論文の概要: Gendered Words and Grant Rates: A Textual Analysis of Disparate Outcomes in the Patent System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08526v1
• Date: Wed, 13 Nov 2024 11:20:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:11:58.915791
• Title: Gendered Words and Grant Rates: A Textual Analysis of Disparate Outcomes in the Patent System
• Title（参考訳）: ジェンダードワードとグラントレート:特許制度における異なる成果のテキスト分析
• Authors: Deborah Gerhardt, Miriam Marcowitz-Bitton, W. Michael Schuster, Avshalom Elmalech, Omri Suissa, Moshe Mash,
• Abstract要約: 我々は、特許文書から潜伏情報を引き出すために機械学習と自然言語処理技術を採用している。 発明者の名前を知らなくても、性別が顕著な正確さで識別できることがわかりました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.53934570513443
• License:
• Abstract: This study examines gender disparities in patent law by analyzing the textual content of patent applications. While prior research has primarily focused on the study of metadata (i.e., filing year or technological class), we employ machine learning and natural language processing techniques to derive latent information from patent texts. In particular, these methods are used to predict inventor gender based on textual characteristics. We find that gender can be identified with notable accuracy - even without knowing the inventor's name. This ability to discern gender through text suggests that anonymized patent examination - often proposed as a solution to mitigate disparities in patent grant rate - may not fully address gender-specific outcomes in securing a patent. Our analysis additionally identifies gendered differences in textual choices within patent documents and the fields in which inventors choose to work. These findings highlight the complex interaction between textual choices, gender, and success in securing a patent. As discussed herein, this raises critical questions about the efficacy of current proposals aimed at achieving gender parity and efficiency in the patent system.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,特許出願のテキスト内容を分析することにより,特許法における男女差について検討する。 先行研究は主にメタデータ(例えば、出願年や技術クラス)の研究に焦点を合わせてきたが、我々は機械学習と自然言語処理技術を用いて特許文書から潜伏情報を引き出す。 特に、これらの手法は、テキストの特徴に基づいて発明者の性別を予測するために用いられる。 発明者の名前を知らなくても、性別が顕著な正確さで識別できることがわかりました。 テキストを通じて性別を識別するこの能力は、匿名化された特許審査(しばしば特許付与率の格差を軽減するソリューションとして提案される)が、特許の確保において性別固有の結果に完全に対処できないことを示唆している。 また,本分析では,特許文書におけるテキスト選択の性別差と,発明者が作業を選択する分野を同定した。 これらの知見は、テキストの選択、性別、特許の確保の成功の間の複雑な相互作用を浮き彫りにしている。 ここで述べたように、このことは、特許制度における男女平等と効率を達成することを目的とした現在の提案の有効性に関する批判的な疑問を提起する。

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