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Inteligencia artificial descubre sesgos raciales en libros de texto de Estados Unidos

5665Stanford, 24 Nov.- Un análisis lingüístico de libros de texto en Estados Unidos reveló una disparidad importante en cuanto a la importancia atribuida a diferentes grupos étnicos en la historia del país, así como al género. Utilizando Inteligencia Artificial, un equipo de científicos y lingüistas de la Universidad de Stanford descubrió que 45 de los 50 personalidades históricas más mencionadas en una selección de libros son hombres caucásicos.

De forma similar a lo anterior, la aplicación de técnicas de procesamiento de lenguaje natural revelaron que las personalidades masculinas tendieron a estar asociadas a campos semánticos relacionados a la "autoridad", "logros", "liderazgo" y lo político. Por otra parte, personajes de origen nativo americano y afroamericano son caracterizados dentro de los campos semánticos relativos a "persecución", " esclavitud" o "propiedad". Mientras que las mujeres son principalmente relegadas a asociaciones con el matrimonio, lo doméstico y la educación.

Para medir esto, el equipo liderado por Dan Jurafsky, profesor de lingüística y ciencias computacionales en Stanford y miembro de Instituto para la Inteligencia Artificial centrada en el humano, analizó un corpus de 15 libros de texto sobre historia del país norteamericano. Se seleccionaron libros de amplia difusión en escuelas del estado de Texas durante el periodo de 2015 a 2017. Estos fueron sometidos a varios modelos de procesamiento de lenguaje natural, capaces de detectar patrones en grandes cantidades de texto en poco tiempo.

Los resultados anteriormente descritos resultan problemáticos por varias razones. Por un lado, revelan el conflicto de la historia tradicional con las nuevas investigaciones que han reivindicado la agencia e importancia de las mujeres y la población afroamericana en la historia de Estados Unidos. Por otra parte, también revelan la desconexión entre esta historia y la población actual de dicho país. De acuerdo con el estudio, 52% de los estudiantes de Texas son de origen latinoamericano, no obstante, los personajes asociados a este grupo étnico solo ocupan un 2.23% de las menciones en los libros.

Menciona Dorottya Demszky, coautora del estudio, el análisis no pretende ni dar claridad sobre las razones detrás de estos sesgos y omisiones ni sugerir una grado adecuado de representación fijo para cada grupo racial o de género. No obstante, la inteligencia artificial "tiene el potencial de mejorar los libros de texto, de forma que los estudiantes se sientan más representados y tomen una visión más crítica de la historia de Estados Unidos", agregó.

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