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Los hombres generalmente se describen con palabras que se refieren al comportamiento, mientras que los adjetivos atribuidos a las mujeres tienden a estar asociados con la apariencia física. Esto según un grupo de informáticos de la Universidad de Copenhague y otras universidades que desplegaron un algoritmo de inteligencia artificial para analizar 3,5 millones de libros.
'Hermosa' y 'sexy' son dos de los adjetivos más utilizados para describir a las mujeres. Los descriptores de uso común para los hombres incluyen 'justos', 'racionales' y 'valientes'. Los científicos informáticos de la Universidad de Copenhague revisaron una enorme cantidad de libros para saber si había alguna diferencia entre los tipos de palabras utilizadas para describir a los hombres y las mujeres en la literatura. Primero modularon un algoritmo por computadora, y con él, analizaron un conjunto de datos de 3.5 millones de libros de ficción y no ficción, todos publicados en inglés, entre 1900 y 2008.
"Las palabras utilizadas para las mujeres se refieren mucho más a sus apariencias que las palabras utilizadas para describir a los hombres. Por lo tanto, hemos podido confirmar una percepción generalizada, solo que ahora a nivel estadístico", dijo la profesora Isabelle Augenstein del Departamento de Informática de la Universidad de Copenhague, a EurekAlert.
Los investigadores extrajeron adjetivos y verbos asociados con sustantivos específicos de género (por ejemplo, 'hija' y 'azafata'). Por ejemplo, en combinaciones como 'azafata sexy' o 'chismorreo entre chicas'. Luego analizaron si las palabras tenían un sentimiento positivo, negativo o neutral, y posteriormente en qué categorías se podían dividir las palabras.
Sus análisis demuestran que los verbos negativos asociados con el cuerpo y la apariencia se usan con una frecuencia cinco veces mayor para las mujeres que para los hombres. Los análisis también demuestran que los adjetivos positivos y neutrales relacionados con el cuerpo y la apariencia ocurren aproximadamente el doble de veces en las descripciones de las mujeres, mientras que los hombres se describen con mayor frecuencia utilizando adjetivos que se refieren a su comportamiento y cualidades personales.
En el pasado, los lingüistas generalmente observaban la prevalencia del lenguaje y el sesgo de género, pero utilizando conjuntos de datos más pequeños. Ahora, los informáticos pueden implementar algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de datos, en este caso, 11 mil millones de palabras.
El análisis tiene sus limitaciones, ya que no tiene en cuenta quién escribió los pasajes individuales y las diferencias en los grados de sesgo dependiendo de si los libros se publicaron durante un período anterior o posterior dentro de la línea de tiempo del conjunto de datos. Además, no distingue entre géneros, por ejemplo, entre novelas románticas y no ficción.