論文の概要: Temporal Analysis and Gender Bias in Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08983v1
• Date: Thu, 29 Sep 2022 00:29:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-02-19 11:47:28.469418
• Title: Temporal Analysis and Gender Bias in Computing
• Title（参考訳）: コンピューティングにおける時間解析とジェンダーバイアス
• Authors: Thomas J. Misa
• Abstract要約: 何十年にもわたって性別が変わる「レスリー問題」 この記事では、1925-1975年に測定可能な「ジェンダーシフト」を持つ300の与えられた名前を特定する。 この記事は、数十年前の女性の過多(および男性の過小評価)を招きかねない「女性シフト」が存在することを定量的に示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent studies of gender bias in computing use large datasets involving automatic predictions of gender to analyze computing publications, conferences, and other key populations. Gender bias is partly defined by software-driven algorithmic analysis, but widely used gender prediction tools can result in unacknowledged gender bias when used for historical research. Many names change ascribed gender over decades: the "Leslie problem." Systematic analysis of the Social Security Administration dataset -- each year, all given names, identified by ascribed gender and frequency of use -- in 1900, 1925, 1950, 1975, and 2000 permits a rigorous assessment of the "Leslie problem." This article identifies 300 given names with measurable "gender shifts" across 1925-1975, spotlighting the 50 given names with the largest such shifts. This article demonstrates, quantitatively, there is net "female shift" that likely results in the overcounting of women (and undercounting of men) in earlier decades, just as computer science was professionalizing. Some aspects of the widely accepted 'making programming masculine' perspective may need revision.
• Abstract（参考訳）: 最近のコンピューティングにおけるジェンダーバイアスの研究では、性別の自動予測を含む大規模なデータセットを使用して、出版物、会議、その他の主要な人口を分析している。 ジェンダーバイアスは、部分的にソフトウェア駆動のアルゴリズム分析によって定義されるが、広く使われている性別予測ツールは、歴史的研究に使用される際には、未認識の性別バイアスをもたらす可能性がある。 何十年もの間、多くの名前が性別を変えてきた:「レスリー問題」である。 1900年、1925年、1950年、1975年、2000年における社会保障局のデータセットの体系的な分析は、「レスリー問題」の厳密な評価を許可している。 この記事では、1925-1975年に計測可能な「ジェンダーシフト」を持つ300個の名前を特定し、最も大きなシフトを持つ50個の名前に注目する。 この記事は、コンピュータ科学が専門化しているように、数十年前の女性の過多(および男性の過小評価)につながるであろう「女性シフト」が定量的に示している。 広く受け入れられている「プログラミング男性」の観点のいくつかの側面は、修正が必要であるかもしれない。

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