論文の概要: Inferring gender from name: a large scale performance evaluation study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12381v1
• Date: Tue, 22 Aug 2023 13:38:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-25 16:24:54.742440
• Title: Inferring gender from name: a large scale performance evaluation study
• Title（参考訳）: 名前から性別を推測する:大規模パフォーマンス評価研究
• Authors: Kriste Krstovski, Yao Lu, Ye Xu
• Abstract要約: 研究者は、簡単に利用可能な情報から、主に人物の名前から性別を推測する必要がある。 名前と性別の推論は、アルゴリズムのアプローチとソフトウェア製品の領域を継続的に発展させてきた。 我々は,既存手法を大規模に評価し,名前と性別の推論を行う。 既存のどのアプローチよりも優れたパフォーマンスを実現する2つの新しいハイブリッドアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.934579134540613
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: A person's gender is a crucial piece of information when performing research across a wide range of scientific disciplines, such as medicine, sociology, political science, and economics, to name a few. However, in increasing instances, especially given the proliferation of big data, gender information is not readily available. In such cases researchers need to infer gender from readily available information, primarily from persons' names. While inferring gender from name may raise some ethical questions, the lack of viable alternatives means that researchers have to resort to such approaches when the goal justifies the means - in the majority of such studies the goal is to examine patterns and determinants of gender disparities. The necessity of name-to-gender inference has generated an ever-growing domain of algorithmic approaches and software products. These approaches have been used throughout the world in academia, industry, governmental and non-governmental organizations. Nevertheless, the existing approaches have yet to be systematically evaluated and compared, making it challenging to determine the optimal approach for future research. In this work, we conducted a large scale performance evaluation of existing approaches for name-to-gender inference. Analysis are performed using a variety of large annotated datasets of names. We further propose two new hybrid approaches that achieve better performance than any single existing approach.
• Abstract（参考訳）: 個人の性別は、医学、社会学、政治科学、経済学など、幅広い科学分野の研究を行う際に重要な情報である。 しかし、特にビッグデータの普及に伴い、増加している事例では、性別情報は容易には利用できない。 このような場合、研究者は、主に人の名前から、容易に入手できる情報から性別を推測する必要がある。 名前から性別を推測することは倫理的な問題を引き起こすかもしれないが、現実的な代替手段がないことは、研究者が手段を正当化する際にそのようなアプローチに頼る必要があることを意味している。 name-to-gender推論の必要性は、アルゴリズム的アプローチとソフトウェア製品がますます増え続けている領域を生み出している。 これらのアプローチは、学界、産業、政府、非政府組織で世界中で使われてきた。 それにもかかわらず、既存のアプローチは体系的に評価・比較されておらず、将来の研究に最適なアプローチを決定するのが困難である。 本研究では,既存手法を大規模に評価し,その性能評価を行った。 解析は様々な名前の注釈付きデータセットを使用して行われる。 さらに,既存のアプローチよりも優れたパフォーマンスを実現する2つのハイブリッドアプローチを提案する。

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