論文の概要: Unsupervised Discovery of Implicit Gender Bias

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.08361v2
• Date: Tue, 6 Oct 2020 16:43:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 13:16:06.930645
• Title: Unsupervised Discovery of Implicit Gender Bias
• Title（参考訳）: 非監督的ジェンダーバイアスの発見
• Authors: Anjalie Field, Yulia Tsvetkov
• Abstract要約: 我々は、女性に対する性的偏見をコメントレベルで識別するために、教師なしのアプローチをとる。 主な課題は、データ内の他のアーティファクトではなく、暗黙のバイアスの兆候にモデルを集中させることです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.59057512390926
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite their prevalence in society, social biases are difficult to identify, primarily because human judgements in this domain can be unreliable. We take an unsupervised approach to identifying gender bias against women at a comment level and present a model that can surface text likely to contain bias. Our main challenge is forcing the model to focus on signs of implicit bias, rather than other artifacts in the data. Thus, our methodology involves reducing the influence of confounds through propensity matching and adversarial learning. Our analysis shows how biased comments directed towards female politicians contain mixed criticisms, while comments directed towards other female public figures focus on appearance and sexualization. Ultimately, our work offers a way to capture subtle biases in various domains without relying on subjective human judgements.
• Abstract（参考訳）: 社会での流行にもかかわらず、社会的偏見を識別することは困難であり、主にこの領域における人間の判断は信頼できない。 コメントレベルで女性に対するジェンダーバイアスを識別するために教師なしのアプローチを取り、バイアスを含む可能性のあるテキストを表面化するモデルを提示します。 主な課題は、データ内の他のアーティファクトではなく、暗黙のバイアスの兆候にモデルを集中させることです。 したがって,提案手法では,適応性マッチングと逆学習によってコンファウンドの影響を低減できる。 我々の分析は、女性政治家に向けられた偏見のあるコメントには、さまざまな批判が含まれていることを示している。 最終的に私たちの研究は、主観的な人間の判断に頼ることなく、さまざまな領域の微妙な偏見を捉える方法を提供する。

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