[論文レビュー] Analyzing Gender Stereotyping in Bollywood Movies

Nishtha Madaan, Sameep Mehta+4 more|arXiv (Cornell University)|Oct 11, 2017

Media, Gender, and Advertising参考文献 11被引用数 9

ひとこと要約

本論文は、自然言語処理（NLP）とコンピュータビジョンを用いて、1970年以降の4,000本のボリウッド映画におけるジェンダーステレオタイプの計算的分析を提案する。物語、ポスターやトレーラーにおけるバイアスを定量化し、職業的役割、登場人物の中心性、感情表現において広範なジェンダー格差を特定するとともに、最近の30作品が伝統的なステレオタイプをくつがえしていることも同定した。

ABSTRACT

The presence of gender stereotypes in many aspects of society is a well-known phenomenon. In this paper, we focus on studying such stereotypes and bias in Hindi movie industry (Bollywood). We analyze movie plots and posters for all movies released since 1970. The gender bias is detected by semantic modeling of plots at inter-sentence and intra-sentence level. Different features like occupation, introduction of cast in text, associated actions and descriptions are captured to show the pervasiveness of gender bias and stereo- type in movies. We derive a semantic graph and compute centrality of each character and observe similar bias there. We also show that such bias is not applicable for movie posters where females get equal importance even though their character has little or no impact on the movie plot. Furthermore, we explore the movie trailers to estimate on-screen time for males and females and also study the portrayal of emotions by gender in them. The silver lining is that our system was able to identify 30 movies over last 3 years where such stereotypes were broken.

研究の動機と目的

• 計算的NLPおよび画像分析を用いて、ヒンディー映画におけるジェンダーステレオタイプの存在と度合いを定量的に測定すること。
• 数十年にわたる映画の物語、ポスターやトレーラーにおけるジェンダー役割の違いを調査すること。
• 性別による職業的表現、感情表現、登場人物の中心性の傾向を特定すること。
• 伝統的なジェンダー規範から逸脱する映画を同定し、表現における進展の兆しを示すこと。
• メディアの物語的および視覚的コンテンツからジェンダーバイアスを同定し、将来的に排除するためのツールを開発すること。

提案手法

• WebスクレイピングとNLPパイプラインを用いて、4,000本のボリウッド映画（1970年以降）のWikipediaから物語要約、キャスト情報、サウンドトラックデータを抽出した。
• オープン情報抽出（OpenIE）を適用し、各キャラクターに関連する関係、動詞、形容詞を抽出することで、性別に基づく意味的分析を可能にした。
• 物語データから意味的グラフを構築し、ノードの中心性を計算することで、男性と女性のキャラクターの物語的重要性を評価した。
• 文脈ベクトルを用いた単語埋め込みを用いて言語におけるジェンダーバイアスを評価し、テキスト文脈からの性別の予測において高い正確性を達成した。
• 2008年から2017年までの880本の映画トレーラーを分析し、フレームを抽出して画面上での時間割合を測定し、顔の感情認識を実行して性別に応じた感情表現を分析した。
• 映画ポスターの画像分析と物語データを統合し、プロモーション素材と物語内容における表現の違いを比較した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ボリウッド映画の物語において、男性と女性のキャラクターの職業的役割にはどのような違いがあるか？
• RQ2 外見や行動の記述が、どの程度伝統的なジェンダーステレオタイプを反映しているか？
• RQ3 物語の文脈において、男性と女性のキャラクターの中心性（物語的影響力）にはどのような差があるか？
• RQ4 プロモーション用ポスターは物語内容と比較して、ジェンダー表現や可視性においてどのように異なるか？
• RQ5 トレーラーにおいて、男性と女性のキャラクターの画面上での時間割合と感情表現にどのような違いがあるか？

主な発見

• 男性キャラクターは職業的役割や将来の希望を強く描かれる一方、女性キャラクターはしばしば男性関係（例：「～の娘」）によって導入される。
• 医師や実業家といった高ステータス職業は主に男性に割り当てられており、女性は秘書や看護師といった低ステータス職業に多く割り当てられている。
• 物語データから導出された意味的グラフにおいて、女性キャラクターの中心性は低く、男性キャラクターに比べ物語的重要性が低いことが示された。
• 物語的中心性が低くても、女性キャラクターは映画ポスターでは同様に可視性が高く、プロモーション画像と物語内容の間に乖離が生じていることが示された。
• トレーラーにおいて、男性の画面上での時間割合は女性を大きく上回っており、怒りや攻撃的行動といった感情は男性に多く割り当てられている。
• 本システムは、過去3年間で公開された30作品が伝統的なジェンダーステレオタイプをくつがえしており、表現におけるゆっくりとしたが測定可能な変化の兆しを示した。