Kvinder er smukke eller sexede – mænd er retskafne, modige og ærlige

i Viden/LIGESTILLING af

LITTERATUR & KØN // DATALÆRING – En ny analyse af 3,5 millioner bøger, som en gruppe dataloger fra bl.a. Københavns Universitet har foretaget ved brug af maskinlæring, viser, at mænd typisk beskrives med ord, der siger noget om deres opførsel, mens kvinder bliver påhæftet tillægsord som knytter sig til deres udseende. Og det er langt fra ligegyldigt – fx når flere og flere virksomheder bruger data-sortering af ansøgere til nye job.

Smuk og sexet. Det er to af de allermest brugte tillægsord om kvinder. Retskaffen, rationel og modig bliver til gengæld rigtig ofte brugt om mænd.

En datalog fra Københavns Universitet har sammen med forskerkolleger fra USA gennemtrawlet en enorm mængde bøger for at finde ud af, om der er forskel på den type ord, mænd og kvinder bliver beskrevet med i litteraturen.

Hvis det sprog, vi bruger om mænd og kvinder er forskelligt i fx anbefalinger af medarbejdere, får det indflydelse på, hvilke personer, der tilbydes job, når firmaer bruger IT-systemer til at sortere jobansøgninger

Forskerne har ved hjælp af en ny computermodel analyseret et datasæt bestående af hele 3,5 millioner bøger. Bøgerne er udgivet på engelsk i perioden 1900 til 2008 og er en blanding af skøn- og faglitteratur.

”Vi kan tydeligt se, at de ord, der bliver brugt om kvinder i langt højere grad går på deres udseende end de ord, der bruges til at beskrive mænd.”

“Dermed har vi fået bekræftet en udbredt opfattelse, men nu på et statistisk niveau,” siger datalog og adjunkt Isabelle Augenstein fra Datalogisk Institut på Københavns Universitet.

Negative udsagnsord om kvinder dominerer

Forskerne har udtrukket alle de tillægsord og udsagnsord, der knytter sig til kønsbestemte navneord (fx ’datter’ og ’stewardesse’).

Det kan fx være kombinationerne ’sexet stewardesse’ eller ’pigerne sladrer’. De har derefter analyseret, om ordene har en positiv, negativ eller neutral betydning, og derefter hvilke kategorier, som ordene fordeler sig i.

Datalogernes analyser viser, at negative udsagnsord, der knytter sig til kroppen og udseendet, bruges hele fem gange så ofte om personer af hunkøn end personer af hankøn.

Analyserne viser også, at positive og neutrale tillægsord om kroppen og udseendet forekommer cirka dobbelt så ofte i beskrivelser af personer af hunkøn, hvor personer af hankøn derimod hyppigst bliver beskrevet med tillægsord, som har at gøre med deres opførsel og egenskaber.

Hvis det sprog, vi bruger om mænd og kvinder er forskelligt i fx anbefalinger af medarbejdere, får det indflydelse på, hvilke personer, der tilbydes job, når firmaer bruger IT-systemer til at sortere jobansøgninger

Førhen har det typisk været sprogforskere, som har kigget på forekomsten af kønsbias, men ud fra mindre datamængder. Med maskinlærings-algoritmer kan dataloger i dag analysere data i kolossale mængder – i dette tilfælde 11 milliarder ord.

Gamle kønsstereotyper får nyt liv

Selvom mange af bøgerne er udgivet for flere årtier siden, spiller de stadig en aktiv rolle, påpeger Isabelle Augenstein.

De algoritmer, som bruges til at lave maskiner og programmer, der kan forstå menneskesprog, bliver nemlig fodret med data i form af tekstmateriale, der ligger tilgængeligt på nettet. Det er den teknologi der fx bruges, når vores smartphones genkender vores stemmer, og når Google giver os forslag til søgeord.

”Det, algoritmerne gør, er at identificere mønstre, og hver gang de observerer et mønster, opfattes det som at noget er ”sandt”. Og hvis nogle af disse mønstre refererer til biased (skævvinklet eller fordomsfuldt, red) sprog, bliver resultatet også biased.”

“Systemerne adopterer så at sige det sprog, vi mennesker bruger – og dermed også kønsstereotyper og fordomme,” siger Isabelle Augenstein og giver et eksempel på, hvor det kan have betydning.

”Hvis det sprog, vi bruger om mænd og kvinder er forskelligt i fx anbefalinger af medarbejdere, får det indflydelse på, hvilke personer, der tilbydes job, når firmaer bruger IT-systemer til at sortere jobansøgninger.”

Det er muligt at rette op på skævheden

I takt med at kunstig intelligens og sprogteknologi vinder mere og mere indpas i vores samfund, er det vigtigt at være bevidst om, at meget tekst er biased, når det gælder fortsætter Isabelle Augenstein.

Vi kan forsøge at tage højde for det, når vi udvikler maskinlærings-modeller ved enten at bruge mindre biased tekst eller ved at tvinge modellerne til at ignorere eller modvirke bias. Alle tre ting er mulige

”Dernæst kan vi forsøge at tage højde for det, når vi udvikler maskinlærings-modeller ved enten at bruge mindre biased tekst eller ved at tvinge modellerne til at ignorere eller modvirke bias. Alle tre ting er mulige.”

Forskerne påpeger, at analysen har sine begrænsninger, idet den ikke tager højde for, hvem, der har skrevet de enkelte passager, og hvorvidt, der er forskel på graden af bias, alt efter om bøgerne er udgivet tidligt eller sent i perioden.

Derudover skelner den ikke mellem genrer – fx imellem kærlighedsromaner og faglitteratur.

Flere af disse ting er forskerne nu i gang med at følge op på.


Foto: https://www.filminquiry.com


Denne artikel er en bearbejdet udgave af en artikel fra POV’s samarbejdspartner Københavns Universitet. Originalen findes her.

Facebook kommentarer

Modtag POV Weekend, følg os på Facebook – eller støt vores arbejde

Modtag ugens væsentligste analyser, anmeldelser og essays i POV Weekend – hver fredag morgen.
Det er gratis, og du kan tilmelde dig her  Pil mod højre

POV er et åbent og uafhængigt dansk non-profit medie.
Har du mulighed for at støtte vores arbejde? Bliv frivilligt støttemedlem her  Pil mod højre

POINT of VIEW International er et uafhængigt, digitalt kvalitetsmedie, der publicerer journalistik i form af nyhedsanalyser, anmeldelser, klummer, essays, debatindlæg samt kurateret borgerjournalistik indenfor især samfunds-, kultur-, erhvervs- og udlandsstof.

Siden POV blev grundlagt 1. februar 2016, har mediet udviklet sig til et etableret og anerkendt, mellemstort online medie med mere end 700 bidragsydere, der publiceres i ugebrevet POV Weekend, på pov.international, Facebook, Instagram, Twitter og LinkedIn.

Seneste artikler om Viden