論文の概要: Text as Causal Mediators: Research Design for Causal Estimates of
Differential Treatment of Social Groups via Language Aspects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07542v1
- Date: Wed, 15 Sep 2021 19:15:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-18 08:35:44.028242
- Title: Text as Causal Mediators: Research Design for Causal Estimates of
Differential Treatment of Social Groups via Language Aspects
- Title（参考訳）: 因果メディエーターとしてのテキスト:言語的側面による社会集団の差別化処理の因果推定に関する研究
- Authors: Katherine A. Keith, Douglas Rice, and Brendan O'Connor
- Abstract要約: 本研究では,社会集団信号の自然的直接的・間接的影響が話者の反応に与える影響を推定するために,観察的(実験的でない)データに対する因果的研究設計を提案する。
本稿では、この枠組みの約束と課題について、アメリカ合衆国最高裁判所の口頭弁論における司法の中断に対する擁護者の性別の影響に関する理論的ケーススタディを通して説明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.175621752912443
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Using observed language to understand interpersonal interactions is important
in high-stakes decision making. We propose a causal research design for
observational (non-experimental) data to estimate the natural direct and
indirect effects of social group signals (e.g. race or gender) on speakers'
responses with separate aspects of language as causal mediators. We illustrate
the promises and challenges of this framework via a theoretical case study of
the effect of an advocate's gender on interruptions from justices during U.S.
Supreme Court oral arguments. We also discuss challenges conceptualizing and
operationalizing causal variables such as gender and language that comprise of
many components, and we articulate technical open challenges such as temporal
dependence between language mediators in conversational settings.
- Abstract（参考訳）: 対人関係を理解するために観察された言語を用いることは、高い意思決定において重要である。
そこで本研究では,観察的(非実験的)データのための因果研究設計を提案し,言語を因果媒介者とする話者の反応に対する社会的グループ信号(人種や性別など)の自然な直接的・間接的影響を推定する。
合衆国最高裁判所の口頭弁論において、弁護人の性別が判事の割り込みに与える影響に関する理論的ケーススタディを通じて、この枠組みの約束と課題を説明する。
また,多成分からなる性や言語などの因果変数を概念化し,運用する課題についても論じるとともに,会話環境における言語仲介者間の時間的依存などの技術的なオープン課題を明らかにした。
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