論文の概要: Large Language Models Naively Recover Ethnicity from Individual Records

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.21132v1
• Date: Thu, 29 Jan 2026 00:17:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-30 16:22:49.485443
• Title: Large Language Models Naively Recover Ethnicity from Individual Records
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる個人記録からのエスニシティの抽出
• Authors: Noah Dasanaike,
• Abstract要約: 私は、大きな言語モデルがベイジアン改良名前ジオコーディング(BISG)よりも精度の高い名前から民族性を推測できることを示した。 フロリダとノースカロライナの投票者ファイルから、自己申告された人種の階層化されたサンプルを用いて、LLMベースの分類は84.7%の精度を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: I demonstrate that large language models can infer ethnicity from names with accuracy exceeding that of Bayesian Improved Surname Geocoding (BISG) without additional training data, enabling inference outside the United States and to contextually appropriate classification categories. Using stratified samples from Florida and North Carolina voter files with self-reported race, LLM-based classification achieves up to 84.7% accuracy, outperforming BISG (68.2%) on balanced samples. I test six models including Gemini 3 Flash, GPT-4o, and open-source alternatives such as DeepSeek v3.2 and GLM-4.7. Enabling extended reasoning can improve accuracy by 1-3 percentage points, though effects vary across contexts; including metadata such as party registration reaches 86.7%. LLM classification also reduces the income bias inherent in BISG, where minorities in wealthier neighborhoods are systematically misclassified as White. I further validate using Lebanese voter registration with religious sect (64.3% accuracy), Indian MPs from reserved constituencies (99.2%), and Indian land records with caste classification (74.0%). Aggregate validation across India, Uganda, Nepal, Armenia, Chile, and Costa Rica using original full-count voter rolls demonstrates that the method recovers known population distributions where naming conventions are distinctive. For large-scale applications, small transformer models fine-tuned on LLM labels exceed BISG accuracy while enabling local deployment at no cost.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルでは,ベイジアン改良名称ジオコーディング(BISG)よりも精度の高い名前から,さらに訓練データなしで民族性を推測することが可能であり,米国外での推論や,文脈的に適切な分類が可能であることを実証する。 フロリダ州とノースカロライナの投票者ファイルの階層化された標本を自己申告した結果、LSMベースの分類は84.7%の精度で、バランスの取れた標本ではBISG(68.2%)を上回っている。 Gemini 3 Flash、GPT-4o、DeepSeek v3.2やGLM-4.7といったオープンソースの代替品を6つのモデルでテストします。 拡張推論の精度は1-3ポイント向上するが、影響は状況によって異なり、政党登録などのメタデータも86.7%に達する。 LLM分類はまた、より富裕な地区のマイノリティが系統的にホワイトと誤分類されるBISGに固有の収入バイアスを減少させる。 さらに、宗教宗派によるレバノンの有権者登録(64.3%の精度)、予備選挙区からのインド人議員(99.2%)、カスト分類によるインドの土地記録(74.0%)を検証した。 インド、ウガンダ、ネパール、アルメニア、チリ、コスタリカにまたがる総計投票率の検証は、この方法が命名規則が独特な既知の人口分布を復元することを示した。 大規模アプリケーションの場合、LLMラベルに微調整された小型トランスモデルは、BISGの精度を上回り、ローカルデプロイメントを無償で実現している。

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