মেশিন-লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক দেখায় যে মহিলা চরিত্রগুলি পুরুষদের তুলনায় কম এজেন্সি এবং বেশি আবেগ প্রদর্শন করে — সায়েন্সডেইলি –

গবেষকরা একটি নভেল মেশিন-লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক তৈরি করেছেন যা বিভিন্ন চরিত্রের ক্রিয়া স্বয়ংক্রিয়ভাবে চিনতে মুভি স্ক্রিপ্টে দৃশ্যের বর্ণনা ব্যবহার করে। শত শত মুভি স্ক্রিপ্টে কাঠামো প্রয়োগ করে দেখায় যে এই ক্রিয়াগুলি ব্যাপক লিঙ্গ স্টিরিওটাইপগুলিকে প্রতিফলিত করে, যার মধ্যে কিছু সময়ের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ বলে মনে হয়। ভিক্টর মার্টিনেজ এবং ইউনিভার্সিটি অফ সাউদার্ন ক্যালিফোর্নিয়া, ইউএস-এর সহকর্মীরা ওপেন-অ্যাক্সেস জার্নালে এই ফলাফলগুলি উপস্থাপন করেছেন প্লাস ওয়ান 21 ডিসেম্বরে।

চলচ্চিত্র, টিভি শো এবং অন্যান্য মিডিয়া ধারাবাহিকভাবে ঐতিহ্যগত লিঙ্গ স্টিরিওটাইপগুলিকে চিত্রিত করে, যার মধ্যে কিছু ক্ষতিকারক হতে পারে। এই সমস্যাটি গভীরভাবে বোঝার জন্য, কিছু গবেষক স্ক্রিপ্টগুলিতে প্রচুর পরিমাণে অক্ষর সংলাপ বিশ্লেষণ করার জন্য একটি দক্ষ এবং সঠিক উপায় হিসাবে গণনামূলক কাঠামোর ব্যবহার অন্বেষণ করেছেন। যাইহোক, কিছু ক্ষতিকারক স্টেরিওটাইপগুলি অক্ষরের কথার মাধ্যমে নয়, তাদের কর্মের মাধ্যমে যোগাযোগ করা যেতে পারে।

অক্ষরের ক্রিয়াগুলি কীভাবে স্টেরিওটাইপগুলিকে প্রতিফলিত করতে পারে তা অন্বেষণ করতে, মার্টিনেজ এবং সহকর্মীরা একটি গণনামূলক মডেল তৈরি করতে একটি মেশিন-লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করেছিলেন যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে মুভি স্ক্রিপ্টগুলিতে দৃশ্যের বর্ণনা বিশ্লেষণ করতে পারে এবং বিভিন্ন চরিত্রের ক্রিয়াগুলি সনাক্ত করতে পারে। এই মডেলটি ব্যবহার করে, গবেষকরা 1909 থেকে 2013 সাল পর্যন্ত উত্পাদিত 912টি সিনেমার স্ক্রিপ্ট থেকে 1.2 মিলিয়নেরও বেশি দৃশ্যের বর্ণনা বিশ্লেষণ করেছেন, যা বিশ হাজার অক্ষর দ্বারা সম্পাদিত পঞ্চাশ হাজার ক্রিয়া চিহ্নিত করেছে।

এরপরে, গবেষকরা বিভিন্ন লিঙ্গের অক্ষর দ্বারা সম্পাদিত ক্রিয়াগুলির প্রকারের মধ্যে পার্থক্য ছিল কিনা তা পরীক্ষা করার জন্য পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ পরিচালনা করেন। এই বিশ্লেষণগুলি বেশ কয়েকটি পার্থক্য চিহ্নিত করেছে যা পরিচিত লিঙ্গ স্টেরিওটাইপগুলিকে প্রতিফলিত করে।

উদাহরণস্বরূপ, তারা দেখেছে যে মহিলা চরিত্রগুলি পুরুষ চরিত্রগুলির তুলনায় কম এজেন্সি প্রদর্শন করে এবং মহিলা চরিত্রগুলি স্নেহ দেখানোর সম্ভাবনা বেশি। পুরুষ চরিত্রগুলির “কাঁদতে” বা “কান্না” করার সম্ভাবনা কম এবং মহিলা চরিত্রগুলি অন্য চরিত্রগুলির দ্বারা “গকিং” বা “দেখার” শিকার হওয়ার সম্ভাবনা বেশি থাকে, যা নারীর চেহারার উপর জোর দেয়।

যদিও গবেষকদের মডেলটি প্রতিটি দৃশ্য এবং সামগ্রিক বর্ণনার সাথে স্ক্রিপ্ট সম্পর্কিত সংক্ষিপ্ত সামাজিক প্রেক্ষাপট সম্পূর্ণরূপে ক্যাপচার করার ক্ষমতার সীমার দ্বারা সীমিত, এই ফলাফলগুলি জনপ্রিয় মিডিয়াতে জেন্ডার স্টেরিওটাইপগুলির পূর্ববর্তী গবেষণার সাথে সারিবদ্ধ, এবং কীভাবে সচেতনতা বাড়াতে সাহায্য করতে পারে মিডিয়া ক্ষতিকারক স্টেরিওটাইপগুলিকে স্থায়ী করতে পারে এবং এর ফলে মানুষের বাস্তব-জীবনের বিশ্বাস এবং কর্মকে প্রভাবিত করতে পারে। ভবিষ্যতে, নতুন মেশিন-লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ককে পরিমার্জিত করা যেতে পারে এবং এই সমস্যাটিকে গভীরভাবে বোঝার জন্য লিঙ্গ, বয়স এবং বর্ণের মধ্যে অন্তর্বিভাগের ধারণাগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য প্রয়োগ করা যেতে পারে।

লেখক যোগ করেছেন: “গবেষকরা মিডিয়াতে চরিত্রের সংলাপে স্টেরিওটাইপগুলি সনাক্ত করতে মেশিন-লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করার প্রস্তাব করেছেন, কিন্তু এই পদ্ধতিগুলি চরিত্রের ক্রিয়াগুলির মাধ্যমে যোগাযোগ করা ক্ষতিকারক স্টেরিওটাইপগুলির জন্য দায়ী নয়৷ এই সমস্যাটির সমাধান করার জন্য, আমরা একটি বড় আকারের মেশিন-লার্নিং তৈরি করেছি৷ ফ্রেমওয়ার্ক যা সিনেমার স্ক্রিপ্টের বর্ণনা থেকে চরিত্রের ক্রিয়া সনাক্ত করতে পারে। 912টি সিনেমার স্ক্রিপ্ট থেকে 1.2 মিলিয়ন দৃশ্যের বিবরণ সংগ্রহ করে, আমরা একটি বৃহৎ পরিসরে চলচ্চিত্রের চিত্রায়নে পদ্ধতিগত লিঙ্গ পার্থক্য অধ্যয়ন করতে সক্ষম হয়েছি।”

গল্পের সূত্র:

দ্বারা সরবরাহ করা উপকরণ PLOS. দ্রষ্টব্য: বিষয়বস্তু শৈলী এবং দৈর্ঘ্যের জন্য সম্পাদনা করা যেতে পারে।

.

Leave a Comment