[논문 리뷰] Shirtless and Dangerous: Quantifying Linguistic Signals of Gender Bias in an Online Fiction Writing Community

Ethan Fast, Tina Vachovsky외 1명|arXiv (Cornell University)|2016. 03. 29.

Gender Studies in Language인용 수 22

한 줄 요약

이 연구는 자연어 처리 기술과 커뮤니티 기반 스테레오타입 어휘집을 활용하여 워터파드에서 유저가 생성한 18억 단어의 소설에서 성별 편견을 정량화한다. 전통적인 성별 스테레오타입—예를 들어 지배적이고 폭력적인 남성, 복종적이고 성적으로 비추어지는 여성—이 널리 퍼져 있음을 발견했지만, 특정 스테레오타입(예: 성적 또는 폭력적인 남성)은 높은 스토리 평점과 관련이 있으며, 다른 스테레오타입(예: 아름다운 여성)은 오히려 평점이 낮아지는 경향을 보이며, 남성 및 여성 저자 모두가 이 편견을 동일하게 유지하고 있음을 확인했다.

ABSTRACT

Imagine a princess asleep in a castle, waiting for her prince to slay the dragon and rescue her. Tales like the famous Sleeping Beauty clearly divide up gender roles. But what about more modern stories, borne of a generation increasingly aware of social constructs like sexism and racism? Do these stories tend to reinforce gender stereotypes, or counter them? In this paper, we present a technique that combines natural language processing with a crowdsourced lexicon of stereotypes to capture gender biases in fiction. We apply this technique across 1.8 billion words of fiction from the Wattpad online writing community, investigating gender representation in stories, how male and female characters behave and are described, and how authors' use of gender stereotypes is associated with the community's ratings. We find that male over-representation and traditional gender stereotypes (e.g., dominant men and submissive women) are common throughout nearly every genre in our corpus. However, only some of these stereotypes, like sexual or violent men, are associated with highly rated stories. Finally, despite women often being the target of negative stereotypes, female authors are equally likely to write such stereotypes as men.

연구 동기 및 목표

• 온라인 커뮤니티에서 작성된 아마추어 소설에 성별 스테레오타입이 어떻게 통합되어 있는지 조사하기 위해.
• 남성 및 여성 캐릭터가 행동과 묘사 측면에서 어떻게 다르게 묘사되는지 분석하기 위해.
• 성별 스테레오타입의 사용이 워터파드에서의 스토리 평점에 영향을 미치는지 평가하기 위해.
• 저자 성별이 소설 내 성별 스테레오타입의 활용 방식에 영향을 미치는지 탐색하기 위해.

제안 방법

• 연구는 자연어 처리 기법을 사용해 워터파드 온라인 글쓰기 커뮤니티에서 확보한 18억 단어의 소설을 분석한다.
• 16개의 고수준 스테레오타입 카테고리(예: '성적', '복종적', '폭력적')로 분류된 동사 및 형용사를 포함한 커뮤니티 기반 어휘집을 활용한다.
• 문장을 분석하여 성별에 따라 지목된 대명사와 동사·형용사를 연결함으로써 성별 기반 행동 및 묘사 패턴을 정량화한다.
• 통계 모델링을 통해 저자 및 장르 요소를 보정한 상태에서 스테레오타입 사용과 스토리 평점 간의 관계를 평가한다.
• 스테레오타입 사용 패턴의 차이를 탐지하기 위해 남성 및 여성 저자 간의 스테레오타입 사용을 비교 분석한다.
• 특정 스테레오타입 카테고리가 스토리 평점에 미치는 영향을 평가하기 위해 회귀 모델을 사용하여 유의미한 연관성을 식별한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 RQ1-행동: 성별이 캐릭터의 행동 방식에 어떤 영향을 미치는가? 남성 및 여성 캐릭터는 다른 종류의 동사를 연관짓는가?
• RQ2 RQ2-묘사: 성별이 캐릭터 묘사에 어떤 영향을 미치는가? 남성 및 여성 캐릭터는 다른 종류의 형용사를 연관짓는가?
• RQ3 RQ3-평가: 캐릭터의 행동 및 묘사 패턴이 스토리 평점에 어떤 영향을 미치는가? 스테레오타입을 사용한 스토리는 더 높은 평점을 받는가?
• RQ4 RQ4-저자: 저자 성별은 발견된 스테레오타입에 어떤 영향을 미치는가? 남성 저자는 여성 캐릭터를 여성 저자와 다르게 묘사하는가, 그 반대의 경우도 마찬가지인가?

주요 결과

• 남성 캐릭터는 신체적 행동, 폭력, 지배성과 관련된 동사와 유의미하게 더 많이 연관되며, 여성 캐릭터는 복종성이나 청소년다움을 암시하는 형용사로 더 자주 묘사된다.
• '성적'이나 '폭력적'이라는 스테레오타입을 가진 남성 캐릭터는 높은 스토리 평점과 긍정적으로 연관되어 있으며, 효과 크기 측면에서 독자 수용에 강력한 영향을 미친다.
• 반면 '아름다운' 또는 '의존적인' 여성 캐릭터는 낮은 스토리 평점과 관련되어 있어, 이러한 전통적인 여성적 특성이 부정적인 수용을 받는다는 것을 시사한다.
• 남성 캐릭터에 대해 '분노'나 '감정적'이라는 특성을 부여하는 것은 높은 평점과 연결되며, '어리석은' 남성 캐릭터 역시 높은 평점을 받는 것으로 나타나, 남성성과 독자 선호도 사이에 복잡한 관계가 있음을 시사한다.
• 여성 저자도 남성 저자만큼 전통적인 성별 스테레오타입을 사용하며, 편향된 언어의 총괄적 사용에 있어 유의미한 차이가 없다.
• 소수의 단어들—예를 들어 여성 캐릭터에 적용된 '가장 강한'이나 남성 캐릭터에 대한 '지친' 같은 표현—은 전통적 역할에 대한 약간의 저항을 보이지만, 이는 흔치 않으며 전체적인 편향 패턴에 영향을 주지 못한다.