死亡还是谋杀？基于性别暴力新闻报告的责任感知预测
计算与语言
2022-09-27 v1
摘要
不同语言表达可通过强调某些参与者甚于其他者，从各异视角概念化同一事件。本文探究一具社会后果的案例：基于性别的暴力（GBV）的语言表达如何影响我们所感知的责任归属？我们基于该领域既往心理语言学研究，从意大利语报纸语料库中自动提取 GBV 描述并开展大规模感知调查。随后训练回归模型，依据不同感知责任维度预测 GBV 参与者的显著性。最佳模型（微调 BERT）展现稳健总体性能，各维度与参与者间差异显著：显著的焦点比显著的责备更易预测，施害者显著性比受害者显著性更易预测。采用不同表示的岭回归实验显示，基于语言理论的特征与基于词的特征表现相近。总体而言，我们表明不同语言选择确实引发不同的责任感知，且此类感知可被自动建模。本工作可作为核心工具，提升公众与新闻生产者对各异视角化后果的意识。
引用
@article{arxiv.2209.12030,
title = {Dead or Murdered? Predicting Responsibility Perception in Femicide News Reports},
author = {Gosse Minnema and Sara Gemelli and Chiara Zanchi and Tommaso Caselli and Malvina Nissim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.12030},
year = {2022}
}
备注
Accepted for publication at AACL-IJCNLP 2022