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09067v3
• Date: Wed, 12 May 2021 07:28:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 02:10:51.877954
• Title: Computational appraisal of gender representativeness in popular movies
• Title（参考訳）: 人気映画におけるジェンダー代表性の評価
• Authors: Antoine Mazieres and Telmo Menezes and Camille Roth
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gender representation in mass media has long been mainly studied by qualitatively analyzing content. This article illustrates how automated computational methods may be used in this context to scale up such empirical observations and increase their resolution and significance. We specifically apply a face and gender detection algorithm on a broad set of popular movies spanning more than three decades to carry out a large-scale appraisal of the on-screen presence of women and men. Beyond the confirmation of a strong under-representation of women, we exhibit a clear temporal trend towards a fairer representativeness. We further contrast our findings with respect to movie genre, budget, and various audience-related features such as movie gross and user ratings. We lastly propose a fine description of significant asymmetries in the mise-en-sc\`ene and mise-en-cadre of characters in relation to their gender and the spatial composition of a given frame.
• Abstract（参考訳）: マスメディアにおけるジェンダー表現は主に質的な分析によって研究されてきた。 本稿では、このような経験的観察をスケールアップし、その解決と意義を高めるために、この文脈で自動計算手法がどのように使われるかを説明する。 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。 女性の強い下層表現の確認を超えて、より公平な代表性への明確な時間的傾向を示す。 さらに,映画ジャンルや予算,映画総数やユーザ評価など,さまざまなオーディエンス関連機能に関して,我々の調査結果を対比する。 最後に、各フレームの性別や空間構成に関して、文字のmise-en-sc\`eneとmise-en-cadreにおける重要な非対称性を詳細に記述する。

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