En el mes de Enero, capturamos cerca de 42 mil fichas de películas de la plataforma FilmAffinity haciendo uso de Scrapping. A raíz de los datos, verificamos que en el cine sigue habiendo una clara desigualdad. Gracias a métodos de Inteligencia Artificial, pudimos analizar carteles, el género de protagonistas, directores de películas y mucho más.
Antes de nada, filtramos y nos quedamos exclusivamente con largometrajes. Esto supone un total de 35 mil películas. Cruzando los nombres con la base de datos de la Administración de la Seguridad Social de EEUU, pude inferir el género del 92% de los nombres.
La base de datos de FilmAffinity permite extraer los guionistas, los actrices o actores, la dirección, la fotografía y la música. De estos oficios, de los que se puede inferir el género en base al nombre, vemos que el empleo más desigual es en dirección de fotografía mientras que el papel de protagonistas es el más equitativo. Sin embargo, ninguno de estos llega a valores cercanos al 50%.
Estas proporciones de equidad representadas en el tiempo muestran una ligera mejora desde los años 90, sin embargo, aún queda un largo camino para llegar a esas cotas del 50%.
Aunque el número de películas dirigidas por mujeres es mucho menor, dibujando la distribución de puntuaciones que ponen los usuarios de FilmAffinity a películas dirigidas por mujeres y películas dirigidas por hombres, se observa que se les puntúa de forma muy similar.
En este caso, se ha visto una distribución muy pareja para la dirección. Para el resto de oficios, ocurre lo mismo.
Por otra parte, poniendo el foco en la temática principal de la película, se observa que en largometrajes de Romance, Musical o Drama existe una mayor representación femenina en papeles protagonistas. Mientras que las películas con menor representación femenina son de carácter Bélico, Western o de Aventuras.
La siguiente pregunta que a uno le viene a la cabeza es: «¿Ha cambiado esto en los últimos años?» Si solo escogemos la última década, los resultados son los siguientes:
Aunque algunas de estos temas no tienen una muestra suficientemente grande como para que sea representativa, el gráfico puede dar una idea de la fotografía actual y vemos que en su mayoría, los roles se siguen reproduciendo.
Otra información que puede resultar relevante son las fichas técnicas de reparto. FilmAffinity incluye un listado de reparto para cada película. Partiendo de la hipótesis que la posición del listado indica la importancia en la película. Se puede ver que independientemente de la posición, la mujer siempre tiene una representación inferior.
Resulta curioso que en el principal papel secundario (Segunda posición) es donde existe una proporción de hombre mujer más equitativa. Esta mayor igualdad puede tener múltiples razones aunque nuestra hipótesis, pendiente de corroborar, se debe a que en la imagen de la mujer en el cine se representa en su mayoría como acompañante o objeto de deseo para el hombre protagonista. Una posible rápida manera de corroborarlo, es averiguar en qué tipo de películas, la igualdad en el papel secundario se acentúa.
De este modo, aplicando el modelo a los carteles de películas de esta última década, se constata dos ideas iniciales:
- El número de rostros detectados y predichos como «hombres» (8181) es bastante superior al de «mujeres» (4185). Esta proporción, una mujer por cada tres rostros es similar a la de una mujer por cada 3 papeles protagonistas que se ha podido deducir por medio del nombre.
- El tamaño medio de los rostros en hombres es un 15 % más grande que en mujeres. Por tanto, no solo aparecen menos sino que en los propios carteles tienen un plano más secundario. Un 15% puede esconder una desigualdad aún mayor. Este porcentaje se realiza sobre todos los rostros detectados, por lo que películas en las que sólo hay un único rostro, hace que la media del tamaño de los rostros tienda a ser la misma para los dos géneros.
Metodología:
Los resultados del modelo de clasificación de rostros se han corroborado a mano. En caso de detectar una mala predicción del género, se ha descartado el cartel del rostro mal etiquetado. Los tamaños de los rostros se han normalizado con las dimensiones de cada cartel y así poder comparar entre carteles.
