¿Son los banqueros hombres y las enfermeras mujeres? Estos roles de género estereotipados pueden reforzarse y reforzarse a través del contenido en línea. Un estudio demuestra que las imágenes en Internet utilizan mucho más clichés que textos, al menos en el área de habla inglesa. Esta distorsión es especialmente preocupante si se tiene en cuenta que cada vez más personas prefieren consumir contenidos visuales online. Un experimento muestra que los prejuicios de género eran más pronunciados varios días después de una búsqueda de imágenes en línea en comparación con una búsqueda basada en texto.
Internet representa la fuente más importante de información y entretenimiento para un número cada vez mayor de personas. La atención se desplaza cada vez más de los textos a las imágenes. «Cada año, la gente pasa menos tiempo leyendo y más tiempo mirando imágenes», escribe un equipo dirigido por Douglas Guilbeault de la Universidad de California en Berkeley. “Cada día, millones de personas descargan imágenes de plataformas como Google y Wikipedia, y millones más interactúan a través de redes sociales como Instagram y TikTok, que consisten principalmente en compartir contenido visual”.
Estereotipos de género en imágenes y textos
Pero, ¿qué impacto tiene este cambio hacia más imágenes en nuestra percepción de los roles de género? Para responder a esta pregunta, Guilbeault y su equipo examinaron asociaciones de género en textos e imágenes relacionadas con casi 3.500 categorías sociales, incluidos títulos de trabajo como médico, diseñador de interiores y modelo, así como roles sociales como vecino o colega. Los investigadores utilizaron como bases de datos más de un millón de imágenes de Google, Wikipedia e Internet Movie Database (IMDb), así como miles de millones de palabras de estas plataformas.
Dado que los respectivos términos del texto en inglés son neutrales en cuanto al género, el equipo evaluó el contexto del texto para determinar si se pretendía un género específico. Para determinar el género percibido de las personas en las imágenes, reclutaron a más de 6.000 personas en línea para hacer la comparación. «Para cada categoría individual calculamos el porcentaje de mujeres y hombres representados en las imágenes y los textos», explica el equipo.
Las imágenes están más distorsionadas que el texto.
El resultado: «Encontramos que los prejuicios de género son consistentemente más pronunciados en las imágenes que en los textos, tanto para las categorías femeninas como masculinas», informan los investigadores. Por ejemplo, una búsqueda de «detective» arrojó casi exclusivamente imágenes de detectives varones. Sin embargo, en los textos la proporción de género estaba casi equilibrada. La búsqueda de “modelo”, sin embargo, condujo principalmente a imágenes de modelos femeninas, mientras que los textos también eran predominantemente femeninos, pero en mayor medida también de modelos masculinos.
Guilbeault y su equipo también descubrieron que, en general, las mujeres estaban subrepresentadas en los resultados de búsqueda y, nuevamente, más en las imágenes que en el texto. La búsqueda de imágenes de Google mostró una sobrerrepresentación masculina en el 62% de las categorías, mientras que los textos de Google News mostraron una sobrerrepresentación masculina en sólo el 56% de las categorías.
Los investigadores compararon este resultado con los datos del censo de EE. UU. para ver qué tan bien están representados realmente las mujeres y los hombres en sus respectivos grupos ocupacionales y cuál es la distribución en la percepción pública. Esto demostró que, si bien los textos tienden a representar una mayor igualdad de género de lo que es realista considerando los datos del censo, la subrepresentación de las mujeres en las imágenes es más pronunciada que en la realidad.
Influencia en nuestros prejuicios
Pero, ¿influyen realmente esas distorsiones en nuestra percepción de los roles de género? Los investigadores lo probaron en un experimento. Pidieron a 450 personas que buscaran trabajos específicos en Google News o Google Imágenes o, como grupo de control, que buscaran objetos aleatorios. Inmediatamente después del experimento y nuevamente tres días después, se preguntó a los sujetos de prueba con qué género asociaban ciertos grupos ocupacionales. Además, probaron la fuerza de estas asociaciones mediante la llamada prueba de asociación implícita.
«Nuestro experimento muestra que buscar en Google imágenes en lugar de descripciones textuales de puestos aumenta el sesgo de género de los participantes», informan los investigadores. Incluso tres días después del experimento, las personas que buscaron en Google imágenes relacionadas con trabajos tenían prejuicios de género más fuertes que aquellos que buscaron en Google textos relacionados con trabajos u objetos.
Relevante para imágenes generadas por IA
«Estos hallazgos sugieren que las imágenes en línea y, por lo tanto, el mundo en línea no sólo tienen un fuerte sesgo de género, sino que este sesgo de género también podría influir en otras distorsiones específicas de género en la vida cotidiana», escriben Bas Hofstra y Anne Maaike Mulders de la Universidad Radboud de Nijmegen en un comentario que acompaña al estudio, también publicado en la revista Nature.
Especialmente teniendo en cuenta que la inteligencia artificial también está creando cada vez más imágenes, es importante comprender los mecanismos que conducen a la distorsión y tomar contramedidas. “Si las imágenes generadas por IA se basan en imágenes en línea que ya están diferenciadas por género, las imágenes en Internet podrían volverse cada vez más sesgadas por género”, dicen Hofstra y Mulders.
Fuente: Douglas Guilbeault (Universidad de California, Berkeley) et al., Nature, doi: 10.1038/s41586-024-07068-x
