挑战性别刻板印象：自动化反刻板印象策略效果研究

性别刻板印象是一种基于性别对个体的深远性信念，在塑造社会态度、行为乃至机会方面发挥着重要作用。鉴于性别刻板印象的负面影响，尤其是在在线通信中，本研究调查了十一种自动化反驳这些观点的策略。我们呈现由 AI 生成的基于性别的反刻板印象，向（自认）男性和女性研究受试者展示，并请他们评估其冒犯性、可信度及潜在效果。反事实事实和拓宽普遍主义策略（即表明任何人都可以拥有某种特征，无论其所属群体如何）被证明是最稳健的做法，而幽默、观点转换、反例和对说话者的同情心则被认为不够有效。此外，针对不同目标的刻板印象的评分差异比受试者性别之间的差异更为显著。令人警惕的是，许多 AI 生成的反刻板印象被认为是冒犯性的和/或不可信的。我们的分析和收集的数据集为反刻板印象生成提供了基础性见解，指导未来 efforts 开发有效挑战在线交互中性别刻板印象的策略。