Análise do viés de representação e apresentação de gênero em personagens de jogos digitais: um estudo comparativo em imagens geradas por IAs

• Maria C. B. A. Viana UFV
• Gláucia Braga e Silva UFV
• Otávio S. Gomes UFV
• Thais Braga Silva UFV
• Estela Batista UFV

DOI: https://doi.org/10.5753/sbgames.2025.10155

Resumo

Introdução: Considerando o uso emergente das inteligências artificiais (IAs) generativas, em especial, no contexto do desenvolvimento de jogos digitais, torna-se fundamental investigar a presença de eventuais deficiências nestas tecnologias que perpetuem vieses e estereótipos, como os relacionados a gênero. Objetivo: Este trabalho investiga a presença de vieses de gênero, de representação e de apresentação, em personagens de jogos digitais, por meio de um estudo comparativo de imagens geradas por duas IAs generativas. Metodologia: Para isso, foi conduzido um estudo comparativo entre imagens geradas pelas ferramentas DALL-E e Llama, de forma a observar o gênero das personagens, protagonistas ou não, assim como a forma de apresentação das mesmas. Resultados: Os resultados corroboram com a literatura, reforçando os baixos índices de representatividade e protagonismo de mulheres e revelando que a maioria das personagens femininas foram apresentadas de forma sexualizada.

Palavras-chave: IAs Generativas de Imagens, Classificação de Gênero, Personagens de Jogos

Referências

Batista, E. M., Silva, T. R. D. M. B., e Silva, G. B. E. (2024). Gender diversity in digital games: a tertiary literature review. In Proceedings of the 20th Brazilian Symposium on Information Systems, SBSI ’24, New York, NY, USA. Association for Computing Machinery.

Camille Alves, Isabelle Ribeiro Araújo, R. K. L. P. M. J. S. G. F. R. F. (2024). Percepção do grau de sexualização no design de personagens femininas em jogos contemporâneos.

Carvalho, C., Silva Junior, D., Teran, L., Mota, M., e Pereira, R. (2024). Explorando o uso do chatgpt na identificação de requisitos sociotécnicos para o redesign de um jogo.

Chauhan, A., Anand, T., Jauhari, T., Shah, A., Singh, R., Rajaram, A., e Vanga, R. (2024). Identifying race and gender bias in stable diffusion ai image generation. In 2024 IEEE 3rd International Conference on AI in Cybersecurity (ICAIC), pages 1–6.

Cho, J., Zala, A., e Bansal, M. (2023). DALL-EVAL: Probing the Reasoning Skills and Social Biases of Text-to-Image Generation Models . In 2023 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), pages 3020–3031, Los Alamitos, CA, USA. IEEE Computer Society.

Eurístenes, P., Machado, M., e Júnior, J. F. (2018). Representação de gênero e raça em videogames. Textos para Discussão GEMAA, (17). Acesso em: 18 mar. 2025.

Lawton, G. (2023). Generative ai (genai): Definition and explanation. Accessed: 2024-08-28.

Liao, S. (2023). A.i. may help design your favorite video game character. ACM News. [link].

Sami, M., Sami, A., e Barclay, P. (2023). A case study of fairness in generated images of large language models for software engineering tasks. In 2023 IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME), pages 391–396.

Sanches, D., Zampronio, R., e Medeiros, M. C. (2024). A mulher latina na ia generativa: desafios de representação e vieses sociais. In Anais da 1ª Conferência Latino-Americana de Ética em Inteligência Artificial, pages 89–92, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.

Sun, L., Wei, M., Sun, Y., Suh, Y. J., Shen, L., e Yang, S. (2023). Smiling women pitching down: auditing representational and presentational gender biases in image-generative ai. Journal of Computer-Mediated Communication, 29(1).

Wiggers, K. (2022). Now anyone can build apps that use dall-e 2 to generate images.