Women in AI
2024 · AI研究/视频制作
数据分析与视觉表达：
围绕AI领域性别代表性展开数据调研与分析，并将研究内容转化为具有视觉叙事的影像作品。通过After Effects、DaVinci Resolve与Photoshop构建表达路径，探索数据与影像之间的情绪与意义连接。
时长：6分 14秒
成片
展映：2024 Duke Plus 项目 Showcase
图表(部分)
研究阐述
Women in AI 项目：
本项目围绕人工智能领域的性别结构展开数据调研，涵盖高校师资、开源技术社区及企业高层三个维度，系统性分析女性在AI领域中的参与现状与结构性差异。通过多源数据的整合与对比，项目揭示出女性在技术生产与决策层中的持续性低占比，以及不同地区在教育资源、社会文化与制度环境上的不均衡分布，从而呈现AI领域性别不平等的整体结构。
我负责高校faculty部分的数据研究与整理，聚焦UNESCO五大区域重点高校，分析女性在计算机科学及AI相关学科中的教师占比，作为理解行业性别不平等的上游结构依据。同时我将研究结果转化为影像作品，通过视觉叙事实现数据到内容的表达，提升议题的可感知性与传播力。
Faculty章节阐述：
在项目中，我主要负责高校师资（faculty）部分的数据调研与分析，聚焦全球不同地区计算机科学及人工智能相关学科中的女性教师比例。通过整理UNESCO五大区域（非洲、阿拉伯地区、亚太、欧美及拉美）重点高校数据，对女性在高等教育体系中的参与情况进行对比研究。
研究发现，各区域普遍存在女性师资占比较低的问题，且受教育资源、社会文化及制度环境影响，不同地区呈现出明显差异。这一结构性不平衡不仅反映了女性在学术体系中的进入门槛，也进一步影响其在AI行业中的长期发展路径。
该部分研究从教育端切入，为理解AI领域性别不平等提供“上游结构”视角，并为后续行业与技术社区的数据分析提供了重要参考依据。
研究报告(部分)