基于名字分布估计性别构成的全局方法
应用统计
2023-05-15 v1
摘要
随着与性别偏见相关的社会问题受到更密切审视，确定大型群体性别构成的准确工具变得至关重要。在缺乏显式数据时，性别常由名字推断。当前方法遵循这样一种策略：基于总体中观察到的性别-名字相关性，逐一为群体中的个体分配性别标签或概率。我们表明该策略在逻辑上不一致且存在实际缺陷，其中最显著的是对性别偏见的系统性低估。我们引入了一种全局推断策略，根据完整名字列表的上下文来估计性别构成。该工具不存在内在的方法论偏差，对错误具有鲁棒性，易于实现且计算轻量。
引用
@article{arxiv.2305.07587,
title = {Global method for gender profile estimation from distribution of first names},
author = {Manolis Antonoyiannakis and Hugues Chaté and Serena Dalena and Jessica Thomas and Alessandro S. Villar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.07587},
year = {2023}
}
备注
https://ggem.app