Author:
Firmino Vitória Pereira,Lopes Janaina Nogueira de S.,Reis Valéria Q.
Abstract
Este trabalho apresenta uma análise de um corpus composto por 138.368 músicas brasileiras a fim de identificar vieses de gênero. Para isso, foram utilizados métodos de Processamento de Linguagem Natural para definir o conjunto de adjetivos mais utilizados para caracterizar homens e mulheres nas canções. Os resultados mostram que o gênero feminino é frequentemente descrito utilizando predicativos que remetem à aparência física, enquanto o gênero oposto é constantemente descrito a partir de sua boa personalidade. Nossos resultados corroboram outros estudos da literatura e jogam luz na discussão sobre a perpetuação do sexismo em nossa sociedade e na necessidade de intervenção para proporcionar equidade de oportunidade para as mulheres.
Publisher
Sociedade Brasileira de Computação
Reference14 articles.
1. Barocas, S. and Selbst, A. D. (2016). Big data’s disparate impact. California Law Review, 104(3):671–732.
2. Caliskan, A., Ajay, P. P., Charlesworth, T., Wolfe, R., and Banaji, M. R. (2022). Gender bias in word embeddings: A comprehensive analysis of frequency, syntax, and semantics. In Proceedings of the 2022 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society, AIES ’22. ACM.
3. Caseli, H. M. and Nunes, M. G. V., editors (2024). Processamento de Linguagem Natural: Conceitos, Técnicas e Aplicações em Português. BPLN, 2 edition.
4. Desvelar, S. (2024). Danos e discriminação algorítmica: Mapeamento. Desvelar Justiça racial, IA e tecnologias digitais. Acesso em: 22/03/2024.
5. Duprat, R. (2008). Fruição, sedução e produção: o papel da mulher na música. Música em Perspectiva, 1(1).