Fugu-MT 論文翻訳(概要): Uncovering Gender Bias in Media Coverage of Politicians with Machine Learning

論文の概要: Uncovering Gender Bias in Media Coverage of Politicians with Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.07734v1
Date: Fri, 15 May 2020 18:37:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-02 23:09:44.482875
Title: Uncovering Gender Bias in Media Coverage of Politicians with Machine Learning
Title（参考訳）: 機械学習による政治者のメディアカバレッジにおけるジェンダーバイアスの発見
Authors: Susan Leavy
Abstract要約: 本稿では, メディアにおける政治指導者の表現における組織的ジェンダーバイアスを明らかにするために, 人工知能を用いた研究について述べる。 15年間にわたるアイルランドの大臣の新聞報道が収集され、自然言語処理技術と機械学習で分析された。発見は、女性政治家の描写におけるジェンダーバイアスの証拠、関係する政策の種類、そして彼らが政治指導者としてのパフォーマンスにおいてどのように評価されたかを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0839245814393723
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper presents research uncovering systematic gender bias in the representation of political leaders in the media, using artificial intelligence. Newspaper coverage of Irish ministers over a fifteen year period was gathered and analysed with natural language processing techniques and machine learning. Findings demonstrate evidence of gender bias in the portrayal of female politicians, the kind of policies they were associated with and how they were evaluated in terms of their performance as political leaders. This paper also sets out a methodology whereby media content may be analysed on a large scale utilising techniques from artificial intelligence within a theoretical framework founded in gender theory and feminist linguistics.
Abstract（参考訳）: 本稿では,人工知能を用いたメディアにおける政治指導者の体系的ジェンダーバイアスを明らかにする。 15年間にわたるアイルランドの大臣の新聞報道が収集され、自然言語処理技術と機械学習で分析された。分析の結果,女性政治家の描写におけるジェンダーバイアスの証拠,関連する政策の種類,政治指導者としての業績の観点で評価された方法などが示された。また,ジェンダー理論とフェミニスト言語学を基盤とした理論的枠組みの中で,メディアコンテンツが人工知能の技術を大規模に活用する手法も提案する。

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