一项机器学习研究证实，电影对白常常强化对种族和性别的刻板印象
一项新的研究发现，**在电影中的话语量是**的两倍多，而且通常，与**的对话有助于强化性别和种族的陈规定型观念，这对关注电影业的人来说应该并不奇怪。
这项新的研究来自南加州大学维特比工程学院的信号分析和解释实验室。研究人员对1000个剧本中7000个人物的53000多个对话片段进行了研究，并利用机器学习来研究人物如何按照种族、性别和年龄线说话和互动。他们还检查了**影片的工作人员的构成，包括编剧、导演和演员经纪人。
这项研究有一些收获。首先，**角色比**角色的话语量要大得多，有37000段对话，而**角色只有15000段，而**角色只有4900段。研究小组还发现，在他们调查的1000个剧本中，**编剧参与项目的可能性是**的7倍，**导演执导电影的可能性是**的12倍，****电影的可能性是**制片人的3倍。虽然演员导演的性别是这种模式的一个例外——在演员导演的职位上，**比**多2:1——但报告发现，这对他们所选角色的性别没有影响。
好莱坞目前正与电影界对男女差异的批评进行抗争，最近的研究表明，这种偏见延伸到了银幕上的人物身上。研究人员发现，在2014年至2016年间，在票房排名前100位的影片中，**发言的时间占47%。但这项研究并没有考察这些台词的内容。这项新的研究发现，妇女和少数民族倾向于使用强化陈规定型观念的语言。
据《****》报道，研究人员发现，**角色的对话“倾向于更积极、情绪化，与家庭价值观相关”，而**角色的对话“与成就密切相关”，与死亡也密切相关。同时，研究发现，黑人角色更爱骂人，拉丁裔角色更爱谈论性，年长的角色更爱谈论宗教。
研究人员还希望利用机器学习，根据角色与对手的关系，找出角色对电影的重要性。他们发现，除去大多数电影中的**角色，通常不会显著改变影片的情节，恐怖片除外，研究人员指出，这是因为**往往被“描绘成受害者”
研究报告的作者阿尼尔·拉马克里希纳（Anil Ramakrishna）说：“作家们自觉或潜意识地同意在他们的词汇选择中建立的关于性别的既定规范。他还指出，有一种相对简单的方法可以解决不平等问题：作者们发现，当**成为作家房间的一部分时，“银幕上的**代表平均高出50%。”
- 发表于 2021-05-29 08:27
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