論文の概要: Professional Presentation and Projected Power: A Case Study of Implicit Gender Information in English CVs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09942v1
• Date: Thu, 17 Nov 2022 23:26:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-21 14:42:03.293580
• Title: Professional Presentation and Projected Power: A Case Study of Implicit Gender Information in English CVs
• Title（参考訳）: プロのプレゼンテーションと投影力: 英語CVにおけるインシシイトジェンダー情報の事例研究
• Authors: Jinrui Yang, Sheilla Njoto, Marc Cheong, Leah Ruppanner, Lea Frermann
• Abstract要約: 本稿では,男女のCVにおけるスキルと背景のフレーミングについて検討する。 我々は、米国から1.8Kの正当性、英語、CVのデータセットを導入し、16の職業をカバーした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.947168670095326
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Gender discrimination in hiring is a pertinent and persistent bias in society, and a common motivating example for exploring bias in NLP. However, the manifestation of gendered language in application materials has received limited attention. This paper investigates the framing of skills and background in CVs of self-identified men and women. We introduce a data set of 1.8K authentic, English-language, CVs from the US, covering 16 occupations, allowing us to partially control for the confound occupation-specific gender base rates. We find that (1) women use more verbs evoking impressions of low power; and (2) classifiers capture gender signal even after data balancing and removal of pronouns and named entities, and this holds for both transformer-based and linear classifiers.
• Abstract（参考訳）: 雇用におけるジェンダー差別は、社会において関連的で永続的な偏見であり、NLPにおける偏見を探究する共通のモチベーションの例である。 しかし, 応用資料におけるジェンダー言語の発現は, あまり注目されていない。 本稿では,男女のCVにおけるスキルと背景のフレーミングについて検討する。 16の職業をカバーする米国からの1.8k authentic, english-language, cvsのデータセットを導入し,職業固有の性別ベースを部分的にコントロールできるようにした。 その結果,(1) 女性では低消費電力の印象を呼び起こす動詞が多く,(2) 代名詞や名前のエンティティをデータバランシング・削除した後でも性別信号が捕捉され,これがトランスフォーマーベースと線形分類器の両方に当てはまることがわかった。

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