BBC 50:50 Vương quốc Anh, Toàn cầu
BBC công bố kết quả tác động của dự án 50:50 hàng năm. Cuối năm 2016, người dẫn chương trình của BBC, Ros Atkins bắt đầu thử nghiệm với việc cải thiện sự cân bằng giới tính của các nguồn được giới thiệu trên chương trình truyền hình của anh, Outside Source. Nhóm của anh bắt đầu thu thập dữ liệu về những người xuất hiện trong mỗi chương trình phát sóng, xác định các lĩnh vực chủ đề và bài viết mà phụ nữ được miêu tả sai
và mở rộng mạng lưới các nguồn từ phụ nữ có trình độ cao. Kết quả là, những nguồn từ phụ nữ có mặt trong chương trình đã tăng từ 29% lên 51% trong thời gian bốn tháng. Và trong khi thứ hạng phát sóng của BBC đã giảm 2% trong hai năm, thứ hạng của Outside Source đã tăng 25%. Kể từ đó, hơn 500 chương trình của BBC đã tham gia dự án, được đặt tên là 50:50và mở rộng mạng lưới các nguồn từ phụ nữ có trình độ cao. Kết quả là, những nguồn từ phụ nữ có mặt trong chương trình đã tăng từ 29% lên 51% trong thời gian bốn tháng. Và trong khi thứ hạng phát sóng của BBC đã giảm 2% trong hai năm, thứ hạng của Outside Source đã tăng 25%. Kể từ đó, hơn 500 chương trình của BBC đã tham gia dự án, được đặt tên là
Phương pháp đằng sau dự án 50:50 tương đối đơn giản. Các nhóm sản xuất thu thập dữ liệu về cân bằng giới trong các chương trình phát sóng của họ một cách độc lập, sử dụng hệ thống đo lường phù hợp với chương trình của họ. Dữ liệu được chia sẻ mỗi tháng với những người tham gia. Do các chương trình tham gia từ tin tức, ca nhạc đến chính trị, hệ thống đo lường có thể được điều chỉnh cho phù hợp với tính chất của mỗi chương trình phát sóng. Ví dụ: trong một chương trình truyền hình mà người dẫn chương trình được kiểm soát bởi mạng, người đó sẽ bị loại khỏi tổng số cuối cùng, trong khi một nhóm sản xuất có thể xác định người dẫn chương trình có thể bao gồm người dẫn chương trình trong số liệu của họ. Lý do của Atkins cho phép những điều chỉnh này là các nhóm có nhiều khả năng tin tưởng và hành động dựa trên dữ liệu họ thu thập được nếu họ có tiếng nói trong việc thiết lập phương pháp luận.
Đương nhiên, việc thu thập dữ liệu phải đủ đáng tin cậy để các nhóm tin vào các con số, nhưng bản thân dữ liệu không phải là mục tiêu cuối cùng của dự án. Thay vào đó, nó đóng vai trò như một động cơ giúp thúc đẩy sự thay đổi và thúc đẩy những người tham gia tăng số lượng phụ nữ trong nội dung.
FINANCIAL TIMES Vương quốc Anh, Toàn cầu
Khi Financial Times FT) xác định quy mô nhắm đến đối tượng phụ nữ lần đầu tiên vào năm 2016, họ nhận thấy rằng quy mô này tương đối nhỏ và không thoải mái. Được xem vừa là mối quan tâm vừa là cơ hội kinh doanh, nhận thức này đã mang lại một số dự án nhằm mục đích thay đổi nhận thức của người quan tâm là phụ nữ về thương hiệu, tăng cường sự tham gia của phụ nữ và thúc đẩy thay đổi văn hóa nội bộ. Một trong những dự án này là JanetBot, một phần mềm học máy sử dụng phần mềm phân tích khuôn mặt để xác định giới tính của mọi người trong hình ảnh được FT sử dụng. Nó chia sẻ phân loại giới tính với người chỉnh sửa thông qua màu sắc trên màn hình và dữ liệu cân bằng giới tính qua kênh Slack.
Trong tổ chức, mục tiêu của phần mềm này là nâng cao nhận thức về tình trạng mất cân bằng giới tính trong các hình ảnh trên trang chủ và khuyến khích các nhà báo tăng số lượng hình ảnh có phụ nữ. Nó cũng đóng vai trò như một công cụ để tăng cường sự tương tác giữa các độc giả là phụ nữ - phân tích của FT cho thấy phụ nữ có nhiều khả năng nhấp vào các bài viết được minh họa bằng hình ảnh về phụ nữ hơn nam giới. FT đã học được một số bài học từ việc khởi chạy JanetBot. Đối với những người mới bắt đầu, những người sẽ sử dụng sản phẩm cần phải tham gia vào quá trình thiết kế ngay từ đầu. Khi nó đã được phát triển, việc loại bỏ các tính năng mà người dùng thấy không hữu ích có thể khó khăn và điều đó không thể thực hiện được với JanetBot do tài nguyên có hạn.
Do đó, mục đích của phần mềm này giờ đây đã chuyển sang nâng cao nhận thức về cân bằng giới với nhân viên tòa soạn hơn là thu thập dữ liệu, nhắc nhở các nhà báo cân nhắc về cân bằng giới của các bức ảnh ngay từ đầu trong sự xuyên suốt của một bài viết. FT cũng đã thử nghiệm với các công cụ để theo dõi số lượng cộng tác viên là phụ nữ và nam giới trong các bài viết nhằm giúp các nhà báo đạt được sự phân chia cân bằng hơn.
Phần mềm She Said He Said, ra mắt vào năm 2018, theo dõi sự cân bằng giới tính trong các nguồn bằng cách đếm đại từ và tên của nam và nữ, chia sẻ dữ liệu tự động với các nhóm FT. Tuy nhiên, việc khuyến khích họ xem xét dữ liệu này và thực hiện hành động tỏ ra đầy thách thức. Điều này đã khiến FT khám phá một cách tiếp cận thủ công để theo dõi và cải thiện cân bằng giới thay vì đăng ký dự án 50:50 của BBC trong năm nay. Mặc dù thử nghiệm vẫn đang ở giai đoạn đầu, phương pháp 50:50 dường như nâng cao nhận thức về mất cân bằng và thu hút đồng nghiệp hiệu quả hơn các phương pháp tiếp cận tự động. (Xem Tìm hiểu sâu: Financial Times)