論文の概要: The Effects of Gender Signals and Performance in Online Product Reviews
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.09955v2
- Date: Tue, 28 Jan 2020 09:32:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-05 11:42:00.729272
- Title: The Effects of Gender Signals and Performance in Online Product Reviews
- Title（参考訳）: オンライン製品レビューにおけるジェンダー信号とパフォーマンスの影響
- Authors: Sandipan Sikdar, Rachneet Singh Sachdeva, Johannes Wachs, Florian
Lemmerich and Markus Strohmaier
- Abstract要約: 本研究は,一般的なアマゾン・ショッピング・プラットフォーム上でのレビューの成功に対するシグナリングとジェンダーの実行の影響を定量化する。
著者の性別をユーザ名から抽出し、著者の性別を推測できるレビューを識別する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.834372116658832
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This work quantifies the effects of signaling and performing gender on the
success of reviews written on the popular amazon shopping platform. Highly
rated reviews play an important role in e-commerce since they are prominently
displayed below products. Differences in how gender-signaling and
gender-performing review authors are received can lead to important biases in
what content and perspectives are represented among top reviews. To investigate
this, we extract signals of author gender from user names, distinguishing
reviews where the author's likely gender can be inferred. Using reviews
authored by these gender-signaling authors, we train a deep-learning classifier
to quantify the gendered writing style or gendered performance of reviews
written by authors who do not send clear gender signals via their user name. We
contrast the effects of gender signaling and performance on review success
using matching experiments. While we find no general trend that gendered
signals or performances influence overall review success, we find strong
context-specific effects. For example, reviews in product categories such as
Electronics or Computers are perceived as less helpful when authors signal that
they are likely woman, but are received as more helpful in categories such as
Beauty or Clothing. In addition to these interesting findings, our work
provides a general chain of tools for studying gender-specific effects across
various social media platforms.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,一般的なアマゾン・ショッピング・プラットフォーム上でのレビューの成功に対するシグナリングとジェンダーの実行の影響を定量化する。
評価の高いレビューは、製品の下に目立つので、eコマースにおいて重要な役割を果たす。
ジェンダーシグナリングとジェンダーパフォーマンスレビューの著者の受け取り方の違いは、トップレビューの中でどのコンテンツや視点が表現されるかに重要なバイアスをもたらす可能性がある。
そこで本研究では,著者の性別を推測可能なレビューを識別し,ユーザ名から著者の性別のシグナルを抽出する。
これらの性記号作成者によるレビューを用いて,深層学習分類器を訓練し,ユーザ名による明確な性別信号の送信を行わない著者による評価の男女別文体や性別別評価を定量化する。
一致実験を用いて,性別信号とパフォーマンスがレビュー成功に与える影響を比較検討した。
性別による信号やパフォーマンスが全体のレビュー成功に影響を及ぼす一般的な傾向は見つからないが、強い文脈特異的な影響がある。
例えば、ElectronicsやComputersのような製品カテゴリーのレビューは、著者が女性である可能性を示唆するときにあまり役に立たないと見なされるが、美容や衣服のようなカテゴリーでは、より役に立ちます。
これらの興味深い発見に加えて、さまざまなソーシャルメディアプラットフォームにまたがるジェンダー特有の効果を研究するための一般的なツールも提供しています。
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