通過圖像分析自動量化電影中的性別偏見

最近一項使用圖像分析的研究表明，全球許多商業電影繼續以刻板印象來表達女性氣質。KAIST的研究小組開發了一種新穎的圖像分析方法，用于自動量化電影中的性別偏見程度。

該貝克德爾測驗已經評價性別的最具代表性和一般方法偏差的電影。該測試通過測量女性在電影中的活躍程度來表明電影中的性別偏見程度。如果電影(1)至少有兩個女性角色，(2)彼此交談，并且(3)他們的談話與男性角色無關，則該電影通過Bechdel測試。

但是，Bechdel檢驗在評估的準確性和實用性方面有基本限制。首先，Bechdel測試需要大量的人力資源，因為它是由人主觀進行的。更重要的是，貝希德測試僅分析影片的一個方面，即劇本中人物之間的對話，并且僅提供通過測試的二分結果，而忽略了影片是一種視覺藝術形式，它反映了多層和復雜的性別偏見現象。很難完全代表當今關于性別偏見的各種論述，這比1985年首次提出“貝希德爾測驗”時要多樣化得多。

受這些限制的啟發，由文化技術研究生院的李秉By教授領導的KAIST研究小組提出了一種先進的系統，該系統使用計算機視覺技術來自動分析電影每一幀的視覺信息。這使系統可以更準確，更實際地評估在電影中以定量方式區分男女角色的程度，并進一步揭示傳統分析方法尚無法檢測到的性別偏見。

Lee教授及其研究人員Ji Yoon Jang和Sangyoon Lee分析了2017年至2018年之間從好萊塢和韓國發行的40部電影。他們將電影從每秒24幀降采樣為3幀，并使用了Microsoft的Face API面部識別技術和對象檢測技術YOLO9000驗證場景中角色及其周圍物體的詳細信息。