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计算机科学 > 计算与语言

arXiv:2011.00092 (cs)
[提交于 2020年10月30日 ]

标题: 分析叙事惯例中的性别偏见

标题: Analyzing Gender Bias within Narrative Tropes

Authors:Dhruvil Gala, Mohammad Omar Khursheed, Hannah Lerner, Brendan O'Connor, Mohit Iyyer
摘要: 流行媒体通过使用常见的叙事元素(如典型角色和情节弧线)来反映并强化社会偏见,这些元素在各种媒体中频繁出现。 在本文中,我们特别研究了一个大型常见元素库中的性别偏见。 为了支持我们的研究,我们爬取了tvtropes.org,这是一个在线用户创建的存储库,包含30,000个与电影、电视和文学中190万个实例相关的常见元素。 我们自动为TVTROPES数据集中的每个常见元素评分其“性别化程度”,这使得能够分析(1)常见元素中的高度性别化主题,(2)性别偏见与受欢迎程度之间的关系,以及(3)作品创作者的性别与其使用的常见元素类型之间的相关性。
摘要: Popular media reflects and reinforces societal biases through the use of tropes, which are narrative elements, such as archetypal characters and plot arcs, that occur frequently across media. In this paper, we specifically investigate gender bias within a large collection of tropes. To enable our study, we crawl tvtropes.org, an online user-created repository that contains 30K tropes associated with 1.9M examples of their occurrences across film, television, and literature. We automatically score the "genderedness" of each trope in our TVTROPES dataset, which enables an analysis of (1) highly-gendered topics within tropes, (2) the relationship between gender bias and popular reception, and (3) how the gender of a work's creator correlates with the types of tropes that they use.
主题: 计算与语言 (cs.CL)
引用方式: arXiv:2011.00092 [cs.CL]
  (或者 arXiv:2011.00092v1 [cs.CL] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2011.00092
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Dhruvil Gala [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2020 年 10 月 30 日 20:26:41 UTC (56 KB)
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