Gli stereotipi sulle donne sono stati “fotografati” dall’intelligenza artificiale tramite l’analisi di 200 milioni di parole contenute in libri e giornali.

Dall’intelligenza artificiale arriva la prima misura precisa degli stereotipi su donne e razza e della loro evoluzione nel tempo: è emersa dall’analisi dei testi di quotidiani, periodici e libri pubblicati nell’ultimo secolo negli Stati Uniti, per un totale di 200 milioni di parole.

La ricerca, pubblicata sulla rivista dell’Accademia delle Scienze degli Stati Uniti, è del gruppo dell’Università americana di Stanford guidato da Nikhil Garg e apre a nuove “intersezioni” tra l’apprendimento automatico e le scienze sociali.

“La nostra ricerca mostra che gli algoritmi di apprendimento automatico non sono utili solo per classificare dati o per predire comportamenti ed eventi futuri”, ha spiegato Nikhil Garg, “ma possono anche guardare indietro alla storia e alle società che hanno prodotto quei dati”.

I ricercatori hanno sfruttato una tecnica di apprendimento automatico che rappresenta ogni parola in uno spazio sotto forma di una freccia la cui lunghezza, direzione e orientamento dipendono dal significato e dal modo in cui viene utilizzata nel linguaggio. Si viene così a creare una sorta di “mappa geometrica” che permette di visualizzare la relazione tra le parole: le frecce sono più vicine tra loro se le parole che rappresentano vengono spesso usate insieme in una frase.

Le parole analizzate dal computer sono state integrate con i dati dei censimenti americani fatti negli ultimi 100 anni. Il sistema ha dimostrato di riuscire a fotografare con accuratezza la società americana, dai movimenti femministi degli anni ’60 all’immigrazione asiatica, rendendo chiaro come specifici aggettivi e occupazioni siano diventati sempre più strettamente associati nel tempo con le donne o con particolari etnie.