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Esaminare il pregiudizio di genere nei testi delle canzoni

Analizzando come la musica rifletta e plasmi le percezioni di genere attraverso i testi.

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

― 6 leggere min


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Indice

La musica e i suoi testi possono influenzare come vediamo il mondo, soprattutto riguardo ai ruoli di genere. Molte canzoni esprimono emozioni e raccontano storie. però, alcune canzoni possono anche diffondere idee dannose sui generi. Questo rende importante esaminare attentamente i testi delle canzoni e vedere come potrebbero mostrare pregiudizi verso i diversi generi.

L'analisi del linguaggio naturale (NLP) è uno strumento che può aiutarci ad analizzare i testi delle canzoni. Ci permette di guardare il testo nelle canzoni, dandoci spunti sui diversi temi e sulle questioni legate al genere. Studi precedenti hanno dimostrato che le parole possono portare pregiudizi, riflettendo le opinioni della società sui generi. Possiamo usare questi risultati per controllare i pregiudizi nei testi delle canzoni. Anche se alcune ricerche hanno guardato a come il genere dell'artista influisce sui testi, non ce ne sono molte che si concentrano sui pregiudizi all'interno dei testi stessi.

Questa analisi mira a combinare il topic modeling con le misurazioni del Pregiudizio di genere nei testi delle canzoni. Il topic modeling ci aiuta a trovare temi comuni in un insieme di testi, come i testi delle canzoni. Usando questo metodo, possiamo vedere come il pregiudizio di genere cambia tra diversi temi e stili musicali.

Metodologia

Per cominciare, abbiamo analizzato una grande raccolta di testi di canzoni. Il nostro dataset includeva oltre 537.000 canzoni di vari generi come pop, rap, rock e country. Abbiamo anche fatto in modo di rappresentare equamente i diversi generi, così i nostri risultati non sarebbero stati influenzati da troppe canzoni di un solo genere.

Abbiamo usato una tecnica specifica chiamata BERTopic per identificare i temi comuni nei testi. Questo metodo prevede di trasformare i testi in un formato che facilita il raggruppamento di canzoni simili. Ogni tema rappresenta un argomento presente in un gruppo di canzoni.

Dopo aver identificato questi temi, abbiamo cercato pregiudizi di genere nei testi usando un metodo chiamato Single Category Word Embedding Association Test (SC-WEAT). Questo metodo calcola il legame tra alcune parole nei testi e parole legate al genere. Analizzando queste connessioni, siamo riusciti a scoprire se determinati temi mostrassero un pregiudizio verso un genere rispetto a un altro.

Risultati

Analisi dei temi

Dopo aver condotto la nostra analisi, abbiamo identificato oltre 540 temi diversi nei testi delle canzoni. Alcuni temi erano più comuni in certi generi. Ad esempio, le canzoni rap contenevano molti temi espliciti, mentre le canzoni pop mostrano argomenti più vari. Uno dei temi più comuni era incentrato su linguaggio volgare e misoginia, specialmente nei testi rap.

Quando abbiamo esaminato questo tema da vicino, abbiamo trovato molti testi che includevano linguaggio offensivo verso le donne. Questo rifletteva un modello preoccupante nel genere, dove le opinioni misogine vengono spesso espresse. Inoltre, abbiamo osservato un cambiamento storico nei temi dei testi delle canzoni nel tempo. Le canzoni più vecchie si concentravano spesso sul romanticismo, ma c'è stato un evidente spostamento verso temi sessuali e oggettivazione delle donne negli ultimi decenni.

Analisi del pregiudizio di genere

Utilizzando il metodo SC-WEAT, abbiamo quantificato il pregiudizio di genere nei testi. I nostri risultati hanno mostrato che le parole legate all'intelligenza e alla forza erano principalmente associate agli uomini. Al contrario, le parole legate alla bellezza e alla debolezza erano più comunemente legate alle donne.

Questo suggerisce un chiaro schema dove le canzoni presentano spesso gli uomini come forti e capaci mentre rappresentano le donne come oggetti o si concentrano sul loro aspetto fisico. Analizzando come i diversi generi mostrassero questo pregiudizio, abbiamo scoperto che non c'è una singola tendenza in tutti i generi. I pregiudizi variavano a seconda del tema e dello stile musicale.

Ad esempio, nel rap, le parole legate a caratteristiche sgradevoli tendevano ad essere più associate a caratteristiche maschili. D'altra parte, nella musica pop, le caratteristiche femminili apparivano più frequentemente, mostrando l'oggettivazione delle donne. Questo significa che le donne vengono spesso collegate al loro aspetto piuttosto che alle loro abilità o intelligenza.

Inoltre, abbiamo notato che gli stessi temi potevano mostrare pregiudizi diversi a seconda del genere. Ad esempio, un tema comune sul cuore spezzato potrebbe mostrare un pregiudizio maschile in un genere, mentre dimostra un pregiudizio femminile in un altro. Questo sottolinea l'importanza di guardare oltre la superficie e analizzare come il pregiudizio possa variare anche all'interno di temi simili.

Discussione

I risultati di questa analisi illuminano il ruolo della musica nel plasmare le percezioni di genere. I chiari schemi di pregiudizio nei testi delle canzoni sollevano preoccupazioni su come la musica possa contribuire a propagare stereotipi di genere. La prevalenza di linguaggio misogino, specialmente nel rap, evidenzia problemi significativi all'interno di questo genere. L'uso massiccio di termini volgari e derogatori rinforza stereotipi negativi sulle donne.

L'analisi di come i temi cambiano nel tempo rivela una tendenza preoccupante di crescente sessualizzazione e oggettivazione delle donne nei testi delle canzoni. Questo spostamento evidenzia la necessità di un costante scrutinio su come la musica contribuisca alle opinioni sociali sui ruoli di genere.

Un altro aspetto essenziale è la necessità di una comprensione più approfondita del genere oltre il binario maschio-femmina. Sebbene questo studio si fosse concentrato su caratteristiche maschili e femminili, è fondamentale considerare altre identità di genere nella ricerca futura.

Inoltre, mentre abbiamo usato un metodo per categorizzare i testi in temi, potrebbero esserci più argomenti presenti in una singola canzone. Questa complessità può rendere difficile interpretare i risultati. Le canzoni spesso portano significati ed emozioni ricche, e comprendere queste sfumature è vitale per affrontare i pregiudizi.

Lavoro Futuro

Andando avanti, è cruciale esaminare i testi delle canzoni in altre lingue e culture. Farlo potrebbe ampliare la comprensione di come i pregiudizi di genere si manifestano a livello globale. È anche importante introdurre rappresentazioni più varie del genere nella ricerca per creare un quadro più inclusivo.

Con l'evoluzione della musica, è essenziale continuare ad analizzare i testi per riconoscere e sfidare stereotipi e pregiudizi. Combinando l'analisi dei temi con le misurazioni del pregiudizio di genere, possiamo comprendere meglio come la musica rifletta e influenzi gli atteggiamenti sociali.

In generale, questa ricerca sottolinea l'importanza di esaminare criticamente i testi delle canzoni per riconoscere i temi ricorrenti del pregiudizio di genere. La musica gioca un ruolo potente nelle nostre vite, e comprendere come possa plasmare le percezioni sul genere è essenziale per promuovere una società più equa.

Fonte originale

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

Estratto: 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.

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

Ultimo aggiornamento: 2024-09-24 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2409.15949

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

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

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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