Muchas películas comerciales en todo el mundo continúan expresando la feminidad de una manera estereotipada, mostró un estudio reciente utilizando análisis de imágenes. Un equipo de investigación de KAIST desarrolló un método novedoso de análisis de imágenes para cuantificar automáticamente el grado de sesgo de género en las películas.

La prueba de Bechdel ha sido el método más representativo y general de evaluar el sesgo de género en las películas. Esta prueba indica el grado de sesgo de género en una película midiendo qué tan activa es la presencia de mujeres en una película. Una película pasa la prueba de Bechdel si la película (1) tiene al menos dos personajes femeninos, (2) que hablan entre ellos, y (3) su conversación no está relacionada con los personajes masculinos.

Sin embargo, la prueba de Bechdel tiene limitaciones fundamentales con respecto a la precisión y practicidad de la evaluación. Primeramente, la prueba de Bechdel requiere recursos humanos considerables, ya que es realizado subjetivamente por una persona. Más importante, la prueba de Bechdel analiza solo un aspecto de la película, los diálogos entre personajes en el guión, y proporciona solo un resultado dicotómico de pasar la prueba, descuidando el hecho de que una película es una forma de arte visual que refleja fenómenos de prejuicios de género complejos y de múltiples capas. También es difícil representar completamente los diversos discursos actuales sobre los prejuicios de género, que es mucho más diverso que en 1985 cuando se presentó por primera vez la prueba de Bechdel.

Inspirado por estas limitaciones, un equipo de investigación de KAIST dirigido por el profesor Byungjoo Lee de la Escuela de Graduados en Tecnología de la Cultura propuso un sistema avanzado que utiliza tecnología de visión por computadora para analizar automáticamente la información visual de cada fotograma de la película. Esto permite que el sistema evalúe de manera más precisa y práctica el grado en que los personajes femeninos y masculinos se representan de manera discriminatoria en una película en términos cuantitativos. y permite además revelar sesgos de género que los métodos de análisis convencionales aún no pudieron detectar.

El profesor Lee y sus investigadores Ji Yoon Jang y Sangyoon Lee analizaron 40 películas de Hollywood y Corea del Sur estrenadas entre 2017 y 2018. Redujeron la resolución de las películas de 24 a 3 fotogramas por segundo, y utilizó la tecnología de reconocimiento facial Face API de Microsoft y la tecnología de detección de objetos YOLO9000 para verificar los detalles de los personajes y sus objetos circundantes en las escenas.

Usando el nuevo sistema, el equipo calculó ocho índices cuantitativos que describen la representación de un género en particular en las películas. Ellos son:diversidad emocional, estática espacial, ocupación espacial, ocupación temporal, edad Media, imagen intelectual, énfasis en la apariencia, y tipo y frecuencia de los objetos circundantes.

El índice de tipo y frecuencia de objetos circundantes reveló que los personajes femeninos y los automóviles se rastrearon juntos solo en un 55,7 por ciento más que los personajes masculinos. mientras que era más probable que aparecieran con muebles y en un hogar, con 123,9 por ciento de probabilidad.

En casos de ocupación temporal y edad media, los personajes femeninos aparecieron con menos frecuencia en las películas que los hombres a una tasa del 56 por ciento, y eran en promedio más jóvenes en el 79,1 por ciento de los casos. Estos dos índices fueron especialmente notorios en las películas coreanas.

El profesor Lee dijo:"Nuestra investigación confirmó que muchas películas comerciales muestran a las mujeres desde una perspectiva estereotipada. Espero que este resultado promueva la conciencia pública sobre la importancia de ser prudentes cuando los cineastas crean personajes en las películas".