論文の概要: Gender Disparities in LLM-Based Intimate Partner Violence Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.20613v1
• Date: Fri, 22 May 2026 20:04:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-30 23:11:18.793097
• Title: Gender Disparities in LLM-Based Intimate Partner Violence Detection
• Title（参考訳）: LLMによる親密なパートナービオレンス検出における性差
• Abstract要約: 親密なパートナー・バイオレンス(IPV)は公衆衛生上の問題である。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)が,被害者の性別構成によって異なる関係を知覚するか否かを検討する。 以上の結果から,LCMはオンライントレーニングデータからジェンダーバイアスを再現し,サポート関係の展開に影響を及ぼすことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5312774778718764
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Intimate Partner Violence (IPV) is a major public health concern, and large language models (LLMs) are increasingly used for support and information-seeking in sensitive domains. We examine whether LLMs perceive relationship abuse differently depending on victim--perpetrator gender configuration. Using 475 Reddit posts from r/relationship\_advice, we generate counterfactual variants by swapping gendered identifiers to create four dyads: female--female (F/F), female--male (F/M), male--female (M/F), and male--male (M/M), where the first position denotes the victim. Four recent LLMs (GPT-5o, Gemini 3, Llama 4, and Grok 3) evaluate each variant using a structured questionnaire covering IPV, perpetrator intent, cheating, and abuse subtypes. Results show substantial variation across models and dyads. Abuse and intent detection systematically decrease in mixed-gender dyads where the victim is male, with female perpetrator identity emerging as a consistent negative predictor of abuse recognition. Mixed-effects logistic regression confirms that gender roles significantly shape model outputs. Our findings suggest that LLMs reproduce gendered biases from online training data, with implications for support-related deployment. Code and resources are available at https://github.com/TabiaTanzin/Gender-Disparities-in-LLM-Based-Intimate-Partner-Violence-Detection.g it.
• Abstract（参考訳）: Intimate Partner Violence (IPV) は公衆衛生上の問題であり、大規模言語モデル (LLM) は機密ドメインのサポートや情報検索にますます利用されている。 r/relationship\_advice の Reddit 投稿 475 を用いて、性別付き識別子を交換して4つのダイアドを生成する。女性(F/F)、女性(F/M)、男性(M/F)、男性(M/M)。 近年の4つのLSM (GPT-5o, Gemini 3, Llama 4, Grok 3) は, IPV, 加害意図, 不正行為, 虐待サブタイプを対象とし, それぞれのタイプを評価する。 結果はモデルとダイアド間でかなりの変動を示した。 虐待と意図の検出は、被害者が男性である男女混合のダイアドにおいて体系的に減少し、女性の加害者同一性は虐待認識の一貫した負の予測因子として出現する。 混合影響ロジスティック回帰は、性別の役割がモデル出力を著しく形作ることを確認した。 以上の結果から,LCMはオンライントレーニングデータからジェンダーバイアスを再現し,サポート関係の展開に影響を及ぼすことが示唆された。 コードとリソースはhttps://github.com/TabiaTanzin/Gender-Disparities-in-LLM-Based-Intimate-Partner-Violence-Detection.g itで公開されている。

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