The catalogue of LGBTQIA+ representation. Come viene raffigurata la comunità LGBTQIA+ dalle banche di immagini stock e dai training dataset nel 2023.

Every day we come across a enormous amount of images that, even if they do not capture our attention, are recorded by our brain and influence our thinking, creating meaning and shaping our perception of the world and reality. Gathering information from images is in fact a very important part of our socialisation process, through which we internalise norms, social roles, ideologies, and inevitably also stereotypes, that belong to our society and allow us to orient ourselves within it. It is in this perspective that the research work proposed in this thesis falls, focusing on the analysis of the visual representation of the LGBTQIA+ community in images from stock image banks and artificial intelligence training datasets. In fact, although LGBTQIA+ representation is a fairly well investigated topic, this is always very much linked to the analysis of content such as films, TV series or TV advertisements, paying little attention to more generic images, which despite their apparent invisibility are very widespread and make a great contribution to the creation of meaning in society. The aim of this thesis is therefore to answer the question "How is the LGBTQIA+ community visually represented within stock images and training datasets?". To do this, images were collected from two stock image banks, Shutterstock and Unsplash, and from two training datasets used for text-to-image AI, YFCC100m and LAION-5B. Subsequently, aspects such as subjectivities, actions and most represented issues were analysed in order to give an overview of the current state of the LGBTQIA+ community. The results obtained were then collected in The catalogue of LGBTQIA+ representation, which highlights recurrent patterns in LGBTQIA+ representation and serves as a starting point for future analysis and more inclusive portrayal.

Ogni giorno entriamo in contatto con un enorme quantità di immagini che, anche se non catturano la nostra attenzione, vengono registrate dal nostro cervello e vanno ad influenzare il nostro pensiero, creando significato e plasmando la nostra percezione del mondo e della realtà. La raccolta di informazioni dalle immagini è infatti una parte molto importante del nostro processo di socializzazione, grazie al quale interiorizziamo norme, ruoli sociali, ideologie, ed inevitabilmente anche stereotipi, che appartengono alla nostra società e ci permettono di orientarci all’interno di essa. È in quest’ottica che si inserisce il lavoro di ricerca proposto in questa tesi, focalizzato sull’analisi della rappresentazione visiva della comunità LGBTQIA+ nelle immagini provenienti da banche di immagini stock e training dataset di intelligenze artificiali. Infatti, seppur quella della rappresentazione LGBTQIA+ sia una tematica abbastanza indagata, questa è sempre molto legata all’analisi di contenuti come film, serie tv o pubblicità televisive, prestando invece poca attenzione alle immagini più generiche, che nonostante la loro apparente invisibilità sono molto diffuse e danno un grande contributo alla creazione di significato nella società. L’obiettivo di questa tesi è dunque rispondere alla domanda “Come viene rappresentata visivamente la comunità LGBTQIA+ all’interno di immagini stock e training dataset?”. Per fare ciò sono state raccolte immagini da due banche di immagini stock, Shutterstock ed Unsplash, e da due training dataset usati per IA text-to-image, YFCC100m e LAION-5B. Successivamente sono stati analizzati aspetti quali le soggettività, le azioni e le tematiche più rappresentate, al fine di dare una panoramica dello stato attuale della comunità LGBTQIA+. I risultati ottenuti sono poi stati raccolti nel catalogo The catalogue of LGBTQIA+ representation, che mette in evidenza quali sono i pattern ricorrenti nella rappresentazione LGBTQIA+ e si pone come un punto di partenza per future analisi e per una rappresentazione più inclusiva.