論文の概要: taz2024full: Analysing German Newspapers for Gender Bias and Discrimination across Decades

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05388v1
• Date: Tue, 03 Jun 2025 16:24:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:43.117149
• Title: taz2024full: Analysing German Newspapers for Gender Bias and Discrimination across Decades
• Title（参考訳）: taz2024full:独新聞の分析と十年にわたる差別
• Authors: Stefanie Urchs, Veronika Thurner, Matthias Aßenmacher, Christian Heumann, Stephanie Thiemichen,
• Abstract要約: われわれは1980年から2024年にかけてドイツで発行された新聞記事の最大のコーパスであるtaz2024fullを紹介している。 偏見と差別研究のためのコーパスの有用性の実証として、私たちは40年間の報告を通して性別の表現を分析した。 スケーラブルで構造化された分析パイプラインを用いて、ドイツのジャーナリストのテキストでアクターの言及、感情、言語的フレーミングを研究する基盤を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20971479389679337
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Open-access corpora are essential for advancing natural language processing (NLP) and computational social science (CSS). However, large-scale resources for German remain limited, restricting research on linguistic trends and societal issues such as gender bias. We present taz2024full, the largest publicly available corpus of German newspaper articles to date, comprising over 1.8 million texts from taz, spanning 1980 to 2024. As a demonstration of the corpus's utility for bias and discrimination research, we analyse gender representation across four decades of reporting. We find a consistent overrepresentation of men, but also a gradual shift toward more balanced coverage in recent years. Using a scalable, structured analysis pipeline, we provide a foundation for studying actor mentions, sentiment, and linguistic framing in German journalistic texts. The corpus supports a wide range of applications, from diachronic language analysis to critical media studies, and is freely available to foster inclusive and reproducible research in German-language NLP.
• Abstract（参考訳）: オープンアクセスコーパスは自然言語処理(NLP)と計算社会科学(CSS)の進歩に不可欠である。 しかし、ドイツの大規模な資源は限定的であり、言語的傾向やジェンダーバイアスのような社会問題の研究を制限している。 われわれは、1980年から2024年にかけて、タズから180万通以上のテキストからなる、ドイツの新聞記事の最大公開コーパスであるtaz2024fullを提示する。 偏見と差別研究のためのコーパスの有用性の実証として、私たちは40年間の報告を通して性別の表現を分析した。 我々は、男性を一貫して過剰に表現する一方で、近年はよりバランスのとれたカバレッジへと徐々にシフトしている。 スケーラブルで構造化された分析パイプラインを用いて、ドイツのジャーナリストのテキストでアクターの言及、感情、言語的フレーミングを研究する基盤を提供する。 コーパスは、ダイアクロニック言語分析から批判的メディア研究まで幅広い応用をサポートしており、ドイツ語のNLPにおける包括的で再現可能な研究を促進するために自由に利用できる。

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