[논문 리뷰] Analyzing Gender Stereotyping in Bollywood Movies

Nishtha Madaan, Sameep Mehta외 4명|arXiv (Cornell University)|2017. 10. 11.

Media, Gender, and Advertising참고 문헌 11인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 NLP와 컴퓨터 비전을 활용하여 1970년대 이래로 4,000편의 베를리드 영화에서 성별 고정관념을 계산적으로 분석한다. 플롯, 포스터, 트레일러에서의 편향을 정량화하며 직업 역할, 캐릭터 중심성, 정서 표현에서 광범위한 성별 격차를 규명하고, 최근 30편의 영화가 전통적 고정관념을 깨는 것을 확인한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 계산 기반의 NLP 및 이미지 분석을 통해 힌두어 영화에서 성별 고정관념의 존재와 정도를 정량적으로 측정하기.
• 다양한 시대에 걸쳐 영화 플롯, 포스터, 트레일러에서 성별 역할이 어떻게 다르게 묘사되는지 조사하기.
• 성별에 따라 직업적 표현, 정서 표현, 캐릭터 중심성의 추세를 파악하기.
• 기존 성별 규범에서 벗어나는 영화를 식별하여 표현의 진전 가능성을 탐색하기.
• 미디어의 서사적 및 시각적 콘텐츠에서 성별 편향을 식별하고 궁극적으로 제거할 수 있는 도구 개발하기.

제안 방법

• 웹 스크래핑 및 NLP 파이프라인을 사용해 위키백과에서 4,000편의 베를리드 영화(1970–현재)의 플롯 요약, 출연진 정보, 사운드트랙 데이터를 추출한다.
• 오픈 정보 추출(OpenIE)을 적용해 각 캐릭터와 연결된 관계, 동사, 형용사를 추출함으로써 성별 기반의 의미 분석을 가능하게 한다.
• 플롯 데이터에서 의미 그래프를 구축하고 노드 중심성을 계산하여 남성과 여성 캐릭터의 서사적 중요도를 평가한다.
• 맥락 벡터를 활용한 단어 임베딩을 통해 언어적 편향을 평가하고, 텍스트 맥락에서 성별을 높은 정확도로 예측한다.
• 2008–2017년 사이의 880편의 영화 트레일러를 분석하여 프레임을 추출하고, 화면에 나타나는 시간과 얼굴 정서 인식을 통해 성별에 따른 정서 표현을 분석한다.
• 플롯 데이터와 결합한 영화 포스터의 이미지 분석을 통해 홍보 자료와 내러티브 콘텐츠 간의 표현 방식을 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 베를리드 영화 플롯에서 남성과 여성 캐릭터의 직업 역할은 어떻게 다릅니까?
• RQ2 외모 및 행동 묘사가 전통적 성별 고정관념을 어느 정도 반영합니까?
• RQ3 서사적 영향력 측면에서 남성과 여성 캐릭터의 중심성은 어떻게 비교됩니까?
• RQ4 홍보용 포스터는 플롯 콘텐츠에 비해 성별 표현과 가시성 측면에서 어떻게 다릅니까?
• RQ5 트레일러에서 남성과 여성 캐릭터의 화면에 노출되는 시간과 정서 표현에는 어떤 차이가 있습니까?

주요 결과

• 남성 캐릭터는 직업과 꿈을 더 빈번하게 묘사되며, 여성 캐릭터는 종종 남성 관계(예: '아들')를 통해 소개된다.
• 의사, 사업가와 같은 고위 직업은 주로 남성에게 배정되며, 여성은 사무직, 간호사와 같은 저위계급 직업에 더 자주 배정된다.
• 플롯 데이터에서 유도된 의미 그래프에서 여성 캐릭터는 중심성이 낮아 남성 캐릭터에 비해 서사적 중요성이 떨어진다.
• 낮은 서사적 중심성에도 불구하고 여성 캐릭터는 포스터에서 동등하게 시각적으로 부각되어 있어, 홍보 이미지와 플롯 콘텐츠 사이에 괴리가 있음을 시사한다.
• 트레일러에서는 남성이 여성보다 훨씬 더 많은 화면 시간을 차지하며, 분노나 공격성과 같은 정서는 남성에게 더 자주 부여된다.
• 최근 3년 내에 제작된 30편의 영화가 전통적 성별 고정관념을 깨는 것으로 확인되어 표현 방식에 대한 서서히 진행되는 변화의 신호를 보였다.