Дослідники з Великої Британії, Канади та США провели порівняльний аналіз гендерних упереджень, присутніх у графічних і текстових результатах пошуку Google. Для цього було проведено пошук за професіями та соціальними категоріями, як за текстовими запитами, так і за зображеннями.
Результати показали значну розбіжність у гендерному представництві різних професій, причому певні професії переважно асоціюються з однією статтю, а не з іншою. Однак текстові згадки про ці професії, як правило, демонструють більш нейтральну позицію. Згідно з дослідженням, опублікованим у журналі Nature, візуальна репрезентація в Google Images може посилювати ґендерні упередження в суспільстві. Зокрема, люди, які бачили професійні зображення, демонстрували підвищену схильність до гендерних стереотипів порівняно з тими, хто мав справу з текстовою інформацією або зображеннями, не пов’язаними з професіями.
Ключове дослідження 2013 року підкреслило експоненціальне зростання кількості зображень, доступних у пошукових системах, – з тисяч до мільярдів за два десятиліття. Це зростання збігається зі збільшенням виробництва та споживання візуального контенту. З огляду на те, що зображення викликають сильніші емоційні реакції і краще запам’ятовуються, ніж слова, зростає інтерес до розуміння того, як регулярний вплив зображень може формувати наш світогляд, особливо щодо гендерного сприйняття.
Щоб вивчити вплив зображень на гендерні упередження та порівняти його з впливом тексту, Дуглас Гільбо з Каліфорнійського університету в Берклі разом з колегами з Великої Британії, Канади та США розпочав комплексне дослідження. Вони використовували Google Images для пошуку зображень, що представляють різні соціальні категорії, такі як професії (наприклад, лікар, фізик, модель) і ролі (наприклад, колега, друг), спираючись на 3495 категорій з лексичної бази даних WordNet. Для кожної категорії було зібрано та проаналізовано сто зображень для визначення гендерного представництва, яке варіювалося від виключно жіночого (-1) до виключно чоловічого (1), причому нульовий показник означав ідеальний гендерний баланс. Паралельно команда досліджувала тексти з Google News за цими категоріями, успішно проаналізувавши 2 986 з них.
- Перспективи та майбутнє Інтернету
- У Китаї інтернетом користуються 600 мільйонів людей
- Wikipedia розробить власну пошукову систему
Дослідження виявило паралельні тенденції в гендерних асоціаціях між зображеннями і текстами: наприклад, косметологів часто зображували і описували як жінок, тоді як математиків, як правило, як чоловіків. Тим не менш, зображення демонстрували сильнішу упередженість порівняно з текстами, які іноді демонстрували збалансовану або незначну перевагу на користь однієї статі. Крім того, дослідження виявило диспропорцію в зображенні жінок, які були менше представлені на зображеннях, ніж у текстах, і порівнювалися з чоловіками в несприятливому світлі.
Порівняння цих висновків з фактичним професійним гендерним розподілом, згідно з переписом Бюро статистики праці США 2019 року (охоплює 685 професій), показало, що тексти є дещо більш нейтральними. На противагу цьому, зображення часто перепредставлені чоловіками в різних професіях.
Дослідження також оцінило відповідність між гендерними упередженнями, що походять з Інтернету (як із зображень, так і з текстів), та упередженнями реальних людей. Результати дослідження, в якому 2500 людей попросили асоціювати гендер з різними професіями, показали меншу упередженість щодо чоловіків у текстах, ніж у реальному сприйнятті, і більшу – на зображеннях.
Щоб оцінити вплив гендерно упереджених зображень на сприйняття, було проведено онлайн-експеримент за участю 450 учасників. Їм було доручено шукати в Google описи професій у сфері науки, техніки та мистецтва, як за допомогою зображень, так і за допомогою тексту. Контрольна група шукала не пов’язані між собою категорії, а учасники оцінювали гендерні асоціації кожної професії. Ті, хто переглядав зображення, продемонстрували більш виражені упередження, ніж учасники контрольної групи або ті, хто вивчав тексти, з помітною різницею в деяких категоріях.
Автори припускають, що поширення гендерних упереджень може бути посилене зростанням популярності соціальних медіа-платформ, орієнтованих на зображення та відео. Крім того, походження зображень Google – від особистих блогів до новинних сайтів – разом із роллю нейронних мереж, навчених на цих зображеннях, може сприяти посиленню та поширенню гендерних стереотипів.