DramatVis Personae：用于识别创意写作中社会偏见的视觉文本分析工具
人机交互
2022-09-02 v1
摘要
隐性偏见与刻板印象常以不同形式渗透于小说、剧本和童书等各类创意写作中。为理解作家所关注的偏见类型及其在写作中如何缓解这些偏见，我们对九位作家进行了形成性访谈。访谈表明，尽管作家怀有良好初衷，但随着故事变长且复杂，追踪与管理诸如边缘群体角色缺乏能动性、支持性或顺从性角色，或使用有害语言等隐性偏见颇具挑战。基于访谈，我们开发了 DramatVis Personae（DVP），一款视觉分析工具，允许作家为角色分配社会身份，并评估故事中角色及不同交叉性社会身份的代表性。为评估 DVP，我们首先与三位作家进行了出声思考会话，发现 DVP 易用、能自然融入写作过程，并可能在若干关键偏见识别任务中协助作家。随后我们对 11 位作家开展了后续用户研究，发现相较于简易文本编辑器，参与者使用 DVP 能更高效地回答偏见检测相关问题。
引用
@article{arxiv.2209.00320,
title = {DramatVis Personae: Visual Text Analytics for Identifying Social Biases in Creative Writing},
author = {Md Naimul Hoque and Bhavya Ghai and Niklas Elmqvist},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.00320},
year = {2022}
}