L'intelligenza artificiale ha quantificato 100 anni di stereotipi sulle donne

Una innovativa ricerca portata avanti dall'Università americana di Stanford e pubblicata sulla rivista dell'Accademia delle Scienze degli Stati Uniti, Pnas, ha stabilito, mediante l'intelligenza artificiale, la "misura esatta" degli stereotipi su donne e etnie differenti e della loro evoluzione nel tempo. I dati sono emersi dall'analisi dei testi di quotidiani, periodici e libri pubblicati nell'ultimo secolo negli Stati Uniti. È venuto fuori un totale di 200 milioni di parole.

I ricercatori hanno sfruttato una tecnica di apprendimento automatico nella quale ogni parola inglese è rappresentata da un vettore e che permette la creazione mappe geometriche vettoriali, al fine di catturare le relazioni semantiche tra le parole corrispondenti. Ad esempio, se i vettori sono più vicini tra loro, significa che anche le parole da essi rappresentate sono spesso usate insieme in una frase.

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Gli autori hanno dichiarato: "Vogliamo dimostrare che gli algoritmi di apprendimento automatico possono rappresentare un potente strumento per quantificare le tendenze storiche e i cambiamenti sociali. Mediante applicazioni specifiche sviluppiamo metriche basate su algoritmi al fine di identificare come gli stereotipi di genere e gli approcci alle minoranze etniche negli Stati Uniti si siano evoluti durante il XX e il XXI secolo a partire dal 1910. Il nostro quadro apre una fruttuosa intersezione tra apprendimento automatico e scienza sociale quantitativa".

Le parole analizzate dal computer sono state aggiunte anche ai dati dei censimenti americani degli ultimi 100 anni. In questo modo, è stato possibile avere un panorama completo della società americana dal periodo dei movimenti femministi degli anni '60 all'immigrazione asiatica: è emerso che specifici aggettivi e determinate occupazioni erano più strettamente associati nel tempo con le donne o con particolari etnie.

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