Una investigación que analizó el contexto en el que usamos 630.000 millones de palabras reveló que cuando hablamos de personas, realmente estamos pensando en hombres, no solo en términos de conceptos, sino también de adjetivos y verbos.
La neutralidad lingüística no existe realmente en cuanto al género, sino que está culturalmente sesgada hacia lo masculino, ha descubierto una investigación desarrollada por lingüistas de la Universidad de Nueva York, que ha hecho un análisis contextual de 630.000 millones de palabras. Los resultados se publican en la revista Science Advances.
Valiéndose de herramientas tan poderosas como la Inteligencia Artificial aplicada al procesamiento del lenguaje natural, la investigación descubrió tres cosas importantes.
En primer lugar, que cuando hablamos de personas (o de pueblos), sin darnos cuenta, pensamos más en hombres que en mujeres. Es decir, que cuando usamos el concepto colectivo de personas, en las palabras estudiadas se superpone más el concepto “hombres” que el concepto “mujeres”.
En segundo lugar, que cuando queremos describir cómo son las personas, usamos más las palabras relacionadas con atributos masculinos que femeninos.
En tercer lugar, centrándose en el significado de más de 250 verbos, que describen lo que hacen las personas, el estudio descubrió que usamos preferentemente los verbos que hablan de lo que hacen los hombres, dejando en segundo lugar los verbos que hablan de lo que hacen las mujeres.
Neutralidad ausente
Es decir, que, por el mero hecho de usar un sustantivo colectivo referido a la especie humana, como el de personas, no solo pensamos inconscientemente que nos referimos preferentemente a hombres, sino que también sesgamos los adjetivos y los verbos que describen a ese colectivo a favor de sus componentes masculinos.
Dado el hecho de que las mujeres y los hombres constituyen cada uno el 50 por ciento de nuestra especie, ese sesgo implícito en el lenguaje tiene profundas consecuencias no solo cognitivas (ya que usamos conceptos ajenos a la realidad), sino también sociales, que se reflejan cuando tomamos decisiones a nivel social y político, plantean los investigadores en su artículo.
Eso significa que, cuando hablamos de grupos de personas, las palabras que usamos no siempre son neutras en cuanto al género, sino que, a menudo, implican que es más probable que sus miembros sean hombres, aunque la realidad sea muy diferente.
Es más, enfatizan los autores, en el lenguaje ordinario, el concepto colectivo de mujer se asocia específicamente con los rasgos y acciones estereotipadas de las mujeres, pero el de hombre se asocia con una gama más amplia de rasgos y acciones descriptivos de la persona, lo que representa un sesgo todavía más sutil del lenguaje a favor de lo masculino sobre lo femenino.
Más allá de los individuos
Los investigadores concluyen que los conceptos colectivos probablemente capturan no solo las creencias de los individuos, sino también las ideas que trascienden a los individuos y están enredadas en sistemas sociales y tradiciones históricas más amplias.
Añaden que una de las razones por las que los conceptos colectivos muestran diferentes patrones de asociaciones estereotipadas de género puede deberse a que existen de dos tipos distintos de representaciones de la realidad que están presentes en el inconsciente colectivo.
Debido a que esos dos tipos de representaciones están sesgados, las mujeres son menos centrales que los hombres en el concepto colectivo de "personas" y, según los autores de esta investigación, la producción lingüística de los hombres puede ser en gran parte responsable de ese sesgo general de "personas = hombres" en el concepto colectivo de "persona".
Lo más grave de esta constatación es que los conceptos colectivos no solo reflejan, sino que también inculcan y refuerzan, formas generalizadas de pensar sobre mujeres y hombres, que no se corresponden con la realidad de género en la sociedad, señala el artículo publicado en Science Advances.
Palabras incrustadas
Los investigadores explican en su artículo que, para llegar a estas conclusiones, utilizaron una herramienta de procesamiento de lenguaje natural llamada "incrustaciones de palabras".
Las embeddings o incrustaciones de palabras son uno de los avances más significativos de la Inteligencia Artificial (IA) para resolver problemas relacionados con el procesamiento del lenguaje natural (PLN), que estudia las interacciones entre los ordenadores y el lenguaje humano. El PLN está más avanzado en el tratamiento de textos.
En el contexto de esta investigación, una palabra incrustada es un vector de alta dimensión que representa, en un formato comprimido, los patrones de co-ocurrencia de una palabra con otras palabras en un texto determinado.
Pensamientos ocultos
La similitud entre incrustaciones de palabras revela hasta qué punto las palabras correspondientes tienden a usarse de manera similar, es decir, en contextos lingüísticos similares. Para los investigadores, las palabras que ocurren en contextos lingüísticos similares tienen significados similares.
Los investigadores añaden que, cuando se analizan miles de millones de palabras escritas por millones de personas, las incrustaciones de palabras se pueden usar para investigar conceptos colectivos, conceptos que reflejan y refuerzan formas de pensar compartidas entre una comunidad lingüística.
Dado que el lenguaje refleja el sistema de pensamiento colectivo, mediante el que se trasmite gran parte de la forma de pensar, sentir y actuar de cada sociedad, los resultados obtenidos con estas tecnologías son aterradores: revelan lo inconscientes que somos de nuestros propios pensamientos, que no solo no se corresponden con la realidad social, sino tampoco con lo que consideramos nuestra manera de pensar.
Expertos españoles opinan: un sesgo con implicaciones
Nuria Oliver, directora de la Fundación unidad ELLIS Alicante (Instituto de Inteligencia Artificial centrada en la humanidad), considera en declaraciones Science Media Centre que los conceptos que describen términos colectivos (como gente) no son simplemente un reflejo de un posible sesgo subyacente, sino que también actúan como un refuerzo sobre la percepción que tiene la sociedad con relación a los hombres y las mujeres. Por ello, el sesgo de género encontrado en un término colectivo de tanta importancia como el analizado, podría tener implicaciones profundas en nuestra sociedad.
Por su parte, Pablo Haya Coll, Investigador del Laboratorio de Lingüística Informática de la Universidad Autónoma de Madrid, destaca que durante siglos las mujeres han estado excluidas de la esfera pública. Y que no ha sido hasta después de la Revolución Francesa que esta situación se empezó a revertir, aunque el eco de sus consecuencias resuena hasta nuestros días. El artículo añade una evidencia más sobre cómo esta asimetría ha influido en el lenguaje en favor de una asociación del concepto ‘persona’ con el concepto ‘hombre’ más fuerte que con el concepto ‘mujer’.
Considera también que hay que seguir profundizando en las conclusiones del artículo, porque grandes volúmenes de datos no garantizan la representatividad de los mismos. Sería interesante ampliar el horizonte temporal para entender si los sesgos detectados están aumentando o disminuyendo. Y, finalmente, pasar de un análisis basado en correlaciones a modelos que capturen relaciones causales, concluye Haya Coll.
Referencia
Based on billions of words on the internet, PEOPLE = MEN. April H. Bailey et al. Science Advances, 1 Apr 2022; Vol 8, Issue 13. DOI: 10.1126/sciadv.abm2463
