El sexismo crece en las canciones más escuchadas en España: “Las plataformas reproducen desigualdades y las amplifican”

Un estudio de la Universitat Pompeu Fabra (UPF) revela que el sexismo en las letras de las canciones más populares en España ha aumentado significativamente en los últimos 20 años, especialmente en la última década. El estudio, realizado mediante herramientas de análisis de contenido basadas en inteligencia artificial, examina las letras de más de 2.000 canciones del periodo comprendido entre 1960 y 2022.

El auge del streaming y la ausencia de filtros

Según el estudio, el auge de las plataformas de streaming, sin filtros editoriales y con algoritmos que priorizan las audiencias por encima del contenido de las letras, es responsable de este incremento del sexismo. “Las plataformas tienen un papel crucial en la visibilidad que dan a distintos colectivos, pero lo que hacen es reproducir desigualdades y amplificarlas”, afirma Carlos Castillo, supervisor del trabajo y director del grupo Web Science and Social Computing (WSSC) del Departamento de Ingeniería de la UPF.

El latin urban, el género más sexista

Entre los diferentes géneros musicales, el estudio destaca el latin urban como el que más reproduce una retórica sexista, cada vez más explícita. Las manifestaciones machistas más habituales son la hipersexualización de las mujeres, su cosificación y las ideas relacionadas con la posesión y el control por parte de los hombres.

Un problema social que se refleja en la música

El estudio también subraya que la sociedad española aún no se ha desprendido de la herencia histórica de los estereotipos de género ni de la lacra de la violencia machista, a pesar de los avances sociales y políticos en materia de igualdad. “Los resultados impactan porque evidencian que, aunque haya habido avances en materia de igualdad y lucha feminista, las letras de muchas canciones siguen perpetuando estereotipos nocivos”, lamenta Laura Casanovas, autora del proyecto.

La inteligencia artificial como herramienta para combatir el sexismo

El estudio también valora el uso de la inteligencia artificial como una gran herramienta para analizar gran cantidad de datos de forma rigurosa y abordar este problema. Laura Casanovas emplea un modelo computacional para detectar automáticamente contenido sexista a partir de datos etiquetados de forma manual mediante técnicas de aprendizaje de inteligencia artificial.

“Los resultados impactan porque evidencian que, aunque haya habido avances en materia de igualdad y lucha feminista, las letras de muchas canciones siguen perpetuando estereotipos nocivos”, lamenta Laura Casanovas.

Llamado a la acción

Los autores del estudio hacen un llamamiento a la necesidad de abrazar el análisis de la producción cultural como un campo de batalla para terminar con la relación de poderes existente, pero siempre desde una mirada interseccional. “Es necesario que trabajos futuros abracen el análisis de la producción cultural como un campo de batalla para terminar con la relación de poderes existente, pero siempre desde una mirada interseccional”, afirma Priscila Álvarez-Cueva, coautora del proyecto.