Le terme « big data » peut évoquer des pans d'informations privées détenues par des entreprises technologiques. Mais beaucoup de données volumineuses sont, En réalité, visible par tous, nous ne pouvons tout simplement pas le considérer comme des « données ».

Si vous êtes allé au cinéma récemment, vous aurez vu un ensemble de données de crédits, répertoriant les acteurs et les membres de l'équipe à côté de leurs rôles. Bien que le générique d'un film ne soit pas si utile, les crédits de chaque film peuvent former un grand ensemble de données. Chez Nesta et le PEC (un nouveau centre de politiques et de preuves pour les industries créatives), nous avons exploré comment ces types de grands ensembles de données non confidentiels peuvent apporter un nouvel éclairage sur la représentation des genres dans les industries créatives.

La représentation des sexes a traditionnellement été évaluée à l'aide d'enquêtes auprès des travailleurs. Mais la plupart des enquêtes n'ont pas duré si longtemps et cela peut prendre plusieurs années (après le lancement d'une nouvelle enquête) avant que nous puissions dire comment la mixité des sexes évolue. Aussi, les sondages ne vont souvent pas au-delà de compter le nombre de femmes et d'hommes et ne peuvent donc pas faire la lumière sur l'importance de chaque groupe dans le processus créatif, ou comment ils ont été dépeints dans une forme d'art particulière.

Creuser profondément

Nous avons récemment examiné les reportages des médias sur les femmes dans les industries créatives en utilisant plus d'un demi-million d'articles du journal The Guardian, publié entre 2000 et 2018, des sections du document relatives aux industries créatives (telles que les livres, Film, Mode et Jeux).

Au cours des cinq dernières années, il y a eu une forte augmentation des références aux femmes. De 2000 à 2013, moins d'un tiers des pronoms genrés dans les articles (par exemple, « il » et « elle ») se référaient aux femmes. Mais cela a commencé à changer en 2014 et en 2018, le pourcentage de pronoms sexués féminins avait atteint 40 %. Par contre, la mixité hommes-femmes parmi les travailleurs des industries créatives du Royaume-Uni est restée stable ces dernières années, et se situe à environ 37%.

Nous avons aussi étudié les mots qui suivaient les pronoms "il" et "elle", pour mieux comprendre la représentation médiatique des travailleurs créatifs. Cela nous a amené à découvrir que, par rapport aux hommes, l'accent était davantage mis sur les sons particuliers émis par les femmes, comme "rires", "pleure", "rires", et " roucouler ", et réactions non verbales, tels que "sourires", "sourit" et "hoche la tête". Ces mots n'ont jamais été utilisés fréquemment, mais quand ils ont été utilisés, ils étaient plus susceptibles de faire référence aux femmes qu'aux hommes (par rapport à d'autres termes).

En revanche, les mots relatifs aux réalisations créatives passées et aux activités de leadership se référaient plus fréquemment aux hommes. Par exemple, vous avez beaucoup plus de chances de voir "il a dirigé" que "elle a dirigé", et de même "il a joué", "Il a conçu", "il a dirigé" et "il a fondé". Ce résultat est cohérent avec les déséquilibres de longue date entre les sexes dans les industries créatives.

Dans une autre étude, nous avons utilisé un ensemble de données du British Film Institute (BFI) qui contenait les crédits de chaque long métrage britannique sorti au cinéma.

Après que le BFI ait déduit le sexe des personnes de leurs prénoms, nous avons constaté que la mixité à l'écran n'avait pas changé de manière significative depuis la fin de la Seconde Guerre mondiale et qu'en 2017, les femmes ne représentaient encore qu'environ 30% des membres de la distribution et 34% des membres de l'équipe.

Cet ensemble de données a également montré des différences fondées sur le sexe dans les emplois des personnages à l'écran. Depuis 2005, par exemple, seulement 16% des "médecins" à l'écran (dans des rôles anonymes) ont été joués par des femmes, ce qui contredit le fait que les femmes représentent 46% des médecins au Royaume-Uni.

Équité créative

Nous ne sommes en aucun cas les seuls chercheurs à montrer le potentiel des sources non confidentielles de mégadonnées pour éclairer les mesures de genre dans les industries créatives. Chercheurs chez Google, en collaboration avec l'Institut Geena Davis, utilisé la technologie de reconnaissance faciale et vocale pour montrer que dans les 100 films d'action en direct les plus rentables aux États-Unis, chaque année de 2014 à 2016, les femmes n'occupaient que 36% du temps d'écran et 35% du temps de parole.

Alors que les études de big data peuvent enrichir les mesures de la diversité, il existe deux sources importantes de biais potentiel. D'abord, nous déduisons presque toujours le genre - à partir d'un visage, un prénom ou un seul pronom, et nous pouvons donc nous tromper sur le genre d'une personne. Seconde, ces méthodes d'inférence ne détectent généralement que "mâle" et "femelle", exclure ou classer de manière erronée toute personne qui s'identifie à un genre non binaire. Pour ces raisons, les méthodes de big data ne remplacent pas les sondages, car les sondages permettent aux gens de s'identifier et de se retirer complètement.

Même en gardant à l'esprit ces biais potentiels, il existe encore de nombreuses sources de big data qui pourraient apporter un éclairage nouveau sur les déséquilibres hommes-femmes, si seulement ils étaient mis à la disposition des chercheurs. Par exemple, l'accès aux images fixes et aux sous-titres des films et des programmes de télévision pourrait être utilisé pour évaluer les programmes de diversité, tandis que l'accès au contenu de plus de journaux permettrait une étude plus large sur les reportages des médias sur les travailleurs créatifs.

Pour réaliser le potentiel de ces nouvelles méthodes, nous devons encourager et soutenir les organisations créatives à partager en toute sécurité leurs données non confidentielles. Cela permettra, espérons-le, aux chercheurs d'être un peu plus créatifs dans la mesure de l'égalité des sexes dans les industries créatives du Royaume-Uni.

Cet article est republié à partir de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lire l'article original.