# IBM 分析了 4000 部宝莱坞电影，为了搞清楚电影中的性别歧视有多严重

- 作者：李超凡
- 发布时间：2017-10-15 16:19
- 分类：公司、新创
- 原文：https://www.ifanr.com/923566

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不久前 Google 一位员工发表的[内部宣言](https://assets.documentcloud.org/documents/3914586/Googles-Ideological-Echo-Chamber.pdf)，称女性在编程等工作上效率低于男性，在硅谷引发轩然大波。

最近好莱坞金牌制片人哈维·韦恩斯坦的性骚扰位女星的丑闻还在持续发酵，韦恩斯坦还史无前例地被剥夺了奥斯卡终身会员资格，好莱坞中的性别不平等话题也引发热议。

![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2017/10/harvey_weinstein_-_h_-_2017.jpg)

（哈维·韦恩斯坦，图自：[Hollywood Rep0rter](http://www.hollywoodreporter.com/race/harvey-weinstein-is-but-academy-decide-how-deal-members-who-behave-badly-1048923)）

总爱倡导女权的好莱坞尚且如此，其他地区的电影行业中性别歧视的问题也不少。

最近 IBM 印度研究院（IBM Research India ）想用数据分析来搞清楚电影中的电影中的性别歧视状况到底有多严重。

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据 [IBM 印度研究院](https://arxiv.org/abs/1710.04142v1)介绍，目前已经建立了一个数据集（dataset ），来分析 4000 部宝莱坞电影中的性别比例和人物关系，此外电影中的情节、电影海报和预告片也被纳入分析的范围。研究人员将运用机器学习的算法分析电影中不同性别性别偏见情况。

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（图自：[screenanarchy](http://screenanarchy.com/2013/01/ajay-devgan-rides-the-nostalgia-gravy-train-in-sajid-khans-himmatwala.html)）

这种机器学习算法不仅能识别电影中男女角色的人数和台词比例，还能辨别出女性角色在电影中重要性。也就是说，如果电影中有 100 个女性群众演员和 1 个男性主角，算法也不会觉得在电影中女性占据主导。

此外这个数据集还可以识别出电影中带有性别偏见的台词，协助电影制作方在编剧时就避免产生性别偏见的内容。

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(《摔跤吧！爸爸》票房大卖，但也被部分女权主义者诟病)

在「父权制」根深蒂固的印度，女性电影人在印度电影行业中不平等现象一直比较严峻。IBM 印度研究院的研究人员希望通过这些数据来减少印度电影中的性别歧视状况。

不过目前还看不到这些数据，据悉这个数据集将在研究完成后向公众公开。

其实 IBM 印度研究院也不是第一个通过数据分析电影中性别歧视问题的机构，早在[ 2016 年就有机构分析了 2000 部好莱坞影片的电影剧本](https://pudding.cool/2017/03/film-dialogue/)，并发现男性角色的台词普遍要比女性角色多不少，男性角色台词的电影数量超过 1500 部。

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（图自：[网易数读](http://data.163.com/17/0811/12/CRIEB329000181IU.html)）

其实迪士尼也被认为是性别不平衡的重灾区，尽管拥有一系列「迪士尼公主」题材的动画电影，但该研究分析发现，28 部迪士尼电影中仅有 4 部女性角色的台词比男性多。就算是以女性角色为绝对主导的《花木兰》和《冰雪奇缘》也不例外。

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（图自：[网易数读](http://data.163.com/17/0811/12/CRIEB329000181IU.html)）

这份研究中分析的 2000 部电影的时间跨度有几十年，但从分析数据来看，电影中男性角色占据主导的现象没有随着时代发展而有所改变。

![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2017/08/UN-women-1024x576.jpg)

在此前的 Google 性别歧视风波中，提到了男女在生理上的差异决定对女性从事科技行业的影响，而在电影行业中，男性演员普遍有着更长的演艺生涯，这也从侧面说明观众更青睐年轻女性。

至于是否能从电影中的性别比例，和台词多少来定义性别歧视，这点仍然值得商榷。不过性别平等这个问题依旧值得关注和讨论，只是不要矫枉过正就好。

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题图来自：[Quartz ](https://qz.com/1102088/ibm-is-using-bollywood-movies-to-identify-and-neutralize-gender-bias/)
