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。
関連論文リスト
- 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) - Auditing Gender Presentation Differences in Text-to-Image Models [54.16959473093973]
我々は、テキスト・ツー・イメージ・モデルにおいて、ジェンダーがどのように異なる形で提示されるかを研究する。
入力テキスト中の性指標を探索することにより、プレゼンテーション中心属性の周波数差を定量化する。
このような違いを推定する自動手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-07T18:52:22Z) - 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) - GenderedNews: Une approche computationnelle des \'ecarts de
repr\'esentation des genres dans la presse fran\c{c}aise [0.0]
GenderedNews (urlhttps://gendered-news.imag.fr)は、フランスのオンラインメディアで毎週男女不均衡を計測するオンラインダッシュボードである。
メディアにおけるジェンダーの不平等の定量化には自然言語処理(NLP)手法を用いる。
毎日収集されるデータ(フランスのオンラインニュースメディアの7つの主要タイトル)と、メトリクスの背後にある方法論について説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-11T15:16:49Z) - Is Gender "In-the-Wild" Inference Really a Solved Problem? [0.0]
画像(解像度、輝度、ボケ)と主題に基づく特徴に関する推論の実現可能性に関する広範な分析を報告する。
3つの最先端データセットを用いて、特徴分析と性別推定精度を相関させる。
顔に基づく性別推定を分析し,そのポーズ効果を評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-12T17:05:03Z) - Gender bias in magazines oriented to men and women: a computational
approach [58.720142291102135]
女性指向の雑誌の内容と男性指向の雑誌の内容を比較する。
トピック・モデリングの手法により、雑誌で議論されている主要なテーマを特定し、これらのトピックの存在が時間とともに雑誌間でどの程度異なるかを定量化する。
以上の結果から,セクシュアオブジェクトとしての家族,ビジネス,女性の出現頻度は,時間とともに消失する傾向にあることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-24T14:02:49Z) - Gender Stereotype Reinforcement: Measuring the Gender Bias Conveyed by
Ranking Algorithms [68.85295025020942]
本稿では,性別ステレオタイプをサポートする検索エンジンの傾向を定量化するジェンダーステレオタイプ強化(GSR)尺度を提案する。
GSRは、表現上の害を定量化できる情報検索のための、最初の特別に調整された尺度である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-02T20:45:04Z) - Multi-Dimensional Gender Bias Classification [67.65551687580552]
機械学習モデルは、性別に偏ったテキストでトレーニングする際に、社会的に望ましくないパターンを不注意に学習することができる。
本稿では,テキスト中の性バイアスを複数の実用的・意味的な次元に沿って分解する一般的な枠組みを提案する。
このきめ細かいフレームワークを用いて、8つの大規模データセットにジェンダー情報を自動的にアノテートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-01T21:23:20Z) - Measuring Female Representation and Impact in Films over Time [78.5821575986965]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-10T15:29:18Z)
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。