[논문 리뷰] Men Are Elected, Women Are Married: Events Gender Bias on Wikipedia

Jiao Sun, Nanyun Peng|arXiv (Cornell University)|2021. 06. 03.

Wikis in Education and Collaboration인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 성별 편향을 이벤트 중심으로 분석한 최초의 연구로, 7,854명의 유명인 프ragment로 구성된 정제된 코퍼스를 사용하여 성별 비대칭적인 이벤트 연관성을 탐지하고 校정한다. 연구 결과, 위키백과에서는 여성의 경우 전문적 성취와 개인 생활 이벤트(예: 결혼)가 비율적으로 더 많이 혼합되어 편집 관행의 체계적 암묵적 편향을 드러낸다.

ABSTRACT

Human activities can be seen as sequences of events, which are crucial to understanding societies. Disproportional event distribution for different demographic groups can manifest and amplify social stereotypes, and potentially jeopardize the ability of members in some groups to pursue certain goals. In this paper, we present the first event-centric study of gender biases in a Wikipedia corpus. To facilitate the study, we curate a corpus of career and personal life descriptions with demographic information consisting of 7,854 fragments from 10,412 celebrities. Then we detect events with a state-of-the-art event detection model, calibrate the results using strategically generated templates, and extract events that have asymmetric associations with genders. Our study discovers that the Wikipedia pages tend to intermingle personal life events with professional events for females but not for males, which calls for the awareness of the Wikipedia community to formalize guidelines and train the editors to mind the implicit biases that contributors carry. Our work also lays the foundation for future works on quantifying and discovering event biases at the corpus level.

연구 동기 및 목표

• 이벤트 수준의 표현을 통해 위키백과에 어떻게 성별 편향이 내재되어 있는지 탐구하는 것.
• 위키백과와 같은 공공 지식 자료에서 이벤트와 성별 간의 비대칭적 연관성을 특정하는 것.
• 이벤트 수준의 성별 편향을 탐지하고 校정할 수 있는 방법을 개발하여 이벤트 추출 모델의 혼란 요소를 최소화하는 것.
• 위키백과 편집자들에게 콘텐츠 구성 방식에서의 암묵적 성별 편향에 대한 인식을 제고하는 것.
• NLP 및 지식 저장소에서 이벤트 기반 편향에 대한 향후 코퍼스 수준 분석의 기초를 마련하는 것.

제안 방법

• 10,412명의 유명인에서 유래한 7,854개의 프ragment를 포함한 코퍼스를 정제하여, 인구 통계, 경력, 개인 생활 기술을 포함한다.
• 최신 기술의 이벤트 탐지 모델(Han et al., 2019)을 사용하여 텍스트 프ragment에서 이벤트를 추출한다.
• 모델의 잠재적 성별 편향을 상쇄하기 위해 전략적으로 생성된 템플릿을 사용한 校정 기법을 제안한다.
• 통계적 비교를 통해 한 성별에서 현저히 높은 빈도로 발생하는 성별 구분 이벤트를 식별한다.
• 빈도 순으로 탐지된 이벤트를 순위 매겨 발견된 결과가 희귀하거나 드문 이벤트에 의해 영향을 받지 않는지 확인한다.
• 섹션(경력 대 개인 생활) 간의 이벤트 분포를 분석하여 콘텐츠 구성의 구조적 편향을 탐지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 위키백과에서 남성과 여성 유명인의 경력 및 개인 생활 이벤트는 어떻게 다르게 분포되어 있는가?
• RQ2 이벤트 수준의 성별 연관성은 공공 지식 자료에서 사회적 성고정관념을 어느 정도 반영하고 있는가?
• RQ3 이벤트 탐지 모델이 위키백과에서 성별 격차를 왜곡하는 혼란 요소를 유발할 수 있는가?
• RQ4 탐지된 성별 편향 이벤트는 코퍼스에서 흔한가 희귀한가, 그리고 의미 있는 패턴을 반영하고 있는가?
• RQ5 위키백과의 편집 관행은 콘텐츠 구성에서의 암묵적 성별 편향을 줄이기 위해 어떻게 개선될 수 있는가?

주요 결과

• 위키백과 페이지에서는 여성의 경우 전문적 성취와 개인 생활 이벤트(예: 결혼, 이혼)가 서로 혼합되어 나타나지만, 남성의 경력 이벤트는 경력 섹션에서 분리되어 있다.
• 여성 유명인의 경우 개인 생활 이벤트가 경력 섹션에 현저히 더 자주 나타나며, 콘텐츠 제시 방식에 구조적 편향이 있음을 시사한다.
• 남성 유명인의 위키백과 페이지에는 경력 이벤트(예: 시상식)가 개인 생활 섹션에 포함되어 있어, 이벤트 분류 방식에서 성별에 따른 비대칭성이 드러난다.
• 탐지된 성별 구분 이벤트는 희귀하지 않으며, 많은 이벤트가 이벤트 빈도 상위 10%에 속해 있어 그 대표성과 중요성을 확인한다.
• 교정 기법은 모델 유도 편향을 성공적으로 감소시켜 코퍼스 수준의 성별 편향을 더 정확하게 탐지할 수 있도록 했다.
• 본 연구는 위키백과의 편집 관행이 여성의 삶을 관계 중심으로, 남성의 삶을 성취 중심으로 프레임화함으로써 전통적 성 역할을 강화할 수 있음을 드러낸다.