論文の概要: Gender Differences in Abuse: The Case of Dutch Politicians on Twitter
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10769v1
- Date: Mon, 19 Jun 2023 08:23:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-21 18:37:49.669665
- Title: Gender Differences in Abuse: The Case of Dutch Politicians on Twitter
- Title(参考訳): 性的虐待の男女差: オランダの政治家をTwitterで例に
- Authors: Isabelle van der Vegt
- Abstract要約: 本稿は、オランダの政治家がTwitter上で受けた虐待の性差について分析する。
2022年を通して党指導者に向けられた全てのツイートが集められた。
民族の少数派政治家は、全ての集団と比較して最も高いレベルの脅威を受けた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.10152838128195464
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Online abuse and threats towards politicians have become a significant
concern in the Netherlands, like in many other countries across the world. This
paper analyses gender differences in abuse received by Dutch politicians on
Twitter, while taking into account the possible additional impact of ethnic
minority status. All tweets directed at party leaders throughout the entire
year of 2022 were collected. The effect of gender and ethnic minority status
were estimated for six different linguistic measures of abuse, namely,
toxicity, severe toxicity, identity attacks, profanity, insults, and threats.
Contrary to expectations, male politicians received higher levels of all forms
of abuse, with the exception of threats, for which no significant gender
difference was found. Significant interaction effects between gender and ethnic
minority status were found for a number of abuse measures. In the case of
severe toxicity, identity attacks, and profanity, female ethnic minority
politicians were more severely impacted than their ethnic majority female
colleagues, but not worse than male politicians. Finally, female ethnic
minority politicians received the highest levels of threats compared to all
groups. Given that online abuse and threats are reported to have a negative
effect on political participation and retention, these results are particularly
worrying.
- Abstract(参考訳): 政治家に対するオンラインの虐待や脅しは、世界中の多くの国のように、オランダで大きな問題となっている。
本稿では、オランダの政治家がtwitter上で受けた虐待の性差を分析し、少数民族的地位のさらなる影響について考察する。
2022年を通して党指導者に向けられた全てのツイートが集められた。
性別と少数民族の身分の影響は、6つの異なる言語的虐待、すなわち毒性、重篤な毒性、アイデンティティアタック、暴言、侮辱、脅迫によって推定された。
期待に反して、男性政治家は、脅威を除いてあらゆる種類の虐待のレベルが高かったが、男女差は認められなかった。
性別と少数民族間の有意な交流効果は、多くの虐待対策で見いだされた。
重篤な有害性、アイデンティティ攻撃、嫌悪の場合には、女性少数民族の政治家は、女性の大多数の女性の同僚よりも深刻な影響を受けたが、男性政治家よりは悪くなかった。
最終的に、女性少数民族の政治家は全てのグループよりも高いレベルの脅威を受けた。
オンライン乱用や脅迫が政治的参加や保持に悪影響を及ぼすと報告されていることから、これらの結果は特に懸念されている。
関連論文リスト
- On the Use of Proxies in Political Ad Targeting [49.61009579554272]
我々は、主要な政治広告主がプロキシ属性をターゲットとして緩和を回避したことを示す。
本研究は政治広告の規制に関する議論に重要な意味を持つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-18T17:15:13Z) - Understanding gender differences in experiences and concerns surrounding
online harms: A short report on a nationally representative survey of UK
adults [0.8567685792108676]
英国成人の全国代表者を対象にした大規模調査の結果を報告する。
我々は15の特定の害への曝露と、特定のオンライン行動に関わる暴露や快適さに関する恐怖について尋ねる。
女性たちは、私たちが質問したあらゆる種類の害を経験することを非常に恐れており、いくつかのオンライン行動における快適さを著しく低下させることに気付きました。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-01T10:10:52Z) - The Uli Dataset: An Exercise in Experience Led Annotation of oGBV [3.1060730586569427]
ヒンディー語、タミル語、インド英語の3言語で性別による虐待に関するデータセットを提示する。
このデータセットは、女性や南アジアのLGBTQIAコミュニティのメンバーと同一視する専門家によって、性虐待の経験に関する3つの質問に沿って注釈付けされたツイートで構成されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-15T16:30:44Z) - Bias or Diversity? Unraveling Fine-Grained Thematic Discrepancy in U.S.
News Headlines [63.52264764099532]
われわれは、2014年から2022年までの米国の主要メディアから、180万件のニュース記事の大規模なデータセットを使用している。
我々は、国内政治、経済問題、社会問題、外交の4つの主要なトピックに関連する、きめ細かいテーマの相違を定量化する。
以上の結果から,国内政治や社会問題においては,一定のメディア偏見が原因であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-28T03:31:37Z) - Gender stereotypes in the mediated personalization of politics:
Empirical evidence from a lexical, syntactic and sentiment analysis [2.7071541526963805]
イタリアにおける政治的パーソナライゼーションは、男性よりも女性にとって有害であることを示す。
女性政治家は、個人的な詳細が報告されたとき、男性よりもネガティブなトーンで覆われている。
観察された性別の違いに対する主な貢献は、印刷されたニュースではなく、オンラインニュースである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-07T11:40:44Z) - Annotators with Attitudes: How Annotator Beliefs And Identities Bias
Toxic Language Detection [75.54119209776894]
本研究では,アノテータのアイデンティティ(誰)と信念(なぜ)が有害な言語アノテーションに与える影響について検討する。
我々は、アンチブラック言語、アフリカ系アメリカ人の英語方言、俗語という3つの特徴を持つポストを考察する。
以上の結果から,アノテータのアイデンティティと信念と毒性評価の相関が強く示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-15T18:58:20Z) - #ContextMatters: Advantages and Limitations of Using Machine Learning to
Support Women in Politics [0.15749416770494704]
ParityBOTはカナダ、アメリカ合衆国、ニュージーランドで選挙が行われた。
女性候補者に向けられた1200万件以上のツイートを分析して分類し、支持的なツイートで有害なツイートに対処するために使われた。
本研究では,ParityBOTが特定の女性に向けられた侮辱を取り上げなかった偽陰性率について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-30T22:55:49Z) - Quantifying Gender Bias Towards Politicians in Cross-Lingual Language
Models [104.41668491794974]
代名詞として政治家の名前を取り巻く言語モデルによって生成される形容詞と動詞の用法を定量化する。
死者や指定された言葉が男女の政治家と関連しているのに対し、美人や離婚といった特定の言葉が主に女性政治家に関係していることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-15T15:03:26Z) - Young Adult Unemployment Through the Lens of Social Media: Italy as a
case study [108.33144653708091]
調査データとソーシャルメディアデータを用いて、イタリアにおける若い失業者の個性、道徳的価値、文化的要素を分析する。
調査の結果, 人格と道徳的価値には小さながら有意な差がみられ, 失業した男性は満足し難い傾向がみられた。
失業者は、より集団主義的な視点を持ち、グループ内の忠誠心、権威、純粋性の基盤を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-09T10:56:04Z) - A Framework for the Computational Linguistic Analysis of Dehumanization [52.735780962665814]
我々は1986年から2015年にかけてニューヨーク・タイムズでLGBTQの人々に関する議論を分析した。
LGBTQの人々の人為的な記述は、時間とともにますます増えています。
大規模に非人間化言語を分析する能力は、メディアバイアスを自動的に検出し、理解するだけでなく、オンラインで乱用する言語にも影響を及ぼす。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-06T03:02:12Z) - Online Abuse toward Candidates during the UK General Election 2019:
Working Paper [0.9741305928417096]
われわれは11月初めから12月12日の選挙直後までの6週間に4200万件のツイートを選挙候補者に送った。
候補者の回答の4.46%が虐待を受けており、2017年の総選挙では3.27%だった。
平均して、男性はより一般的で政治的虐待を受け、女性はより性差別的な虐待を受けた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-23T17:28:40Z)
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。