論文の概要: Quantifying Gender Bias in Consumer Culture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03173v1
• Date: Mon, 10 Jan 2022 05:44:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-11 16:09:45.118041
• Title: Quantifying Gender Bias in Consumer Culture
• Title（参考訳）: 消費者文化におけるジェンダーバイアスの定量化
• Authors: Reihane Boghrati and Jonah Berger
• Abstract要約: 歌の歌詞は、女性に対する社会的なステレオタイプの変化を促進するのに役立つかもしれない。 50年以上にわたる100万曲の自然言語処理は、誤用を定量化している。 女性は望ましい特性(すなわち能力)に結びつく傾向が低く、このバイアスは減少するが、それは持続する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Cultural items like songs have an important impact in creating and reinforcing stereotypes, biases, and discrimination. But the actual nature of such items is often less transparent. Take songs, for example. Are lyrics biased against women? And how have any such biases changed over time? Natural language processing of a quarter of a million songs over 50 years quantifies misogyny. Women are less likely to be associated with desirable traits (i.e., competence), and while this bias has decreased, it persists. Ancillary analyses further suggest that song lyrics may help drive shifts in societal stereotypes towards women, and that lyrical shifts are driven by male artists (as female artists were less biased to begin with). Overall, these results shed light on cultural evolution, subtle measures of bias and discrimination, and how natural language processing and machine learning can provide deeper insight into stereotypes and cultural change.
• Abstract（参考訳）: 曲のような文化的なアイテムは、ステレオタイプ、バイアス、差別の作成と強化に重要な影響を与える。 しかし、そのようなアイテムの実際の性質は、しばしば透明性が低い。 曲を例にとりましょう。 歌詞は女性に偏っているか? このような偏見は,時間とともにどのように変化したのでしょう? 50年以上にわたる100万曲の自然言語処理は、誤用を定量化する。 女性は望ましい特性(すなわち能力)と関連が薄い傾向にあり、このバイアスは減少しているが、持続する。 アンシラリー分析は、歌の歌詞が女性に対する社会的ステレオタイプの変化を促進するのに役立ち、叙情的な変化は男性アーティストによってもたらされる(女性アーティストは最初はバイアスが少なかった)ことを示唆している。 全体として、これらの結果は文化の進化、バイアスと差別の微妙な尺度、そして自然言語処理と機械学習がステレオタイプと文化の変化に対して深い洞察を与える方法に光を当てている。

関連論文リスト

• Beats of Bias: Analyzing Lyrics with Topic Modeling and Gender Bias Measurements [1.5379084885764847]
  本稿では,英語の歌詞におけるジェンダーバイアスの分析と判断に,トピックモデリングとバイアス計測技術を用いる。 我々は多種多様な話題,特に最大集団において,多量の挑発的・偽義的な歌詞を観察した。 インテリジェンスと強さに関連する単語は、外見や弱さよりも、ジャンルにまたがる男性バイアスを示す傾向にあり、それは女性バイアスの強い単語である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T10:24:53Z)
• Beyond Binary Gender: Evaluating Gender-Inclusive Machine Translation with Ambiguous Attitude Words [85.48043537327258]
  既存の機械翻訳の性別バイアス評価は主に男性と女性の性別に焦点を当てている。 本研究では,AmbGIMT (Gender-Inclusive Machine Translation with Ambiguous attitude words) のベンチマークを示す。 本研究では,感情的態度スコア(EAS)に基づく性別バイアス評価手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T08:13:51Z)
• A Multilingual Perspective on Probing Gender Bias [0.0]
  ジェンダーバイアスは、性別に基づいて個人を標的とする体系的なネガティブな治療の一形態である。 この論文は、ジェンダーバイアスが言語および言語技術を通してどのように表現されるかというニュアンスについて考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T21:35:21Z)
• Will the Prince Get True Love's Kiss? On the Model Sensitivity to Gender Perturbation over Fairytale Texts [87.62403265382734]
  近年の研究では、伝統的な妖精は有害な性バイアスを伴っていることが示されている。 本研究は,ジェンダーの摂動に対する頑健さを評価することによって,言語モデルの学習バイアスを評価することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T22:25:09Z)
• Comparing Biases and the Impact of Multilingual Training across Multiple Languages [70.84047257764405]
  ダウンストリーム感情分析タスクにおいて,イタリア語,中国語,英語,ヘブライ語,スペイン語のバイアス分析を行う。 我々は、既存の感情バイアスのテンプレートを、人種、宗教、国籍、性別の4つの属性で、イタリア語、中国語、ヘブライ語、スペイン語に適応させる。 以上の結果から,各言語の文化に支配的な集団の嗜好など,バイアス表現の類似性を明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T18:15:07Z)
• A Moral- and Event- Centric Inspection of Gender Bias in Fairy Tales at A Large Scale [50.92540580640479]
  7つの文化から得られた624個の妖精物語を含む妖精物語データセットにおいて,ジェンダーバイアスを計算的に解析した。 その結果,男性キャラクターの数は女性キャラクターの2倍であり,男女表現が不均等であることが判明した。 女性キャラクターは、注意、忠誠、尊厳に関する道徳的な言葉とより関連しているのに対し、男性キャラクターは、公正、権威に関する道徳的な単語とより関連している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-25T19:38:09Z)
• Large scale analysis of gender bias and sexism in song lyrics [3.437656066916039]
  我々は,手動で注釈付けされたポピュラーソングの小さなサンプルを用いて,以前の研究よりも大規模な性差別的な歌詞を同定した。 性差別的なコンテンツは、特に男性アーティストやBillboardチャートに掲載されている人気曲から、時間とともに増えていくだろう。 これは、このタイプの最初の大規模分析であり、大衆文化のそのような影響力のある部分における言語使用に関する洞察を与えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-03T13:18:42Z)
• Uncovering Implicit Gender Bias in Narratives through Commonsense Inference [21.18458377708873]
  モデル生成物語における主人公に関連する性別バイアスについて検討する。 暗黙のバイアスに注目し、コモンセンス推論エンジンを使ってそれらを明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-14T04:57:45Z)
• Language, communication and society: a gender based linguistics analysis [0.0]
  本研究の目的は,言語が私たちの思考のミラーであるという仮説を支持する証拠を見つけることである。 回答は、心理的特徴や行動特性の帰属など、性別のステレオタイプが存在するかどうかを調べるために分析されてきた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T08:38:37Z)
• Multi-Dimensional Gender Bias Classification [67.65551687580552]
  機械学習モデルは、性別に偏ったテキストでトレーニングする際に、社会的に望ましくないパターンを不注意に学習することができる。 本稿では,テキスト中の性バイアスを複数の実用的・意味的な次元に沿って分解する一般的な枠組みを提案する。 このきめ細かいフレームワークを用いて、8つの大規模データセットにジェンダー情報を自動的にアノテートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-01T21:23:20Z)
• Measuring Female Representation and Impact in Films over Time [78.5821575986965]
  女性は常に映画で過小評価され、最近になって映画における女性の表現が改善されるまではそうではなかった。 そこで我々は,新しい尺度,女性キャスト比を提案し,一般的に使用されているベクデル試験結果と比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-10T15:29:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。