为什么美国大片中女性形象都是勇敢、能打架，几乎看不到柔弱、楚楚可怜、撒娇的样子？是女权主义政治正确吗？ 第1页

题主一开始就说“看过的欧美影片并不太多”，相当于是个机智的免责声明了...事实上，仅以好莱坞为例，大部分女性角色不仅没有「勇敢、能打架，几乎看不到柔弱、楚楚可怜、撒娇的样子」，甚至连出镜时间，都在一个看不见的规则下被限制着。

我们从数据的角度分析一下这个问题。

很多人可能没想到，机器学习技术也能运用到研究「好莱坞是否存在性别歧视」的问题上。事实上当我们统计检测了男性和女性演员在荧幕上出现的时间后，机器学习系统告诉我们，在近几年很火爆的好莱坞电影中，男性演员的出镜时间几乎是女演员的两倍。

机器学习的新发现

这款机器学习系统由南加州大学、吉娜·戴维斯媒体性别研究院、谷歌慈善组织等合作研发。系统采用了用于语音和脸部识别的算法，同时通过大量的视频进行训练，它能够识别出视频中的演员是男性还是女性，以及估算他们的出镜时间，甚至能精确到秒。

系统分析了过去三年中100部票房最高的真人电影后，发现女性演员在电影中出镜的平均比例仅为36%。

而在奥斯卡获奖影片中，女演员露脸的比例更低，才32%，有台词的戏份比例仅27%。

采用同时进行语音和面部识别的算法，这套机器学习系统能在15分钟内将一部长电影分析完毕，而且对一个人出现镜头中却是另一个人在说话的场景也能做出区分。系统的主要研发人员、南加州大学教授 Shri Narayanan 说：“我们经常发现，画面中出现的是女演员的声音，但露脸的却是男演员。”

在总共分析了300部电影后，系统发现女性演员只在一种电影中出镜时间多于男演员——恐怖电影，出镜率为53%。在剧情片中，女性演员的平均出镜率仅三分之一，而在犯罪片中，这个数字连四分之一都不到。

而在过去三年票房前100的电影中，女性演员出镜比例均低于男性演员。

机器学习发现问题的意义

伦敦国王学院的 Ginette Vincendeau 教授认为，计算出女性的出境比例能促进矫正生活中的性别歧视问题。

吉娜·戴维斯媒体性别研究院CEO Madeline Di Nonno 认为：“过去十年中，我们和很多影视公司深入合作，他们很真诚地想改善电影中的性别不平衡问题。很多影视公司想使用我们这套系统，分析它们出品的电影和电视剧等。”

研究人员同时还用机器学习算法分析电影剧本，这样能够对进一步地对女性演员在剧中的角色谈些见解，比如她们的对话内容等。此前研究团队还用自然语言处理系统分析了各种电影和流派中使用性别语言的不同之处。

虽然近期有研究指出，好莱坞在荧幕中实现男女平等仍然有很长的路要走，但同时也认为观众其实喜欢看女演员领衔的电影。Shri Narayanan 发现，女演员主演的电影在票房表现上要优于男演员主演的电影，前者平均票房为8900万美元，而后者为7500万美元。

Vincendeau 认为，女演员主演的票房不错并不意味着好莱坞在改变，电影界首先需要作出改变的应该是电影公司，这要取决于他们愿意让越来越多的女性演员在荧幕上担任主要角色。

不过，机器学习系统对好莱坞演员的分析报告也逐渐引起了业界的反响，有41%的电影公司受此影响，计划在未来发行的电影中增加女性演员的出境比例。

奥斯卡获奖演员、吉娜·戴维斯媒体歧视研究院创始人吉娜·戴维斯说，在接下来的5到10年内，荧幕中的“隐形性别歧视”问题会得到大幅改观。而这也向我们证明人工智能和数据是多么强大的工具，帮助人们发现生活中未意识到的偏见问题，让人们相信，问题就在那里，并不会因为我们没有察觉而等于不存在。

参考资料：

https://www.newscientist.com/article/2123926-machine-learning-reveals-lack-of-female-screen-time-in-top-films/ https://www.google.com/intl/en/about/main/gender-equality-films/

对了，假如你对无人驾驶算法有兴趣或者有研究，那这块儿 1070ti 可能是属于你的，快来试试！！ 传送门：别忙着准备期末，这里有块1070ti等你拿

拓展阅读：

世上最大的不可描述网站也向AI和机器学习势力低头了！

以彼之道，还施彼身——使用机器学习来揪出作弊的玩家

人工智能揭秘，带你了解AI的前世今生

一派胡言！

我看到的电影就不是这样的！

像什么《加勒比海盗》、《星际迷航》、《律政俏佳人》、《吸血鬼猎人巴菲》、《古墓丽影》、《谍影重重》、 《人猿星球》 、《X档案》 、《神探飞机头》 等等等等，里面的女主角都是漂亮柔弱、楚楚可怜、并且还会撒娇！