論文の概要: Causal Analysis of Author Demographics in Academic Peer Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06641v1
• Date: Wed, 25 Feb 2026 21:43:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-15 16:38:22.467566
• Title: Causal Analysis of Author Demographics in Academic Peer Review
• Title（参考訳）: 学術的ピアレビューにおける著者のデモグラフィックの因果解析
• Authors: Uttamasha Anjally Oyshi, Gibson Nkhata, Susan Gauch,
• Abstract要約: 本稿は、著者の人種、性別、所属国等が紙の受入れランキングに与える影響を定量的に評価する。 我々の研究は、少数民族の著作家にとって統計的に実質的な因果不利を示唆している。 提示されたバイアスは、従来のレビュープロセスとAIベースのレビュープロセスの両方において公正な介入を迫られる必要性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6932009464531739
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Academic meritocracy is jeopardized by systematic imbalances; for example, whereas Black and Hispanic individuals constitute over 30% of the U.S. population, they represent fewer than 10% of tenured academics in science and engineering. Peer review serves as a crucial gatekeeper in this process, however it encounters ongoing issues over biases that may hinder scientific advancement. The issue is now exacerbated by the growing influence of artificial intelligence (AI) in academic assessment. This paper transcends correlation to quantitatively assess the independent impacts of author demographics, including race, gender, and country of affiliation, on paper acceptance rankings. We utilize a causal inference methodology on a dataset of 530 papers, simulating the academic selection process by employing the prestige of the publication venue as a surrogate for review rank. Our research indicates statistically substantial causal disadvantages for authors from minority racial groups (average treatment effects [ATE]: -0.42 points in ranking), female authors (ATE: -0.25), and those associated with institutions in the Global South (ATE: -0.57). The exhibited biases emphasize the pressing necessity for fairness interventions in both conventional and AI-based review processes, indicating that such measures are essential for establishing a more equitable and credible scientific environment.
• Abstract（参考訳）: 例えば、黒人とヒスパニック系の個人はアメリカの人口の30%以上を占め、科学と工学の常任学者の10%以下である。 ピアレビューは、このプロセスにおいて重要なゲートキーパーとして機能するが、科学的進歩を妨げるバイアスに関する問題が進行中である。 この問題は、学術評価における人工知能(AI)の影響の高まりによって、現在さらに悪化している。 本論文は、著者の人種、性別、所属国等が紙の受入れランキングに与える影響を定量的に評価するために相関関係を超越する。 本研究では,530論文のデータセットに因果推論手法を適用し,学術的な選考プロセスのシミュレーションを行う。 本研究は、少数民族の著作者(平均治療効果:-0.42点)、女性作家(ATE:-0.25点)、グローバル・サウス(ATE:-0.57点)について統計的に有意な因果不利を示唆している。 提示されたバイアスは、従来のものとAIベースのレビュープロセスの両方において公正な介入を迫る必要性を強調しており、そのような措置がより公平で信頼性の高い科学環境を確立するのに不可欠であることを示している。

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