論文の概要: Locating Information Gaps and Narrative Inconsistencies Across Languages: A Case Study of LGBT People Portrayals on Wikipedia
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04282v1
- Date: Sat, 5 Oct 2024 20:40:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-02 08:39:47.455617
- Title: Locating Information Gaps and Narrative Inconsistencies Across Languages: A Case Study of LGBT People Portrayals on Wikipedia
- Title（参考訳）: 言語にまたがる情報ギャップと物語的不整合:ウィキペディアにおけるLGBTの人々ポータルの事例研究
- Authors: Farhan Samir, Chan Young Park, Anjalie Field, Vered Shwartz, Yulia Tsvetkov,
- Abstract要約: 我々は,情報ギャップと矛盾を事実レベルで特定するための,効率的かつ信頼性の高い手法であるInfoGap法を紹介した。
我々は、LGBTの人々の描写を分析してInfoGapを評価し、英語、ロシア語、フランス語のウィキペディアの2.7Kの伝記ページを解析した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.80565462746646
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: To explain social phenomena and identify systematic biases, much research in computational social science focuses on comparative text analyses. These studies often rely on coarse corpus-level statistics or local word-level analyses, mainly in English. We introduce the InfoGap method -- an efficient and reliable approach to locating information gaps and inconsistencies in articles at the fact level, across languages. We evaluate InfoGap by analyzing LGBT people's portrayals, across 2.7K biography pages on English, Russian, and French Wikipedias. We find large discrepancies in factual coverage across the languages. Moreover, our analysis reveals that biographical facts carrying negative connotations are more likely to be highlighted in Russian Wikipedia. Crucially, InfoGap both facilitates large scale analyses, and pinpoints local document- and fact-level information gaps, laying a new foundation for targeted and nuanced comparative language analysis at scale.
- Abstract（参考訳）: 社会現象を説明し、体系的なバイアスを特定するために、計算社会科学における多くの研究は比較テキスト分析に焦点を当てている。
これらの研究は、しばしば粗いコーパスレベルの統計や、主に英語における局所的な単語レベルの分析に頼っている。
我々は,情報ギャップと矛盾を事実レベルで,言語間で,効率的にかつ信頼性の高い手法であるInfoGap法を紹介した。
我々は、LGBTの人々の描写を分析してInfoGapを評価し、英語、ロシア語、フランス語のウィキペディアの2.7Kの伝記ページを解析した。
言語にまたがる事実には大きな相違点がある。
さらに,分析の結果,ロシア語のウィキペディアでは,否定的な意味を持つ伝記的な事実が強調される傾向が示唆された。
重要なことは、InfoGapはどちらも大規模な分析を促進し、局所的な文書レベルの情報ギャップと事実レベルの情報ギャップを指摘し、大規模にターゲットとニュアンスのある比較言語分析のための新しい基盤を築き上げている。
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