本报综合外媒报道 意大利博科尼大学官网3月14日报道称，该校一项最新研究采用人工智能技术分析了新闻图片中的刻板印象问题。

　　媒体能影响人们对不同性别和种族群体的看法，因为新闻故事可以塑造人们的刻板印象和认知，并影响人们在教育、家庭和政治等领域的行为。因此，媒体特别是新闻媒体如何描述不同群体，以及刻板印象是否影响了媒体的表达方式，对此问题的研究十分必要。刻板印象以多种形式存在于媒体中，并非都显而易见或可被测量，这是该项研究的最大难题。随着人工智能技术的发展，学者们试图通过使用自然语言处理技术来解决这个难题。

　　此前，在媒体的偏见与刻板印象研究中，图像的重要性未引起重视。该校学者利用人工智能技术研究了报纸图像中的刻板印象，他们训练的深度学习模型可以自动识别图像中人物的性别和种族等身份特征。研究人员表示，通过这种方式可以实现数十万张图像的自动化分析，并保持分类的一致性，大大优于人工编码。

　　研究人员分析了新闻机构《纽约时报》和福克斯2000—2020年间发布的200多万篇文章，其中69万篇配有图片。研究人员发现，新闻报道中的图片有性别和种族的职业刻板印象问题，如从事某些工作的人员更有可能为女性或黑人，那么相关新闻就会选择特定群体的图片。

　　该研究凸显了人工智能和计算机视觉分析工具在社会科学研究中的作用。此外，由于图像在商业、政治和社交媒体中无处不在，现代计算机视觉分析工具也大大拓宽了社会科学研究的范围。

　　（练志闲/编译）