論文の概要: Controlled Analyses of Social Biases in Wikipedia Bios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.00078v1
• Date: Thu, 31 Dec 2020 21:27:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-17 17:09:57.527272
• Title: Controlled Analyses of Social Biases in Wikipedia Bios
• Title（参考訳）: wikipedia biosにおける社会バイアスの制御分析
• Authors: Anjalie Field, Chan Young Park, Yulia Tsvetkov
• Abstract要約: ウィキペディアの伝記ページの分析において,共起変数の効果を低減する手法を提案する。 本研究では,比較コーパスと目的コーパスとの適合度を測定する指標の開発により,提案手法を評価する。 以上の結果から,共起変数に対する制御の失敗は,異なる結論とマスクバイアスをもたらす可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.591896251854724
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social biases on Wikipedia, a widely-read global platform, could greatly influence public opinion. While prior research has examined man/woman gender bias in biography articles, possible influences of confounding variables limit conclusions. In this work, we present a methodology for reducing the effects of confounding variables in analyses of Wikipedia biography pages. Given a target corpus for analysis (e.g. biography pages about women), we present a method for constructing a comparison corpus that matches the target corpus in as many attributes as possible, except the target attribute (e.g. the gender of the subject). We evaluate our methodology by developing metrics to measure how well the comparison corpus aligns with the target corpus. We then examine how articles about gender and racial minorities (cisgender women, non-binary people, transgender women, and transgender men; African American, Asian American, and Hispanic/Latinx American people) differ from other articles, including analyses driven by social theories like intersectionality. In addition to identifying suspect social biases, our results show that failing to control for confounding variables can result in different conclusions and mask biases. Our contributions include methodology that facilitates further analyses of bias in Wikipedia articles, findings that can aid Wikipedia editors in reducing biases, and framework and evaluation metrics to guide future work in this area.
• Abstract（参考訳）: 広く読まれているグローバルプラットフォームであるWikipediaの社会的偏見は、世論に大きな影響を与える可能性がある。 過去の研究では、伝記記事の男女差を調べたが、共起変数の影響は結論を制限している。 本研究では,ウィキペディアの伝記ページの分析において,共起変数の効果を低減する手法を提案する。 分析対象コーパス(例)が与えられる。 女性に関する伝記ページ)では,対象属性を除き,可能な限り多数の属性で対象コーパスにマッチする比較コーパスを構築する方法を提案する(例)。 対象者の性別)。 本研究では,比較コーパスと目的コーパスとの適合度を測定する指標の開発により,提案手法を評価する。 次に、性別や人種的マイノリティ(女性、非バイナリー人、トランスジェンダー女性、トランスジェンダー男性、アフリカ系アメリカ人、アジア系アメリカ人、ヒスパニック/ラテン系アメリカ人)に関する記事が、交叉性のような社会理論によって導かれる分析を含む他の記事とどのように異なるかを検討する。 疑わしい社会的偏見の同定に加えて, 共起変数の制御に失敗すると, 異なる結論が得られ, マスクバイアスが生じる可能性が示唆された。 コントリビューションには、ウィキペディアの記事におけるバイアスのさらなる分析を促進する方法論、バイアスを減らすためにウィキペディア編集者を支援する発見、この領域における今後の研究を導くためのフレームワークと評価指標が含まれている。

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