論文の概要: Dialect and Gender Bias in YouTube's Spanish Captioning System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.24002v1
• Date: Fri, 27 Feb 2026 13:26:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-02 19:48:24.437221
• Title: Dialect and Gender Bias in YouTube's Spanish Captioning System
• Title（参考訳）: YouTubeのスペイン語字幕システムにおける方言とジェンダーのバイアス
• Authors: Iris Dania Jimenez, Christoph Kern,
• Abstract要約: 本研究では,YouTubeの自動キャプションシステムにおける潜在的なバイアスについて,その性能を様々なスペイン語方言で分析することによって検討する。 地域によって異なる女性話者と男性話者のキャプションの質を比較することにより,特定の方言に起因した系統的差異を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9379766111875706
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spanish is the official language of twenty-one countries and is spoken by over 441 million people. Naturally, there are many variations in how Spanish is spoken across these countries. Media platforms such as YouTube rely on automatic speech recognition systems to make their content accessible to different groups of users. However, YouTube offers only one option for automatically generating captions in Spanish. This raises the question: could this captioning system be biased against certain Spanish dialects? This study examines the potential biases in YouTube's automatic captioning system by analyzing its performance across various Spanish dialects. By comparing the quality of captions for female and male speakers from different regions, we identify systematic disparities which can be attributed to specific dialects. Our study provides further evidence that algorithmic technologies deployed on digital platforms need to be calibrated to the diverse needs and experiences of their user populations.
• Abstract（参考訳）: スペイン語は21カ国の公用語であり、4億4100万人以上の人々が話している。 当然、これらの国でスペイン語が話される方法には多くのバリエーションがある。 YouTubeのようなメディアプラットフォームは、ユーザーの異なるグループにコンテンツをアクセスできるようにするために自動音声認識システムに依存している。 しかし、YouTubeはスペイン語でキャプションを自動的に生成するオプションを1つだけ提供している。 このキャプションシステムは、特定のスペイン語方言に偏りがあるのだろうか? 本研究では,YouTubeの自動キャプションシステムにおける潜在的なバイアスについて,その性能を様々なスペイン語方言で分析することによって検討する。 地域によって異なる女性話者と男性話者のキャプションの質を比較することにより,特定の方言に起因した系統的差異を同定する。 我々の研究は、デジタルプラットフォームに展開するアルゴリズム技術が、ユーザ人口の多様なニーズや経験に合わせて調整される必要があるという、さらなる証拠を提供する。

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