論文の概要: Large scale analysis of gender bias and sexism in song lyrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02052v4
• Date: Thu, 20 Apr 2023 20:05:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-24 18:20:40.315621
• Title: Large scale analysis of gender bias and sexism in song lyrics
• Title（参考訳）: 歌詞における性バイアスと性差別の大規模分析
• Authors: Lorenzo Betti, Carlo Abrate, Andreas Kaltenbrunner
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.437656066916039
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We employ Natural Language Processing techniques to analyse 377808 English song lyrics from the "Two Million Song Database" corpus, focusing on the expression of sexism across five decades (1960-2010) and the measurement of gender biases. Using a sexism classifier, we identify sexist lyrics at a larger scale than previous studies using small samples of manually annotated popular songs. Furthermore, we reveal gender biases by measuring associations in word embeddings learned on song lyrics. We find sexist content to increase across time, especially from male artists and for popular songs appearing in Billboard charts. Songs are also shown to contain different language biases depending on the gender of the performer, with male solo artist songs containing more and stronger biases. This is the first large scale analysis of this type, giving insights into language usage in such an influential part of popular culture.
• Abstract（参考訳）: 我々は「200万曲データベース」コーパスから377808の英語歌詞を解析するために自然言語処理技術を用いて、性差別の表現(1960-2010年)と性バイアスの測定に焦点を当てた。 性差別分類器を用いて、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、過去の研究よりも大規模な性差別的歌詞を同定する。 さらに,歌詞から学習した単語埋め込みの関連を計測し,性別バイアスを明らかにする。 セクシーなコンテンツは、特に男性アーティストや、ビルボードのチャートに登場する人気曲から、時間とともに増えていくだろう。 歌は演奏者の性別によって異なる言語バイアスを含むことも示されており、男性ソロアーティストの歌はより強いバイアスを含む。 これはこのタイプの大規模な分析としては初めてであり、大衆文化の影響力のある部分における言語使用について洞察を与えている。

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