Картинки из интернета обвинили в гендерной предвзятости

Ученые из Великобритании, Канады и США сравнили уровень гендерной предвзятости в картинках и текстах из выдачи Google: они искали либо тексты, содержащие названия профессий или социальных категорий, либо изображения. Оказалось, что представители тех или иных профессий гораздо чаще изображаются в основном женщинами или в основном мужчинами, но тексты, где упоминаются эти профессии, более нейтральны. Как сообщают авторы статьи в журнале Nature, изображения могут усиливать гендерную предвзятость людей: те, кто просматривал картинки с профессиями, после этого высказывали больше гендерных предрассудков, чем те, кто искал текст или изображения на другие темы.

В 2013 году вышло исследование, в котором говорилось, что количество изображений в поисковых системах увеличилось с тысяч до миллиардов за последние двадцать лет. Время, которое люди тратят на создание и просмотр картинок, тоже постоянно растет. При этом исследования показывают, что изображения вызывают у людей более сильную эмоциональную реакцию и лучше запоминаются, чем, например, слова. В связи с этим ученые задаются вопросом о том, как ежедневный просмотр изображений может повлиять на наши представления о мире.

Чтобы выяснить, как изображения влияют на гендерные предрассудки, и отличается ли это влияние от влияния текстов, Дуглас Гилбо (Douglas Guilbeault) из Калифорнийского университета в Беркли и его коллеги из Великобритании, Канады и США провели масштабное исследование. Они искали в Google Images картинки, изображающие те или иные социальные категории — профессии (врач, физик, модель) или социальные роли (коллега, друг). Авторы использовали 3495 категорий из канонической лексической базе данных английского языка WordNet, и для каждой из них собрали по сто изображений. Затем исследователи определили, кто изображен на каждой картинке или о ком идет речь в тексте, и рассчитали гендерный баланс для каждой категории: он мог изменяться от −1 (только женщины) до 1 (только мужчины). Ноль указывал на идеальной гендерный баланс — на половине изображений в таком случае были женщины, а на половине — мужчины. Также ученые искали и оценивали тексты со всеми этими категориями в Google News, однако их удалось найти лишь для 2986 категорий.

В целом гендерные ассоциации были схожи в изображениях и текстах. Так, например, косметолог чаще описывался и почти всегда изображался как женщина, а математик — как мужчина. Однако найденные картинки оказались гораздо более предвзятыми: если в случае с текстами иногда наблюдался гендерный баланс или небольшой перекос в сторону какого-либо пола, то на картинках такой перекос был всегда — и он был более сильным. Также авторы обнаружили, что на картинках женщины представлены хуже, чем в текстах (и хуже, чем мужчины).

Обнаруженные ассоциации не всегда соответствовали реальности: ученые обратились к переписи, которую проводило Бюро статистики труда США в 2019 году, чтобы подсчитать, сколько на самом деле мужчин и женщин принадлежат к тем или иным профессиям (перепись включала лишь 685 профессий). Тексты в этом смысле оказались более нейтральными и иногда создавали ложное впечатление о том, что в какой-то профессии одинаковое число женщин и мужчин, в то время как в реальности в этих профессиях мужчин было немного больше. А изображения, напротив, переоценивали количество мужчин в тех же самых профессиях.

Также исследователи проверили, соответствует ли гендерная предвзятость картинок и текстов из интернета гендерной предвзятости реальных людей. Для этого они попросили 2,5 тысячи человек обозначить, с каким полом у них ассоциируются все имеющиеся профессии (они также оценивали это по шкале от −1 до 1). Оказалось, что в текстах меньше гендерных предубеждений по отношению к мужчинам, чем среди реальных людей, а в картинках их больше.

Чтобы оценить, как гендерно-предвзятые картинки влияют на восприятие людей, ученые провели онлайн-исследование: участникам (450 человек) предложили поискать в Google описания профессий, связанных с наукой, технологиями и искусством. Одна группа искала изображения, другая — тексты в Google News. Контрольная группа также искала изображения или тексты в интернете, но для не связанных с исследованием категорий (гитара, яблоко). Еще одна группа искала профессии в общей панели поиска Google. После того, как информация была найдена, участников просили оценить, какой пол сильнее всего ассоциируется с каждой профессией (та же шкала от −1 до 1). Люди, которые искали изображения, в итоге оказались более предвзяты, чем участники контрольной группы и те, кто искал текст. В некоторых случаях разница была очень существенной: люди в текстовой группе оценили категорию «модель» в −0,32 балла (перекос в сторону женщин), а те, кто искал изображения — в −0,62 балла (вдвое больший перекос).

По мнению авторов, распространение гендерных предубеждений среди людей может усилиться из-за растущей популярности социальных сетей, основной контент которых представлен в виде изображений и видео. Это может работать и в обратную сторону, поскольку источники картинок в выдаче Google — личные блоги, новостные и бизнес-сайты и другие сайты с изображениями, которые создают и публикуют сами люди. Кроме того, роль в распространении и укреплении гендерных предубеждений, как отметили авторы, могут сыграть нейросети, которые обучаются на тех же изображениях из Google.

Ранее ученые заподозрили в сексизме Google-переводчик. При переводе предложений с языков с гендерно-нейтральными местоимениями он заменял эти местоимения на женские или мужские — в зависимости от того, о какой профессии шла речь. Ученого, например, он посчитал мужчиной, а пекаря — женщиной.