
Con la ayuda de la IA, los investigadores de la UC Berkeley confirman que Hollywood se está volviendo más diverso
Un nuevo estudio utilizó tecnología de reconocimiento facial para rastrear la cantidad de tiempo que los actores aparecen en pantalla en más de 2.300 películas. Michelle Yeoh, a la izquierda, reacciona con emoción al aceptar el premio a la mejor interpretación de una actriz en un papel principal por «Everything Everywhere All at Once» en los Oscar 2023. Jamie Lee Curtis, desde la derecha, y Ke Huy Quan están entre el público. Chris Pizzello/AP 4 de noviembre de 2024 Con éxitos de taquilla recientes como Black Panther: Wakanda Forever , La Sirenita y Everything Everywhere All at Once, el espectador promedio podría asumir que los elencos de las películas de Hollywood son más diversos ahora que hace 10 o 20 años. Pero verificar estas percepciones puede ser complicado. Incluso antes de que la campaña en las redes sociales #OscarsSoWhite de 2015 pusiera de relieve la falta de diversidad en las películas nominadas a los premios Oscar, los estudiosos del cine habían empezado a documentar la falta de representación de mujeres y actores de color en Hollywood. Para ello, es necesario ver cientos de horas de películas y tomar notas meticulosas sobre la actuación de cada actor, incluso si el actor fue elegido para un papel principal y tiene un diálogo significativo, y con qué frecuencia aparece el actor en pantalla. Ahora, un equipo de investigadores de la Universidad de California en Berkeley está utilizando la visión artificial para acelerar drásticamente este proceso. Al someter las películas a la “mirada de silicio”, esperan que los investigadores puedan analizar una gama más amplia de películas (y plantear preguntas más detalladas sobre la representación) que nunca antes. “Considero que este trabajo es complementario a la visualización humana. Creo que si tienes la capacidad de ver cientos de películas como han hecho otros estudios, deberías hacerlo, porque esos métodos probablemente serán más precisos”, dijo David Bamman , profesor asociado de la Escuela de Información de la UC Berkeley. “Pero la automatización puede darnos acceso a la medición a una escala mucho mayor. Podemos aplicar métodos de visión artificial validados a una colección mucho mayor de películas de las que podríamos ver, y con una granularidad más fina de la que podríamos medir a mano”. En un nuevo estudio que aparece esta semana en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences , Bamman y su equipo utilizaron tecnología de reconocimiento facial para rastrear la cantidad de tiempo que los actores aparecen en pantalla en más de 2.300 películas de Hollywood estrenadas entre 1980 y 2022, un total de 4.412 horas de metraje. Analizaron tanto películas «populares», definidas como las 50 más taquilleras de cada año, como películas «de prestigio», que son películas nominadas a «Mejor Película» por al menos una de seis organizaciones diferentes, incluidos los Premios de la Academia y los Globos de Oro. El estudio confirmó que, desde 2010, las películas de Hollywood se han vuelto más diversas, con una representación cada vez mayor de actores mujeres, negros, hispanos/latinos, asiáticos del este y del sur de Asia. No solo Hollywood en su conjunto es más diverso, sino que los elencos de las películas individuales también se están volviendo más diversos, lo que significa que el cambio no se debe únicamente a un pequeño número de películas con elencos que no son blancos, como Black Panther. “Si eligieras una película que se esté haciendo ahora y la vieras, en promedio verías una mayor diversidad en ella que en una película que se hizo hace 10 años. Sin embargo, también descubrimos que todavía hay mayor diversidad en los papeles secundarios que en los protagonistas”, dijo Bamman. “Esto resalta una de las ventajas de nuestro enfoque. Muchos trabajos que han analizado la representación de la raza y el género utilizando métodos manuales se han centrado, por necesidad, en los actores principales, pero aquí vemos que hay mucha más diversidad a medida que se avanza en la lista del elenco”. Rompiendo los candados digitales Los métodos automatizados que utilizaron Bamman y su equipo son posibles ahora gracias a una nueva regulación federal que suavizó los “bloqueos digitales” en los DVD. Desde que se aprobó la Ley de Derechos de Autor del Milenio Digital en Estados Unidos en 1998, las protecciones de derechos de autor han prohibido estrictamente a los investigadores romper los bloqueos digitales de los DVD que impiden que un DVD sea pirateado y protegen los derechos del titular de los derechos de autor. Con estas protecciones tecnológicas en vigor, es muy difícil someter las películas a nuevas tecnologías de visión artificial que puedan reconocer y rastrear la apariencia de rostros u objetos en el vídeo. Sin embargo, inspirados por un instituto de capacitación sobre cómo la ley moldea la investigación computacional que fue organizado por la coautora Rachael Samberg, directora de comunicación académica y política de información en la Biblioteca de la Universidad de California en Berkeley, la Clínica de Derecho, Tecnología y Política Samuelson de la Universidad de California en Berkeley y la Alianza de Autores solicitaron a la Oficina de Derechos de Autor de Estados Unidos que permitiera a las instituciones de educación superior descifrar estos bloqueos en los DVD y en los libros electrónicos para llevar a cabo una minería de datos a gran escala para la investigación y la enseñanza académicas. Con la ayuda del testimonio de Bamman en 2021, la oficina aprobó la exención y la renovó en 2024. “El trabajo que hemos realizado en varias unidades y departamentos de la UC Berkeley ayudó a demostrar a la Oficina de Derechos de Autor que esta exención es fundamental para el avance de las prácticas de investigación modernas que dependen del análisis computacional”, afirmó Samberg. “Por primera vez, los académicos estadounidenses ahora pueden llevar a cabo este tipo de investigación a gran escala sobre programas de televisión y películas”. Aunque los investigadores ahora pueden eludir las protecciones tecnológicas para estudiar películas y libros con derechos de autor, todavía hay reglas estrictas sobre cómo se pueden usar y compartir los datos. En primer lugar, cualquier institución que quiera realizar tales análisis debe ser propietaria del material, lo que significa que Bamman y