Quantifier le genre dans les médias: Défis méthodologiques d’une enquête politique

Le présent article se penche sur les défis méthodologiques que rencontre une étude internationale visant à mesurer la place des femmes dans l’information médiatique. Il s’appuie sur l’enquête de référence en la matière, le Global Media Monitoring Project (GMMP). Dépassant les résultats de l’enquête, accessibles par ailleurs, il s’agit d’abord de s’interroger sur les conditions de production des chiffres ici fournis, de proposer une analyse critique des résultats obtenus, d’élargir le questionnement dans une perspective intersectionnelle, en prenant en compte des corpus originaux jusqu’ici inexploités et, enfin, de s’interroger sur l’apport des intelligences artificielles en confrontant les processus de comptage manuels et automatisés. This paper looks at the methodological challenges facing an international study aimed at measuring the place of women in the news media. It is based on the benchmark survey in the field, the Global Media Monitoring Project (GMMP). Going beyond the survey results (available elsewhere), we examine the conditions under which the figures provided here were produced, offer a critical analysis of the results, broaden the line of questioning to an intersectional perspective by considering yet unexploited original corpora, and lastly consider the contribution of artificial intelligence by comparing manual and automated counting processes. Este artículo se centra en los desafíos metodológicos a los que está confrontado un estudio internacional destinado a medir el lugar de las mujeres en la información mediática. Dicho estudio se apoya en la encuesta de referencia en la materia, el Global Media Monitoring Project (GMMP). Independientemente de los resultados de la encuesta, disponibles para consulta, se trata primordialmente de cuestionarse sobre las condiciones de producción de las cifras suministradas aquí y proponer un análisis crítico de los resultados obtenidos, ampliar el cuestionario dentro de una perspectiva interseccional, teniendo en cuenta los corpus originales que todavía no se han utilizado y finalmente interrogarse sobre la contribución de la inteligencia artificial comparándola con los procesos de conteo manual y automatizados.