日常性别歧视计划条目的主题建模
计算机与社会
2023-01-05 v3 社会与信息网络
物理与社会
摘要
日常性别歧视计划（Everyday Sexism Project）记录了由来自世界各地的志愿投稿者报告的日常性别歧视实例。在成立后的前三年里，它以 13 种以上语言收集了 100,000 条条目。提交至该计划的多种语言报告内容是有价值的众包信息源，对女权与性别研究具有巨大潜力。在本文中，我们采用计算方法分析报告内容。我们利用主题建模技术从报告中提取涌现的主题与概念，并映射这些主题之间的语义关系。所得图景与通过定性分析得出的结论高度相似并有所补充，表明此类主题建模可用于梳理此前未经任何分析的数据集。更确切地说，我们针对主题模型两种不同分辨率给出了主题地图，并讨论了已识别主题间的联系。例如，在低分辨率图景中，我们发现了公共空间/街道、线上、工作相关/办公室、交通、学校、媒体骚扰以及家庭虐待。其中，最强的联系存在于公共空间/街道骚扰与家庭虐待及私人关系中的性别歧视之间。主题间关系的强度揭示了性别歧视的流动与无处不在的本质，没有任何单一经历与其他经历无关。
引用
@article{arxiv.1711.09074,
title = {Topic Modelling of Everyday Sexism Project Entries},
author = {Sophie Melville and Kathryn Eccles and Taha Yasseri},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.09074},
year = {2023}
}
备注
preprint, under review