Las imágenes en línea amplifican los prejuicios de género
Un estudio realizado por investigadores de la Escuela de Negocios de la Universidad de California en Berkeley descubrió que el sesgo de género prevalece más en las imágenes que en los textos, que la subrepresentación de las mujeres es sustancialmente peor en las imágenes y que buscar en Google amplifica el sesgo de género en las creencias de una persona.
La importancia de las imágenes se ha disparado a medida que gran parte de los medios, la comunicación e incluso las interacciones sociales del mundo se han trasladado a Internet. Pero este predominio creciente de la imagen exacerba el sesgo de género al infrarrepresentar a las mujeres, según el estudio publicado en la revista Nature. El estudio, realizado por investigadores de la Escuela de Negocios de la Universidad de California en Berkeley, también muestra que las imágenes del motor de búsqueda de Google tienen un mayor sesgo de género que la búsqueda de textos y refuerza los prejuicios contra las mujeres de los usuarios y de las inteligencias artificiales que se entrenan con su contenido.
En declaraciones a la Agencia France Press, Douglas Guilbeault, autor principal del trabajo, dijo que se trata de una tendencia «alarmante». Guilbeault advirtió sobre «las posibles consecuencias que esto puede tener al reforzar estereotipos perjudiciales, sobre todo para las mujeres, pero también para los hombres». Por su parte, la coautora del estudio, Solene Delecourt, también de UC Berkeley, dijo que un ejemplo sería si un niño intentara saber más sobre una profesión en línea pero solo viera imágenes de un género.
Para el estudio, los investigadores examinaron más de un millón de imágenes de Google, Wikipedia y la base de datos de películas IMDb, así como miles de millones de palabras en esas plataformas. Y buscaron posibles sesgos en casi miles de categorías sociales, incluidos trabajos como «médico» o «abogado», o roles como «vecino» o «colega».
El equipo también utilizó datos del censo de EE. UU. para mostrar que la subrepresentación de mujeres para estos trabajos que se ve en las imágenes en línea no coincide con la realidad. Finalmente, analizaron el impacto psicológico que tiene este sesgo en las personas que utilizan Internet.
El alcance del sesgo y sus efectos
Cada año, la gente dedica menos tiempo a leer y más a ver imágenes, que proliferan en línea. Millones de personas descargan imágenes de plataformas como Google y Wikipedia cada día y millones más interactúan a través de redes sociales, como Instagram y TikTok, que consisten principalmente en intercambiar contenido visual.
Paralelamente, las agencias de noticias y los anunciantes digitales están captando cada vez más la atención en línea mediante el uso de imágenes, que las personas procesan de manera más rápida, implícita y memorable que el texto.
En ese contexto, el estudio muestra que el aumento de imágenes en línea exacerba significativamente el sesgo de género, tanto en su prevalencia estadística como en su impacto psicológico. Cruzando 3495 categorías sociales (como «enfermera» o «banquero») con más de un millón de imágenes de Google, Wikipedia e Internet Movie Database IMDb y miles de millones de palabras de estas plataformas surge que el sesgo de género es consistentemente más prevalente en las imágenes que en el texto, tanto para las categorías escritas por mujeres como por hombres.
Como parte del estudio, 450 personas buscaran en línea trabajos específicos, como astronauta, poeta o neurobiólogo, algunos leyeron textos mientras otros miraban imágenes. Posteriormente, los participantes realizaron una prueba diseñada para medir su sesgo. El grupo que buscó imágenes tenía un sesgo de género más pronunciado y el efecto seguía presente durante otra prueba tres días después, dijeron los investigadores
«El auge de las imágenes en la cultura popular de Internet —plantean los autores de la investigación— puede tener un costo social crítico. Hemos descubierto que el sesgo de género en línea es más frecuente y psicológicamente más potente en las imágenes que en el texto. La creciente centralidad del contenido visual en nuestra dieta informativa diaria puede exacerbar el sesgo de género al magnificar su presencia digital y profundizar su arraigo psicológico. Se espera que este problema afecte el bienestar, el estatus social y las oportunidades económicas no solo de las mujeres, que están sistemáticamente infrarrepresentadas en las imágenes en línea, sino también de los hombres en categorías femeninas, como las ocupaciones orientadas al cuidado».
«Nuestros hallazgos —agregan— son especialmente alarmantes dado que las plataformas de redes sociales basadas en imágenes como Instagram, Snapchat y TikTok están ganando popularidad, acelerando la producción y circulación masiva de imágenes. Paralelamente, los motores de búsqueda populares como Google están incorporando cada vez más imágenes en su funcionalidad principal, por ejemplo, al incluir imágenes como parte predeterminada de las búsquedas basadas en texto. Quizás la cúspide de estos desarrollos sea la adopción generalizada de modelos de inteligencia artificial (IA) de texto a imagen que permiten a los usuarios generar imágenes automáticamente mediante indicaciones textuales, acelerando aún más la producción y circulación de imágenes. El trabajo actual identifica sesgos raciales y de género destacados en las imágenes que generan estos modelos, lo que indica que también pueden intensificar la propagación a gran escala de sesgos sociales. De acuerdo con estudios relacionados, nuestro trabajo sugiere que los sesgos de género en la IA multimodal pueden deberse en parte al hecho de que están entrenados en imágenes públicas de plataformas como Google y Wikipedia, que están plagadas de sesgos de género según nuestras medidas».
En tal sentido, alertan que la consolidación del consumo de imágenes marcadas por estereotipos de género puede afectar «al bienestar, el estatus social y las oportunidades económicas no sólo de las mujeres, que están sistemáticamente infrarrepresentadas en las imágenes en línea, sino también de los hombres en categorías femeninas como las ocupaciones orientadas al cuidado de personas».
Asimismo, destacan que «el sesgo de género que observamos parece estar impulsado en parte por el contenido que los usuarios de Internet eligen mostrar en sus blogs, y también por las preferencias del público sobre qué noticias consumir o imágenes comprar. Nuestros resultados complementarios sobre celebridades en IMDb y Wikipedia reflejan factores contribuyentes adicionales relacionados con la dinámica de estatus y los sesgos de contratación en los medios de entretenimiento. En todos los casos, es probable que la preferencia humana por representaciones familiares y prototípicas de categorías sociales desempeñe un papel en la perpetuación de estos sesgos. Además, anticipamos que el estudio del sesgo en línea se beneficiará al ampliar nuestro marco multimodal para analizar otros modos de comunicación, como audio y video, y comparar contenido humano y generado por IA».
Abriendo puertas a nuevas investigaciones
Más allá de constatar un hecho problemático, el informe es una dirección prometedora para investigar todos aquellos procesos que contribuyen a sesgar las imágenes y los textos presentes en internet, no sólo en relación con el género, sino también con otras cuestiones sujetas a la discriminación como la raza o la clase económica y dotar a las ciencias computacionales de un enfoque social.
«Para mantenerse al día con el panorama cambiante de prejuicios en línea —concluye el estudio— , es importante que los científicos sociales computacionales se expandan más allá del análisis de datos textuales para incluir otras modalidades de contenido que ofrezcan distintas formas de transmitir información cultural. De hecho, décadas de investigación sostienen que las imágenes son la base de la cognición humana y pueden haber proporcionado los primeros medios de comunicación y cultura humanas. Por tanto, es difícil imaginar cómo la ciencia de la cultura humana puede estar completa sin un marco multimodal. Explorar las implicaciones de una realidad social centrada en imágenes para la evolución de la cognición y la cultura humanas es una dirección madura para futuras investigaciones. Nuestro estudio identifica una de las muchas implicaciones de este cambio cultural en relación con la amplificación del prejuicio social, que surge de la forma destacada en que las imágenes presentan información demográfica al representar categorías sociales. Abordar el impacto social de esta cultura visual en ascenso será esencial para construir un futuro justo e inclusivo para Internet, y desarrollar un enfoque multimodal de las ciencias sociales computacionales es un paso crucial en esta dirección.»
De hecho, Guilbeault y Delecourt ya están trabajando en otro proyecto cuyo objetivo es examinar el sesgo de género y edad en línea utilizando muchas de las mismas técnicas.
