Новая методика позволяет не только ускорить анализ, но и охватить большее количество фильмов, чем это возможно при ручном просмотре.
Ученые из Калифорнийского университета в Беркли разработали уникальный метод автоматизированного анализа кинофильмов с использованием технологий компьютерного зрения для оценки репрезентации различных социальных групп. В ходе исследования команда под руководством профессора Дэвида Баммана изучила репрезентацию актеров в более чем 2300 голливудских фильмах, выпущенных с 1980 по 2022 год.
Для анализа специалисты использовали методику распознавания лиц, которая позволила отслеживать длительность присутствия актеров в кадре. Оценивались как «популярные» фильмы, попавшие в ежегодный топ-50 по кассовым сборам, так и «престижные» фильмы, номинированные на премии таких организаций, как Оскар и Золотой глобус. Такой подход позволил получить более точные данные о динамике репрезентации, чем ручной просмотр, сосредотачивающийся преимущественно на главных ролях.
Результаты исследования показывают, что с 2010 года в Голливуде действительно наблюдается рост многообразия актерских составов. Увеличилось представительство женщин и актеров различных этнических групп, включая чернокожих, латиноамериканцев, восточных и южных азиатов. При этом, как отмечают эксперты, разнообразие растет не только среди второстепенных персонажей, но и в основном составе. Это подтверждает, что прогресс идет системно, а не за счет отдельных фильмов с полностью небелым актерским составом, таких как «Черная Пантера».
