論文の概要: Divided by discipline? A systematic literature review on the quantification of online sexism and misogyny using a semi-automated approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20204v2
- Date: Fri, 16 May 2025 11:50:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-19 14:36:11.275247
- Title: Divided by discipline? A systematic literature review on the quantification of online sexism and misogyny using a semi-automated approach
- Title（参考訳）: 規律によって分断される? 半自動的アプローチによるオンライン性差別と誤認の定量化に関する体系的文献レビュー
- Authors: Aditi Dutta, Susan Banducci, Chico Q. Camargo,
- Abstract要約: 性差別、性差別、性別に基づくヘイトスピーチを検知し、識別する計算ツールが開発されている。
本総説では, セクシズムと誤認の定義, 学際的な相違, 自動検出方法, 関連する課題, デザインに基づく介入の5つのテーマにまとめる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1599570446840546
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Several computational tools have been developed to detect and identify sexism, misogyny, and gender-based hate speech, particularly on online platforms. These tools draw on insights from both social science and computer science. Given the increasing concern over gender-based discrimination in digital spaces, the contested definitions and measurements of sexism, and the rise of interdisciplinary efforts to understand its online manifestations, a systematic literature review is essential for capturing the current state and trajectory of this evolving field. In this review, we make four key contributions: (1) we synthesize the literature into five core themes: definitions of sexism and misogyny, disciplinary divergences, automated detection methods, associated challenges, and design-based interventions; (2) we adopt an interdisciplinary lens, bridging theoretical and methodological divides across disciplines; (3) we highlight critical gaps, including the need for intersectional approaches, the under-representation of non-Western languages and perspectives, and the limited focus on proactive design strategies beyond text classification; and (4) we offer a methodological contribution by applying a rigorous semi-automated systematic review process guided by PRISMA, establishing a replicable standard for future work in this domain. Our findings reveal a clear disciplinary divide in how sexism and misogyny are conceptualized and measured. Through an evidence-based synthesis, we examine how existing studies have attempted to bridge this gap through interdisciplinary collaboration. Drawing on both social science theories and computational modeling practices, we assess the strengths and limitations of current methodologies. Finally, we outline key challenges and future directions for advancing research on the detection and mitigation of online sexism and misogyny.
- Abstract（参考訳）: いくつかの計算ツールは、特にオンラインプラットフォーム上で性差別、軽蔑、ジェンダーベースのヘイトスピーチを検出し、識別するために開発されている。
これらのツールは、社会科学とコンピュータ科学の両方から洞察を得ている。
デジタル空間におけるジェンダーベースの差別に対する懸念の高まり、性差別の定義と測定の論争、そしてオンラインのマニフェストを理解するための学際的努力の台頭を踏まえ、体系的な文献レビューは、この進化する分野の現況と軌跡を捉えるのに不可欠である。
本総説では, 文献を5つの基本テーマにまとめる。(1) 性差別の定義, 偏見, 自動検出方法, 課題, 設計に基づく介入, (2) 学際レンズの採用, 学際的・方法論的区分の学際的アプローチの必要性, 非西洋語と視点の不足, テキスト分類を超えた積極的デザイン戦略への限定, (4) PRISMA が指導する厳密な半自動的な体系的レビュープロセスの適用による方法論的貢献, この領域における将来的な作業の再現性を確立すること。
以上の結果から,セクシズムとミソジニーが概念化され,測定されるかという,学際的な違いが明らかとなった。
証拠に基づく合成を通じて,既存の研究が学際的なコラボレーションを通じて,このギャップを埋めようとしているかを検討する。
社会科学理論と計算モデリングの実践の両方に基づいて,現在の方法論の強みと限界を評価する。
最後に、オンライン性差別と誤認の検出と緩和に関する研究を進める上での重要な課題と今後の方向性を概説する。
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