論文の概要: Moral Judgments in Online Discourse are not Biased by Gender

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12872v1
• Date: Fri, 23 Aug 2024 07:10:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-26 15:49:48.567543
• Title: Moral Judgments in Online Discourse are not Biased by Gender
• Title（参考訳）: オンライン談話における道徳的判断はジェンダーによるバイアスを受けない
• Authors: Lorenzo Betti, Paolo Bajardi, Gianmarco De Francisci Morales,
• Abstract要約: r/AITAはRedditのコミュニティで1700万人のメンバーが参加し、コミュニティの行動に関する判断を求める経験を共有しています。 受理した道徳判断に対する主人公の性別の直接的な因果関係は見つからない。 本研究は、既存の相関研究を補完し、ジェンダーの役割が特定の社会的文脈により大きな影響を及ぼす可能性を示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2771631221674333
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The interaction between social norms and gender roles prescribes gender-specific behaviors that influence moral judgments. Here, we study how moral judgments are biased by the gender of the protagonist of a story. Using data from r/AITA, a Reddit community with 17 million members who share first-hand experiences seeking community judgment on their behavior, we employ machine learning techniques to match stories describing similar situations that differ only by the protagonist's gender. We find no direct causal effect of the protagonist's gender on the received moral judgments, except for stories about ``friendship and relationships'', where male protagonists receive more negative judgments. Our findings complement existing correlational studies and suggest that gender roles may exert greater influence in specific social contexts. These results have implications for understanding sociological constructs and highlight potential biases in data used to train large language models.
• Abstract（参考訳）: 社会的規範とジェンダーの役割の相互作用は、道徳的判断に影響を与えるジェンダー固有の振る舞いを規定する。 本稿では,物語の主人公のジェンダーに道徳的判断が偏っているかを検討する。 r/AITAというRedditコミュニティの1700万人のメンバが、コミュニティの行動に関する判断を求める経験を共有できるデータを用いて、私たちは、主人公の性別によってのみ異なる同様の状況を説明するストーリーをマッチングするために、機械学習技術を使用します。 男性主人公がより否定的な判断を受ける「友情と関係」の物語を除いて、主人公の性別が受けられる道徳的判断に直接的な因果関係は見つからない。 本研究は、既存の相関研究を補完し、ジェンダーの役割が特定の社会的文脈により大きな影響を及ぼす可能性を示唆している。 これらの結果は、社会学的構造を理解し、大きな言語モデルの学習に使用されるデータの潜在的なバイアスを明らかにすることにつながる。

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