Ученые из Калифорнийского университета в Беркли разработали уникальный метод автоматизированного анализа кинофильмов с использованием технологий компьютерного зрения для оценки репрезентации различных социальных групп. В ходе исследования команда под руководством профессора Дэвида Баммана изучила репрезентацию актеров в более чем 2300 голливудских фильмах, выпущенных с 1980 по 2022 год.
Для анализа специалисты использовали методику распознавания лиц, которая позволила отслеживать длительность присутствия актеров в кадре. Оценивались как «популярные» фильмы, попавшие в ежегодный топ-50 по кассовым сборам, так и «престижные» фильмы, номинированные на премии таких организаций, как Оскар и Золотой глобус. Такой подход позволил получить более точные данные о динамике репрезентации, чем ручной просмотр, сосредотачивающийся преимущественно на главных ролях.
Результаты исследования показывают, что с 2010 года в Голливуде действительно наблюдается рост многообразия актерских составов. Увеличилось представительство женщин и актеров различных этнических групп, включая чернокожих, латиноамериканцев, восточных и южных азиатов. При этом, как отмечают эксперты, разнообразие растет не только среди второстепенных персонажей, но и в основном составе. Это подтверждает, что прогресс идет системно, а не за счет отдельных фильмов с полностью небелым актерским составом, таких как «Черная Пантера».
Однако, по словам Баммана, до сих пор наблюдается неравенство в главных ролях: разнообразие в основных составах уступает второстепенным ролям, особенно это касается женщин и представителей меньшинств. Например, доля женщин на экране увеличилась с 25% в 1980-2010 годах до примерно 40% в 2022 году. Это указывает на устойчивое, пусть и медленное изменение, при этом мужчин белой расы среди исполнителей главных ролей по-прежнему больше всего.
Инновационность подхода ученых из Беркли заключается в использовании автоматизированных технологий, что стало возможным благодаря новому федеральному регламенту США, который позволил специалистам обходить «цифровые замки» на DVD-дисках. Петиция, поданная юридической школой Самуэльсона при университете Беркли, помогла разрешить образовательным учреждениям взламывать защиту на DVD и электронных книгах для проведения крупных научных исследований. Поддержка со стороны авторских институтов позволила университетам законно анализировать защищенные авторскими правами материалы, в частности, кино и телешоу.
Интересно, что команда Баммана также использовала открытые данные и опросы для уточнения восприятия зрителей расовой и гендерной принадлежности актеров, избегая автоматического определения этнической принадлежности или пола. «Мы стремимся понять, как зритель воспринимает репрезентацию» — поясняет Бамман.
Помимо этого, анализ подтвердил недостаток представительства чернокожих актеров в фильмах, номинированных на премии, по сравнению с популярными картинами, особенно в период с 1980 по 2010 годы. Чтобы содействовать развитию исследований в области репрезентации в кино, ученые из Беркли опубликовали метаданные об актерах, например, информацию о кадрах, где они появляются, что позволяет другим экспертам продолжать изучение репрезентации.
Ранее российские ученые создали уникальную ИИ-модель, которая позволяет удаленно идентифицировать человека по селфи с паспортом.
