一项由Geena Davis媒体性别研究机构、Google研究院、南加大信号分析和解释实验室共同合作的研究，通过分析近10年来的美国电视节目，以了解性别和肤色在屏幕时间上的变化趋势。
这是第一个使用大规模人工智能模型，进行的电视节目研究，总共分析了440小时的节目，发现即便到了2021年，女性演员在屏幕上出现的时间，仍较男性少，而且深肤色的演员说话时间仅占16%。
这项研究调查2010年到2021年，每一季Nielsen媒体指标前10名，且有剧本的美国电视节目，这些节目包括喜剧、政治剧、爱情剧到科幻片等总共440小时。Google在24小时内处理完所有镜头，每秒处理超过100个影格，并使用机器学习模型，大规模分析1,200万个在屏幕上出现的脸部。
报告呈现几个重要结果，第一，女性角色在屏幕出现在间上升，但男女仍然存在差距，到了2021年，男性角色的屏幕时间仍然较女性角色多16%。第二，浅肤色和深肤色的角色，屏幕时间差距从2010年的81%，缩小到2021年的55%，每年大概增加8到9个百分点，但即便如此，这仍是很大的差距。
第三，年长的男性和年轻女性的屏幕时间更长，屏幕上男性角色最常出现的年龄段是33岁到66岁，女性角色则是18到33岁，外观年龄超过60岁的女性，仅有不到1%的屏幕时间。第四，这10年间，深肤色女性角色的说话时间上升最多，每年以平均1.2%增加，但即便如此，他们仍是在屏幕上最不可能有台词的群体，说话时间仅占总屏幕时间的16%。
南加大信号分析和解释实验室研究团队提到，计算性媒体智能能够以前所未有的规模以及细节，分析媒体所讲述的故事，并且获得细微的结果，同时也创造了包容和公平体验的工具。
Google提到，他们会继续与这两个组织合作，研究世界其他地区的跨文化和混合媒体内容，除了检查“出现”信号，也要进一步检验“描述性”信号，包括领导社交互动的角色，甚至是某些社群是否被以刻板印象看待。