2019-08-30

Ellas: bellas y encantadoras; ellos: valientes y racionales

Un sistema basado en inteligencia artificial analiza el lenguaje que se utiliza para describir a hombres y mujeres en libros.

 

Han sido 11.000 millones de palabras escrutinadas en más de tres millones de libros las que han descubierto que el lenguaje empleado en libros y novelas, durante más de cien años, es sexista.

Científicos de la universidad de Copenhague realizaron un trabajo de campo en el que se han analizado de forma masiva textos escritos en idioma inglés, en libros publicados entre los años 1900 y 2008.

 ¿Qué se estaba analizando exactamente? La correlación entre géneros y calificativos buscando un patrón: el diferente tratamiento entre mujeres y hombres en textos escritos.

El estudio ha empleado un sistema basado en inteligencia artificial y aprendizaje automático para analizar palabra a palabra las obras publicadas en este período y concluir que el tratamiento a mujeres y hombres es abiertamente sexista.

 

 

El análisis concluye que a las mujeres se les atribuye meramente calificativos relacionados con su físico, mientras que para los varones las referencias mayoritariamente se centraban en su fortaleza y personalidad.

Los atributos negativos relacionados con el físico y el aspecto en estas obras se observan hasta cinco veces más en las mujeres que en los hombres. Entre las palabras que más se usan para describir a las mujeres están ‘hermosa‘, ‘encantadora‘, “preciosa‘, ‘sexy‘, soltera‘, ‘fértil‘ o ‘exquisita‘. Para ellos, los adjetivos más frecuentes son ‘justo‘, ‘pacífico‘, ‘racional‘, ‘honorable‘, ‘brutal‘, ‘valiente‘ o ‘justo‘.

Alexander Hoyle, uno de los coautores del estudio, describe el modelo computacional creado como ‘ligero‘ aunque, eso sí, reconoce que se ha dedicado un considerable esfuerzo en “establecer las diferentes hipótesis y crear los modelos”.

El autor se refiere a emplear estos motores en otros ámbitos de forma automática y así alertar de esta manipulación del lenguaje: “por ejemplo, la aplicación Textio puede alertar si un puesto de trabajo prioriza a candidatos masculinos”, destaca el estadounidense.

 

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