Depuis la naissance des romans modernes de langue anglaise dans les années 1700, les personnages masculins et féminins, de Paul Atréides à Elizabeth Bennet, ont ri, sourit, se sont sentis et ont agi à travers leurs pages. Une nouvelle étude menée à l'aide d'un algorithme d'apprentissage automatique a offert une nouvelle perspective sur leur histoire. «La transformation du genre dans la fiction de langue anglaise», publiée cette semaine dans la revue Cultural Analytics, a analysé la présentation du genre dans plus de 100 000 romans, à la recherche d'un paradoxe en ce qui concerne les romans du XXe siècle: les rôles rigides du genre semblaient se dissiper, indiquant une plus grande égalité entre les sexes, le nombre de personnages féminins - et la proportion d'auteurs féminins - diminuaient.
Construit par l'auteur de l'étude, Ted Underwood, professeur d'anglais et de sciences de l'information à l'Université de l'Illinois, et son co-auteur, David Bamman, de l'Université de Californie à Berkeley, l'algorithme a analysé les personnages et les auteurs de 104 000 romans, bien plus que vous. Je vais lire dans une vie. Underwood et Bamman avaient initialement conçu l’algorithme pour une étude précédente sur la caractérisation: leur co-auteur, Sabrina Lee, étudiante de troisième cycle à l’Université de l’Illinois, a rejoint l’étude actuelle. Les romans ont été sélectionnés principalement à partir de la bibliothèque numérique HathiTrust et représentent une sélection de best-sellers des années 1703 à 2009. La liste comprend des titres populaires tels que Pride and Prejudice, Dune et quelques-uns des romans de Raymond Chandler.
En examinant les données et en les subdivisant dans le temps, les chercheurs ont été en mesure de dégager des tendances sur certaines périodes: entre environ 1800 et les années 1970, par exemple, un «déclin constant» de la proportion des femmes auteurs (de 50% à moins). que 25 pour cent. Au cours de la même période, ils ont vu diminuer le nombre de personnages féminins nommés. Ces tendances commencent à s'inverser à la fin du 20ème siècle. Et au cours de leur étude, les mots utilisés pour caractériser le genre ont changé radicalement et rapidement, ainsi qu'une diminution du nombre de mots spécifiquement sexués.
Beaucoup de ces mots n'étaient pas explicitement liés au genre, comme «cœur» ou «maison», bien que des mots potentiellement sexués tels que «jupe» ou «moustache» ne soient pas exclus. Par exemple, dans les années 1800, le verbe «sentir» était davantage associé aux femmes, alors que le verbe «obtenir» était plus souvent associé aux hommes. Ces tendances ont diminué avec le temps, jusque dans les années 1900, d’autres mots étant plus étroitement associés aux hommes et aux femmes. Dans les années 1900, les mots liés à la gaieté sont devenus plus associés aux femmes et il y a eu une diminution correspondante de l'utilisation de ces mots par rapport aux hommes. «Les femmes sourient et rient», écrivent les auteurs, «mais les hommes du milieu du siècle ne peuvent apparemment que sourire et rire.» De la même manière, au 19ème siècle, on parle beaucoup plus des sentiments, en premier lieu principalement des personnages féminins. Au 20ème siècle, il y a beaucoup plus de corps et de vêtements - par exemple, les hommes du milieu du siècle mettent constamment des objets dans leurs poches ou les sortent.
C'est le genre de résultat qui démontre le besoin d'approches d'apprentissage automatique, explique Underwood: «En réalité, la culture ne vient pas avec des définitions claires de ce qu'est le genre ou même du genre littéraire», dit-il. "Et l'apprentissage automatique nous permet de travailler avec des concepts flous."
La méthode a été plus souvent utilisée pour travailler avec des données bancaires ou pour aider les voitures autonomes à rester en sécurité. Cela peut donc sembler un choix étrange pour analyser le roman. Mais Underwood et d’autres chercheurs dans le domaine des humanités numériques voient un grand potentiel.
Seth Long, professeur d’anglais à l’Université du Nebraska, qui travaille également dans le domaine des sciences humaines numériques, explique que ces résultats inattendus démontrent le pouvoir des données volumineuses pour la recherche en sciences humaines. «La modélisation statistique nécessitera une manière très différente de comprendre l'histoire littéraire», dit-il. Un algorithme est une feuille blanche jusqu'à ce que des informations lui soient données, mais une fois qu'il en possède, il peut en retirer des choses que les gens ne peuvent pas. Dans ce cas, cela interrompt les hypothèses savantes sur la manière dont l'histoire de la littérature devrait suivre l'évolution du progrès social des femmes.
«Lorsque vous voyez [l'étude] à côté de projets historiques littéraires plus traditionnels, vous pouvez voir des liens que vous n'auriez peut-être pas vus autrement», déclare Claire Jarvis, professeure d'anglais à l'Université Stanford. Cela confirme certaines des "intuitions" qu'elle a eues sur le chemin de la littérature, de manière quantitative. Cela inclut la diminution de la proportion d'auteurs femmes sur l'ensemble de la période étudiée, ce qui a surpris Underwood.
«Je m'attendrais à voir des progrès, juste en termes d'égalité de représentation des femmes dans la fiction», déclare Underwood. «Peut-être pas beaucoup de progrès, mais quelques progrès. Et nous ne voyons vraiment rien.
Les premiers romans à utiliser l'anglais moderne étaient davantage perçus comme un divertissement que comme une entreprise littéraire légitime. Mais «à mesure que le roman devient de plus en plus respectable», dit Jarvis, «il devient moins associé à la paternité féminine». En d'autres termes: les hommes ont commencé à écrire des romans quand cela a commencé à ressembler à une poursuite «sérieuse».
Selon Underwood, même si certains historiens littéraires ont déjà évoqué le départ des femmes par rapport au roman, personne n’a fait le genre de travail à grande échelle qui ferait apparaître des tendances continues. C'est là qu'intervient l'apprentissage machine.
Selon Lee, «Les spécialistes de la littérature sont très conscients qu'il existe des silences», c'est-à-dire des lieux de l'histoire littéraire où les livres n'ont pas été écrits. Un autre silence qu’elle juge important est l’absence croissante de personnages féminins dans les romans étudiés. Adepte des romans d'Elena Ferrante, auteure italienne pseudonyme, la caractérisation de l'amitié féminine dans les livres de Ferrante souligne le «silence» de l'amitié féminine dans la fiction ailleurs, du passé et du présent. Pour elle, l’étude souligne la même chose et souligne «l’importance de travailler avec des femmes qui voient des femmes». L’absence des femmes dans le roman «a discrètement façonné notre perception de l’histoire littéraire», dit Underwood.
Les auteurs notent que leur étude ne couvre pas tous les romans écrits au cours de cette période et qu'il manque des représentations de la fiction de genre telle que les romans d'amour et les romans policiers, qui sont devenus populaires au 20ème siècle. Cependant, les chercheurs ont pris des mesures pour corriger leur biais en testant leur base de données par rapport à d'autres bases de données. Les livres qu'ils ont sélectionnés représentent une littérature considérée comme importante par les bibliothèques universitaires. Les auteurs soulignent qu'il reste encore beaucoup à faire dans le domaine de la fiction de genre. «Les genres littéraires peuvent être construits différemment dans différents genres ou dans différentes parties du champ littéraire», écrivent les auteurs.
Les méthodes d'apprentissage automatique offrent une nouvelle façon de regarder les silences et les présences du passé, curieusement, à travers la lentille de la prédiction. Généralement, les algorithmes sont utilisés pour établir des prédictions ou détecter des schémas basés sur un ensemble d'informations. Cependant, il explique que leur utilisation historique permet de détecter les tendances à long terme dans le passé, le présent et l'avenir. «Je pense que c'est un moyen si puissant de contrôler nos propres interprétations», dit-il.
