論文の概要: Fair Play in the Newsroom: Actor-Based Filtering Gender Discrimination in Text Corpora

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.13169v1
• Date: Thu, 07 Aug 2025 11:43:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-24 10:27:26.514784
• Title: Fair Play in the Newsroom: Actor-Based Filtering Gender Discrimination in Text Corpora
• Title（参考訳）: ニュースルームでのフェアプレイ:テキストコーパスにおけるアクターベースフィルタリングジェンダー識別
• Authors: Stefanie Urchs, Veronika Thurner, Matthias Aßenmacher, Christian Heumann, Stephanie Thiemichen,
• Abstract要約: 本稿では,大規模テキストコーパスにおける性差別を検知・緩和するためのアクターレベルの拡張パイプラインを提案する。 本稿では,感情,統語的エージェンシー,引用スタイルの非対称性を捉える新しいアクターレベルのメトリクスを紹介する。 1980年から2024年までのドイツの新聞記事のtaz2024fullコーパスにアプローチを適用し,性別バランスを大幅に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20971479389679337
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models are increasingly shaping digital communication, yet their outputs often reflect structural gender imbalances that originate from their training data. This paper presents an extended actor-level pipeline for detecting and mitigating gender discrimination in large-scale text corpora. Building on prior work in discourse-aware fairness analysis, we introduce new actor-level metrics that capture asymmetries in sentiment, syntactic agency, and quotation styles. The pipeline supports both diagnostic corpus analysis and exclusion-based balancing, enabling the construction of fairer corpora. We apply our approach to the taz2024full corpus of German newspaper articles from 1980 to 2024, demonstrating substantial improvements in gender balance across multiple linguistic dimensions. Our results show that while surface-level asymmetries can be mitigated through filtering and rebalancing, subtler forms of bias persist, particularly in sentiment and framing. We release the tools and reports to support further research in discourse-based fairness auditing and equitable corpus construction.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルはデジタルコミュニケーションを形作っているが、そのアウトプットはトレーニングデータに由来する構造的性別の不均衡を反映することが多い。 本稿では,大規模テキストコーパスにおける性差別を検知・緩和するためのアクターレベルの拡張パイプラインを提案する。 談話意識の公正度分析における先行研究に基づいて、感情、構文、引用スタイルの非対称性を捉える新しいアクターレベルのメトリクスを導入する。 このパイプラインは、診断コーパス分析と排他的バランスの両方をサポートし、より公正なコーパスの構築を可能にする。 我々は1980年から2024年までのドイツの新聞記事のtaz2024fullコーパスにアプローチを適用し、複数の言語的側面における性別バランスの大幅な改善を実証した。 以上の結果から, 表面の非対称性は, フィルターや再バランスによって緩和されるが, 特に感情やフレーミングにおいて, より微妙なバイアスが持続することが示唆された。 談話に基づく公正度監査と公平なコーパス構築のさらなる研究を支援するためのツールとレポートをリリースする。

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