分析 Wikidata 中的种族与公民国籍偏见
人工智能
2021-08-13 v1
摘要
作为一个由用户和机器人创建的开源协作知识图，Wikidata 中的知识可能相对于性别、种族和公民国籍等多种因素存在偏见。先前的工作大多从人物性别角度研究 Wikidata 知识的代表性。在本文中，我们考察了总体以及针对科学家、软件开发者和工程师的 STEM 代表性方面的种族与公民国籍偏见。通过将 Wikidata 查询与现实世界数据集比较，我们识别出代表性上的差异以刻画 Wikidata 中存在的偏见。通过该分析，我们发现白人个体以及具有欧洲和北美公民国籍者被过度代表；其余群体普遍代表不足。基于这些发现，我们已找到并链接了关于少数族裔 STEM 科学家的额外数据至 Wikidata。该数据已准备好通过机器人插入 Wikidata。增加少数种族与公民国籍群体的代表性可造就对 STEM 中个体更准确的刻画。
引用
@article{arxiv.2108.05412,
title = {Analyzing Race and Country of Citizenship Bias in Wikidata},
author = {Zaina Shaik and Filip Ilievski and Fred Morstatter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.05412},
year = {2021}
}