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Examiner le biais de genre dans les paroles de chansons

Analyser comment la musique reflète et façonne les perceptions de genre à travers les paroles.

Danqing Chen, Adithi Satish, Rasul Khanbayov, Carolin M. Schuster, Georg Groh

― 7 min lire


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Table des matières

La musique et ses paroles peuvent influencer notre vision du monde, surtout en ce qui concerne les rôles de genre. Beaucoup de chansons expriment des émotions et racontent des histoires. Cependant, certaines chansons peuvent aussi véhiculer des idées nuisibles sur le genre. C'est pourquoi il est important d'examiner de près les paroles des chansons et de voir comment elles peuvent montrer un biais contre les différents genres.

Le Traitement du langage naturel (NLP) est un outil qui peut nous aider à analyser les paroles des chansons. Il nous permet d'explorer le texte des chansons, ce qui nous donne des perspectives sur les différents thèmes et les questions de genre. Des études précédentes ont montré que les mots peuvent porter des biais, reflétant les opinions sociétales sur le genre. On peut utiliser ces résultats pour vérifier les biais dans les paroles des chansons. Bien que certaines recherches se soient concentrées sur l'impact du genre de l'artiste sur les paroles, il n'y a pas beaucoup qui se concentre sur le biais au sein des paroles elles-mêmes.

Cette analyse vise à combiner la Modélisation de sujets avec des mesures du Biais de genre dans les paroles des chansons. La modélisation de sujets nous aide à trouver des thèmes communs dans un corpus de texte, comme les paroles de chansons. En utilisant cette méthode, on peut voir comment le biais de genre change à travers différents thèmes et styles musicaux.

Méthodologie

Pour commencer, on a analysé une grande collection de paroles de chansons. Notre ensemble de données comprenait plus de 537 000 chansons dans divers genres comme la pop, le rap, le rock et la country. On a aussi veillé à représenter équitablement les différents genres, afin que nos résultats ne soient pas influencés par trop de chansons d'un seul genre.

On a utilisé une technique spécifique appelée BERTopic pour identifier les thèmes communs dans les paroles. Cette méthode consiste à transformer les paroles en un format qui facilite le regroupement de chansons similaires. Chaque thème représente un sujet présent dans un groupe de chansons.

Après avoir identifié ces thèmes, on a cherché des biais de genre dans les paroles en utilisant une méthode appelée le Single Category Word Embedding Association Test (SC-WEAT). Cette méthode calcule la connexion entre certains mots des paroles et des mots liés au genre. En analysant ces connexions, on a pu déterminer si certains thèmes montraient un biais envers un genre par rapport à un autre.

Résultats

Analyse des thèmes

Après avoir fait notre analyse, on a identifié plus de 540 thèmes différents dans les paroles des chansons. Certains thèmes étaient plus courants dans certains genres. Par exemple, les chansons de rap contenaient beaucoup de thèmes explicites, tandis que les chansons pop montraient des sujets plus diversifiés. Un des thèmes les plus fréquents était axé sur le langage vulgaire et le Misogynie, surtout dans les paroles de rap.

Quand on a examiné ce thème de près, on a trouvé de nombreuses paroles qui contenaient un langage offensant envers les femmes. Cela reflétait un schéma problématique dans le genre, où les vues misogynistes sont souvent exprimées. De plus, on a observé un changement historique dans les thèmes des paroles au fil du temps. Les chansons d'autrefois se concentraient souvent sur la romance, mais il y a eu un changement notable vers des thèmes sexuels et l'objectivation des femmes ces dernières décennies.

Analyse du biais de genre

En utilisant la méthode SC-WEAT, on a quantifié le biais de genre dans les paroles. Nos résultats ont montré que les mots liés à l'intelligence et à la force étaient principalement associés aux hommes. En revanche, les mots liés à la beauté et à la faiblesse étaient plus souvent liés aux femmes.

Cela suggère un schéma clair où les chansons présentent souvent les hommes comme forts et capables, tandis qu'elles dépeignent les femmes comme des objets ou se concentrent sur leur apparence physique. En analysant comment différents genres affichaient ce biais, on a découvert qu'il n'y a pas une seule tendance dans tous les genres. Les biais variaient selon le sujet et le style musical.

Par exemple, dans le rap, les mots liés à des attributs désagréables penchaient généralement vers les caractéristiques masculines. D'un autre côté, dans la pop, les caractéristiques féminines apparaissaient plus fréquemment, montrant l'objectivation des femmes. Cela signifie que les femmes sont souvent reliées à leur apparence plutôt qu'à leurs capacités ou à leur intelligence.

De plus, on a remarqué que les mêmes thèmes pouvaient montrer des biais différents selon le genre. Par exemple, un thème commun sur le chagrin d'amour pourrait montrer un biais masculin dans un genre, tandis qu'il démontrerait un biais féminin dans un autre. Cela souligne l'importance d'aller au-delà de la surface et d'analyser comment le biais peut varier même au sein de thèmes similaires.

Discussion

Les résultats de cette analyse mettent en lumière le rôle de la musique dans la formation des perceptions de genre. Les schémas clairs de biais dans les paroles de chansons soulèvent des inquiétudes sur la façon dont la musique peut aider à propager des stéréotypes de genre. La prévalence du langage misogyne, en particulier dans le rap, souligne des problèmes significatifs au sein de ce genre. L'utilisation excessive de termes vulgaires et péjoratifs renforce des stéréotypes négatifs sur les femmes.

L'analyse de l'évolution des thèmes au fil du temps révèle une tendance préoccupante d'augmentation de la sexualisation et de l'objectivation des femmes dans les paroles des chansons. Ce changement met en évidence la nécessité d'un examen continu de la façon dont la musique contribue aux opinions sociétales sur les rôles de genre.

Un autre aspect essentiel est la nécessité d'une compréhension plus approfondie du genre au-delà de la dichotomie binaire homme-femme. Bien que cette étude se soit concentrée sur les caractéristiques masculines et féminines, il est important de prendre en compte d'autres identités de genre dans les recherches futures.

En outre, bien qu'on ait utilisé une méthode pour catégoriser les paroles en thèmes, il pourrait y avoir plusieurs thèmes présents dans une seule chanson. Cette complexité peut rendre difficile l'interprétation des résultats. Les chansons portent souvent des significations et des émotions riches, et comprendre ces nuances est essentiel pour aborder les biais.

Travaux futurs

Pour aller de l'avant, il est crucial d'examiner les paroles des chansons dans d'autres langues et cultures. Cela pourrait élargir la compréhension de la façon dont les biais de genre se manifestent à l'échelle mondiale. Il est également important d'introduire des représentations plus variées du genre dans la recherche pour créer une image plus inclusive.

Alors que la musique continue d'évoluer, il est essentiel de continuer à analyser les paroles pour reconnaître et contester les stéréotypes et les biais. En combinant l'analyse thématique avec des mesures de biais de genre, on peut mieux comprendre comment la musique reflète et influence les attitudes sociétales.

Dans l'ensemble, cette recherche souligne l'importance d'examiner de manière critique les paroles des chansons pour reconnaître les thèmes récurrents du biais de genre. La musique joue un rôle puissant dans nos vies, et comprendre comment elle peut façonner les perceptions du genre est essentiel pour favoriser une société plus équitable.

Source originale

Titre: Beats of Bias: Analyzing Lyrics with Topic Modeling and Gender Bias Measurements

Résumé: This paper uses topic modeling and bias measurement techniques to analyze and determine gender bias in English song lyrics. We utilize BERTopic to cluster 537,553 English songs into distinct topics and chart their development over time. Our analysis shows the thematic shift in song lyrics over the years, from themes of romance to the increasing sexualization of women in songs. We observe large amounts of profanity and misogynistic lyrics on various topics, especially in the overall biggest cluster. Furthermore, to analyze gender bias across topics and genres, we employ the Single Category Word Embedding Association Test (SC-WEAT) to compute bias scores for the word embeddings trained on the most popular topics as well as for each genre. We find that words related to intelligence and strength tend to show a male bias across genres, as opposed to appearance and weakness words, which are more female-biased; however, a closer look also reveals differences in biases across topics.

Auteurs: Danqing Chen, Adithi Satish, Rasul Khanbayov, Carolin M. Schuster, Georg Groh

Dernière mise à jour: 2024-09-24 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2409.15949

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.15949

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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