一項由Geena Davis媒體性別研究機構、Google研究院、南加大訊號分析和解釋實驗室共同合作的研究,透過分析近10年來的美國電視節目,以了解性別和膚色在螢幕時間上的變化趨勢。

這是第一個使用大規模人工智慧模型,進行的電視節目研究,總共分析了440小時的節目,發現即便到了2021年,女性演員在螢幕上出現的時間,仍較男性少,而且深膚色的演員說話時間僅占16%。

這項研究調查2010年到2021年,每一季Nielsen媒體指標前10名,且有劇本的美國電視節目,這些節目包括喜劇、政治劇、愛情劇到科幻片等總共440小時。Google在24小時內處理完所有鏡頭,每秒處理超過100個影格,並使用機器學習模型,大規模分析1,200萬個在螢幕上出現的臉部。

報告呈現幾個重要結果,第一,女性角色在螢幕出現時間上升,但男女仍然存在差距,到了2021年,男性角色的螢幕時間仍然較女性角色多16%。第二,淺膚色和深膚色的角色,螢幕時間差距從2010年的81%,縮小到2021年的55%,每年大概增加8到9個百分點,但即便如此,這仍是很大的差距。

第三,年長的男性和年輕女性的螢幕時間更長,螢幕上男性角色最常出現的年齡段是33歲到66歲,女性角色則是18到33歲,外觀年齡超過60歲的女性,僅有不到1%的螢幕時間。第四,這10年間,深膚色女性角色的說話時間上升最多,每年以平均1.2%增加,但即便如此,他們仍是在螢幕上最不可能有臺詞的族群,說話時間僅占總螢幕時間的16%。

南加大訊號分析和解釋實驗室研究團隊提到,計算性媒體智慧能夠以前所未有的規模以及細節,分析媒體所講述的故事,並且獲得細微的結果,同時也創造了包容和公平體驗的工具。

Google提到,他們會繼續與這兩個組織合作,研究世界其他地區的跨文化和混合媒體內容,除了檢查「出現」訊號,也要進一步檢驗「描述性」訊號,包括領導社交互動的角色,甚至是某些社群是否被以刻板印象看待。

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