Séminaire de David Doukhan, chercheur à l’Ina

 

Date: 12/12/2024
Heure : 14h00
Lieu : IC2, Salle des conseils
Intervenant : David Doukhan
 
 

Analyse et quantification des représentations genrées dans les médias audiovisuels : cinq années d’intéractions entre la recherche, les acteurs politiques et le grand public

 

Résumé:

Les médias sont décrits par le philosophe Michel Foucault comme des technologies de pouvoir qui contribuent à établir des normes tout en prétendant refléter la société. La sous-représentation des femmes, ainsi que leur représentation stéréotypée dans les médias contribue à leur marginalisation. L’analyse des médias est donc considérée comme un outil permettant d’objectiver ces biais de représentation et promouvoir l’égalité sociale.

Les données chiffrées sont souvent perçues comme des arguments d’autorité, essentielles pour convaincre et déclencher des actions politiques. La réalisation d’études nécessite de relever plusieurs défis pratiques afin de trouver les compromis les plus acceptables entre le nombre d’échantillons et la finesse des analyses pour produire les connaissances les plus pertinentes avec des ressources nécessairement limitées. Les avancées récentes en analyse automatique permettent d’examiner des volumes de données plus importants, réduisant ainsi les biais d’échantillonnage liés aux méthodes manuelles. Cette exhaustivité, combinée à la fascination pour le machine learning, contribue à la crédibilité et à l’impact social des descripteurs obtenus. Un certain nombre de ces indicateurs automatiques est désormais intégrés à des rapports visant à orienter les politiques publiques : rapport de la députée Calvez sur la place des femmes dans les médias en temps de crise, rapport annuel de l’ARCOM (ex CSA) sur la représentation des femmes à la télévision et à la radio.

La présentation proposée vise à passer en revue les méthodes d’analyse conçues dans le cadre du projet Gender Equality Monitor, financé par l’ANR: estimation automatique du temps de parole des femmes et des hommes [Dou18], temps d’exposition visuel [Dou24], analyse des incrustations texte [Dou20], décompte des prénoms genrés [Dou24], analyse des thèmes évoqués par les hommes et les femmes [Peil24] et interruptions [Uro24]. Au-delà des constats numériques, la présentation portera sur les relations existant entre les différents indicateurs automatiques ainsi qu’avec les indicateurs manuels du GMMP [Bis24] et du rapport annuel de l’ARCOM [Dou24]. Nous aborderons la question de la maturité technologique et théoriques des différentes méthodes d’analyse proposées, un facteur déterminant pour orienter le transfert technologique vers des rappots publics à impact médiatique et social. Finalement, la présentation portera sur les défis à relever pour concevoir des systèmes permettant de dépasser des définitions binaires du genre [Dou23].

 
Bibliographie:

• [Bis24] Biscarrat, L., Coulomb-Gully, M., Doukhan, D., & Méadel, C. (2024). Quantifier le genre dans les médias. Défis méthodologiques d’une enquête politique. Communication. Information médias théories pratiques, 41(1).
• [Dou18] Doukhan, D., Poels, G., Rezgui, Z., & Carrive, J. (2018). Describing gender equality in french audiovisual streams with a deep learning approach. VIEW Journal of European Television History and Culture, 7(14), 103-122.
• [Dou20] Doukhan, D., Coulomb-Gully, M., & Méadel, C. (2020). En période de coronavirus, la parole d’autorité dans l’info télé reste largement masculine. La revue des médias, (1)
• [Dou23] Doukhan, D., Devauchelle, S., Girard-Monneron, L., Chávez Ruz, M., Chaddouk, V., Wagner, I., Rilliard, A. (2023) Voice Passing : a Non-Binary Voice Gender Prediction System for evaluating Transgender voice transition. Proc. INTERSPEECH 2023, 5207-5211, doi: 10.21437/Interspeech.2023-1835
• [Dou24] Doukhan, D., Dodson, L., Conan, M., Pelloin, V., Clamouse, A., Lepape, M., Van Hille, G., Méadel, C., Coulomb-Gully, M. (2024) Gender Representation in TV and Radio: Automatic Information Extraction methods versus Manual Analyses. Proc. Interspeech 2024, 3060-3064
• [Pel24] Pelloin, V., Dodson, L., Chapuis, É., Hervé, N., Doukhan, D. (2024) Automatic Classification of News Subjects in Broadcast News: Application to a Gender Bias Representation Analysis. Proc. Interspeech 2024, 3055-3059
• [Uro24] Uro, R., Tahon, M., Doukhan, D., Laurent, A., Rilliard, A. (2024) Detecting the terminality of speech-turn boundary for spoken interactions in French TV and Radio content. Proc. Interspeech 2024