論文の概要: Challenging Negative Gender Stereotypes: A Study on the Effectiveness of Automated Counter-Stereotypes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11845v1
- Date: Thu, 18 Apr 2024 01:48:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-19 19:50:54.515041
- Title: Challenging Negative Gender Stereotypes: A Study on the Effectiveness of Automated Counter-Stereotypes
- Title（参考訳）: 対立する性ステレオタイプ:自動対人ステレオタイプの有効性に関する研究
- Authors: Isar Nejadgholi, Kathleen C. Fraser, Anna Kerkhof, Svetlana Kiritchenko,
- Abstract要約: 本研究では,オンラインコミュニケーションにおいて,ジェンダーのステレオタイプに自動的に対抗し,挑戦する11の戦略について検討する。
我々は、AIによるジェンダーベースのカウンターステレオタイプを参加者に提示し、攻撃性、妥当性、そして潜在的有効性を評価するよう依頼する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.704072523930444
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Gender stereotypes are pervasive beliefs about individuals based on their gender that play a significant role in shaping societal attitudes, behaviours, and even opportunities. Recognizing the negative implications of gender stereotypes, particularly in online communications, this study investigates eleven strategies to automatically counter-act and challenge these views. We present AI-generated gender-based counter-stereotypes to (self-identified) male and female study participants and ask them to assess their offensiveness, plausibility, and potential effectiveness. The strategies of counter-facts and broadening universals (i.e., stating that anyone can have a trait regardless of group membership) emerged as the most robust approaches, while humour, perspective-taking, counter-examples, and empathy for the speaker were perceived as less effective. Also, the differences in ratings were more pronounced for stereotypes about the different targets than between the genders of the raters. Alarmingly, many AI-generated counter-stereotypes were perceived as offensive and/or implausible. Our analysis and the collected dataset offer foundational insight into counter-stereotype generation, guiding future efforts to develop strategies that effectively challenge gender stereotypes in online interactions.
- Abstract（参考訳）: ジェンダーのステレオタイプは、社会的態度、行動、機会を形作る上で重要な役割を果たす性別に基づく個人についての広汎な信念である。
本研究は,特にオンラインコミュニケーションにおいて,ジェンダーステレオタイプに否定的な意味があることを認識し,これらの視点に対抗し,挑戦するための11の戦略について検討する。
我々は, 性別に基づくカウンターステレオタイプを, 男女共同研究参加者に提示し, 攻撃性, 妥当性, 潜在的有効性を評価する。
カウンターファクトの戦略と普遍性の拡大(すなわち、グループメンバーによらず誰でも特性を持つことができること)は最も堅牢なアプローチとして現れ、一方、ユーモア、視点取り、反例、共感は、話者に対する効果が低かった。
また, 評価の差異は, ラッカーの性別の違いよりも, 目標のステレオタイプに対して顕著であった。
異常に多くのAI生成の反ステレオタイプが攻撃的または/または不可解であると認識された。
我々の分析と収集したデータセットは、オンラインインタラクションにおけるジェンダーステレオタイプに効果的に挑戦する戦略を開発するための今後の取り組みを導く、反ステレオタイプ生成に関する基礎的な洞察を提供する。
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