이병주 교수 연구팀, 성별 간 캐릭터 묘사 편향성 정량 분석

KAIST(총장 신성철)는 이병주 문화기술대학원 교수 연구팀이 컴퓨터 비전 기술로 상업 영화에서 남성과 여성 성별 간 캐릭터 묘사의 편향성을 정량적으로 분석하는 데 성공했다고 14일 밝혔다. 

영화가 다루는 소재와 연출 방식이 사람들의 성 의식에 어떤 영향을 미치는지에 대한 논의가 활발하게 진행되고 있다.

할리우드는 영화 묘사가 관객에게 미치는 영향 연구를 진행해 적극 제작에 반영하고 있다. 최근 개봉한 할리우드 영화에서도 다양한 젠더와 인종의 등장을 쉽게 발견할 수 있지만 국내에서 관련 연구가 부족했다.  

일반적으로 영화에서는 여성 캐릭터의 성별 묘사 편향성을 벡델 테스트(Bechdel Test)로 평가하고 있다. 벡델 테스트는 미국의 여성 만화가 앨리슨 벡델(Alison Bechdel)이 고안한 개념으로 균형적인 성별 묘사를 위한 최소한의 요소가 영화에 반영돼 있는지를 판단하는 지표이다.

이를 통과하기 위해서는 영화에 이름을 가진 여성 캐릭터가 두 명 이상 등장하고, 그 여성들이 서로 대화를 나눠야 한다. 또 여성 캐릭터들의 대화 주제가 남성 캐릭터와 관련이 없어야 한다. 

그러나 벡델 테스트는 여성 캐릭터의 대사만으로 판별하기 때문에 캐릭터의 시각적인 묘사를 고려할 수 없고, 여성 캐릭터 혼자 극을 이끄는 영화에 적용하기 어렵다.  

또한, 여성 캐릭터만을 평가하기 때문에 남성 캐릭터와 어느 정도 차이가 있는지를 알 수 없으며, 테스트에 통과하거나 하지 못하는 이분법적 잣대만을 제공하기 때문에 성별 묘사가 가질 수 있는 다양한 스펙트럼을 충분히 대변하기 어렵다. 평가자가 영화를 보고 주관적으로 판단하기 때문에 오류가 발생할 가능성도 있다.  

이에 이병주 교수 연구팀은 영화의 시간적, 시각적 특성을 반영해 성별 묘사 편향성을 측정하기 위해 이미지 분석 시스템을 도입했다. 24프레임(fps) 영화를 3프레임으로 다운 샘플링한 뒤, 마이크로소프트(Microsoft)의 얼굴 감지 기술로 영화 캐릭터의 젠더, 감정, 나이, 크기, 위치 등을 확인했다. 이어 사물 감지 기술(YOLO 9000)로 영화 캐릭터와 함께 등장한 사물의 종류와 위치를 확인했다.

연구팀은 2017년과 2018년 개봉한 할리우드 영화와 한국 영화 40편을 대상으로 이미지 분석 시스템으로 여덟 가지 새로운 지표들을 제시하고 분석해 상업 영화 내에서의 성별 묘사의 편향성을 밝혀냈다.

정량적 지표로는 ▲감정적 다양성 ▲공간적 역동성 ▲공간적 점유도 ▲시간적 점유도 ▲평균 연령 ▲지적 이미지 ▲외양 강조도 ▲주변 물체의 빈도와 종류를 활용했다. 

연구팀은 이 지표로 영화 대부분이 여성을 편향적으로 묘사하고 있음을 정량적으로 밝혀냈다.

감정적 다양성 지표에 따르면 여성 캐릭터는 남성 캐릭터에 비해 더 획일화된 감정표현을 보였다. 특히 여성 캐릭터는 슬픔, 공포, 놀람 등의 수동적인 감정을 더 표현하는 반면, 남성 캐릭터는 분노, 싫음 등의 능동적 감정을 더 표현했다.
 
주변 물체의 빈도와 종류(Type and Frequency of Surrounding Objects) 지표에 따르면 여성 캐릭터가 자동차와 함께 나오는 비율은 남성 캐릭터 대비 55.7%밖에 되지 않았던 반면, 가구와 함께 나오는 비율은 123.9%를 보였다.

여성 캐릭터의 시간적 점유도(Temporal Occupancy)는 남성 캐릭터 대비 56% 정도로 낮았다. 평균 연령은 79.1% 정도로 어리게 나왔다. 앞서 언급한 두 지표는 한국 영화에서 두드러지게 관찰됐다.  

이병주 교수는 "한국의 1인당 연간 평균 영화관람 횟수가 4.25회에 이를 정도로 많은 사람이 영화를 즐겨보는데, 이는 영화가 대중들의 잠재의식에 큰 영향력을 행사할 수 있음을 뜻한다"며 "영화 내 묘사가 관객들의 생각에 미치는 영향 연구가 보다 활발하게 진행돼야 하며, 이를 바탕으로 영화는 더욱 신중하게 제작돼야 한다"고 말했다. 

연구는 KAIST 인문사회과학부에서 추진한 석박사모험연구과제의 지원을 받았다. 연구는 장지윤, 이상윤 석사과정이 주도했다. 연구 결과는 소셜 컴퓨팅 분야 국제 학회인 '컴퓨터 기반 협업 및 소셜 컴퓨팅 학회(CSCW)'에서 다음 달 11일 발표될 예정이다. 

이미지 분석 시스템.<자료=KAIST 제공>
이미지 분석 시스템.<자료=KAIST 제공>
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