Atrás Entender la semántica de los emojis podría prevenir estereotipos de género y raza presentes en nuestra sociedad

Entender la semántica de los emojis podría prevenir estereotipos de género y raza presentes en nuestra sociedad

Francesco Barbieri, miembro del Grupo de Investigación de Tecnologías del Lenguaje Natural, es coautor de este trabajo que ha sido presentado en el 7th Joint Conference on Lexical and Computational Semantics, celebrado el 5 y 6 de junio en Nueva Orleans (EE.UU.) y que ha analizado más de 22 millones de tweets geolocalizados en Estados Unidos.

21.06.2018

 

La buena aceptación de los emoticonos,  o más comúnmente conocidos como “emojis”,  entre los usuarios de servicios de mensajería y redes sociales,  y su uso cada vez más extendido en todo tipo de soportes (telefonía móvil, tabletas y ordenadores), ha hecho que el catálogo de estos símbolos sea cada vez más amplio.  De un tiempo a esta parte, algunos de los emojis más utilizados se presentan al usuario en un catálogo con ligeras variaciones que hacen referencia, por ejemplo, a los tonos de piel, de más claro a más oscuro, o al género, masculino o femenino. Estas variantes están a disposición del usuario en el momento de querer introducir el correspondiente emoji.

Francesco Barbieri, miembro del Large Scale Text Understanding Systems Lab, que dirige Horacio Saggion, en el Grupo de investigación en Procesamiento del Lenguaje Natural (TALN) del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (DTIC) de la UPF, junto con Jose Camacho-Collados, investigador de la Universidad de Cardiff (Reino Unido), ha estudiado el uso que hacen los usuarios de los modificadores de género y raza.

En este trabajo nos hemos acercado al problema desde un punto de vista puramente analítico, pero puede verse también como punto de partida para el desarrollo de pautas educativas precisas encaminadas a reducir los sesgos debidos a los estereotipos de género y raza existentes en nuestra sociedad”

El trabajo se ha presentado a la 7th Joint Conference on Lexical and Computational Semantics (SEM 2018),  celebrada el 5 y 6 de junio en Nueva Orleans (EE.UU.) y se ha llevado a cabo sobre una muestra de más de veintidós millones de tweets geolocalizados en Estados Unidos. Los resultados han permitido sacar algunas conclusiones sobre las frecuencias de uso y, además, han permitido hacer un análisis semántico del uso de los emoticonos y de sus modificadores, como por ejemplo los correspondientes a género y al tono de la piel.

Sobre este trabajo Barbieri afirma: “nuestro objetivo fue estudiar cómo varía la frecuencia y el significado de los emojis cuando cambia el modificador. Nuestro análisis reveló que los tonos claros de la piel son más ampliamente utilizados que los oscuros y su uso es diferente en muchos casos”. Aún así, pudimos observar connotaciones reivindicativas cuando el emoticono de puño alzado se utiliza con tonos de piel más oscuros”. Este emoji lo utilizaba mayoritariamente la comunidad negra (black power salute) en su reclamación a favor de los derechos humanos y se sigue utilizando ampliamente en las redes sociales con este mismo significado, por ejemplo en las críticas a algunas de las medidas adoptadas por Donald Trump.

Este trabajo demuestra que el significado de los emojis está sesgado por sus modificadores y refleja algunos estereotipos de género. “Por ejemplo, observamos las diferencias entre el científico informático masculino y el científico informático femenino. El modificador masculino, semánticamente  tiende a estar más cercano a los significados relacionados con los negocios o la tecnología y su contrapartida femenina, relacionada con el amor o el maquillaje”, indican sus autores.

En una perspectiva más general, los autores concluyen que la introducción de estos modificadores de emojis incrementan claramente  su ambigüedad semántica. “En este trabajo nos hemos acercado al problema desde un punto de vista puramente analítico, pero puede verse también como punto de partida para el desarrollo de pautas educativas precisas encaminadas a reducir los sesgos debidos a los estereotipos de género y raza existentes en nuestra sociedad”, afirma Barbieri.

Trabajo de referencia:

Francesco Barbieri, José Camacho-Collados (2018), “How Gender and Skin Tone Modifiers Affect Emojis Semantics in Twitter”, Proceedings of the 7th Joint Conference on Lexical and Computational Semantics, pp. 101–106, New Orleans, Junio 5-6.

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