Fugu-MT 論文翻訳(概要): Gender Representation and Bias in Indian Civil Service Mock Interviews

論文の概要: Gender Representation and Bias in Indian Civil Service Mock Interviews

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12194v1
Date: Wed, 18 Sep 2024 17:59:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-19 16:21:44.856837
Title: Gender Representation and Bias in Indian Civil Service Mock Interviews
Title（参考訳）: インド公務員のモックインタビューにおけるジェンダー表現とバイアス
Authors: Somonnoy Banerjee, Sujan Dutta, Soumyajit Datta, Ashiqur R. KhudaBukhsh,
Abstract要約: 男女の偏見は、男女の候補者に質問する質問の幅広い性質に見受けられる。大きな言語モデルを用いた実験は、説明に性別バイアスが強く存在することを示している。本稿では,今後の社会科学研究に有用な51,278質問のデータセットを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.330830398772582
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper makes three key contributions. First, via a substantial corpus of 51,278 interview questions sourced from 888 YouTube videos of mock interviews of Indian civil service candidates, we demonstrate stark gender bias in the broad nature of questions asked to male and female candidates. Second, our experiments with large language models show a strong presence of gender bias in explanations provided by the LLMs on the gender inference task. Finally, we present a novel dataset of 51,278 interview questions that can inform future social science studies.
Abstract（参考訳）: この論文は3つの重要な貢献をする。まず、インドの市民サービス候補者の模擬インタビューを888件のYouTubeビデオから引用した51,278件のインタビューのコーパスを通じて、男女の候補者に質問する質問の幅広い性質において、男女の偏見を示す。第2に、大きな言語モデルを用いた実験は、性別推定タスクにおけるLSMによる説明において、性別バイアスが強く存在することを示す。最後に,今後の社会科学研究に影響を及ぼすことのできる51,278の面接質問のデータセットを提示する。

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