Gender Equality Monitor (GEM)
Date : 01/2020 - 06/2024
Financement : ANR
Appel : AAPG2019
Partenaires : INA, LIMSI, Carism, Deezer, LERASS, ENS Lyon URL : https://lium.univ-lemans.fr/gem/
Médias et société entretiennent des rapports complexes. Descriptifs, les médias sont également prescriptifs et contribuent à façonner notre représentation du monde. Le projet GEM vise à décrire les différences de représentation et de traitement existant entre les femmes et les hommes dans les médias, en se fondantsur l’analyse automatique de gros volumes de données en langue française contenus dans les collections de l’INA et de Deezer : TV, radio, presse écrite et collections musicales.
L’ambition de ce projet est d’accomplir la plus vaste étude sur la place des hommes et des femmes dans les médias jamais réalisée, fondée sur l’analyse de plusieurs millions de documents échantillonnés sur une période de plus de 80 ans. La réalisation de cette étude est rendue possible par l’exploitation des vastes collections de documents audiovisuels détenus par l’INA et Deezer, ainsi que par les récentes avancées en STIC : traitement de la parole, vision artificielle, traitement automatique du langage. La réalisation de cette étude requiert de définir un ensemble ’indicateurs représentatifs des différences de traitement et de représentation, de mettre en oeuvre un socle technologique permettant d’estimer ces indicateurs automatiquement et, finalement, d’interroger la réception et contextualiser les analyses réalisées à l’aide d’approches qualitatives.
Cette approche quantitative massive vise à créer de nouvelles connaissances en sciences humaines, apprécier l’évolution des différences de représentation des femmes et des hommes dans le temps et entre les différents types de matériaux, pour objectiver une partie des débats citoyens sur l’égalité entre les sexes dans les médias. Cette description automatique de la représentation des hommes et des femmes répond à des enjeux sociétaux, mais aussi industriels : estimation de l’impact des actions visant à une plus juste représentation des sexes dans les programmes diffusés, exploration et valorisation de vastes collections numériques, amélioration des performances des systèmes automatiques et étude des cas limites. L’extraction des indicateurs de différence de traitement entre les sexes nécessite de lever des verrous technologiques et méthodologiques, contribuant à des avancées de l’état de l’art en STIC et SHS.