运用心理学理论为误女性主义语言注释指南奠定基础
计算机与社会
2026-01-27 v1
摘要
检测算法性误女性主义仇言语是一个困难的任务。由于判决标准缺乏来自心理学和哲学领域已建立文献的支撑，任务变得更加困难。特别是，算法检测误女性主义仇言语的文献常依赖不够稳健或不恰当论证的指南——它们常常未涵盖各种误女性主义现象，或在涵盖时误represent了其重要性。结果是，当前的误女性主义编码方案和数据集未能捕捉女性在线上经历的误女性主义方式。这一问题极其紧迫：误女性主义正在以加速速度在线上及线下蔓延。因此，科学界需要制定一套系统化、以理论为导向的误女性主义检测编码方案，并构建相应的数据集用于训练和测试误女性主义检测模型。为此，我们（1）开发了一套基于理论和实证心理学研究的误女性主义注释指南方案，（2）注释了一个实现了显著人类间一致性（kappa = 0.68）的新数据集，并（3）介绍了一个案例研究，使用大型语言模型（LLMs）比较我们的编码方案与文献中自称"专家"的误女性主义注释方案。我们的发现表明，我的指南方案在跨3个数据集的误女性主义文本分类中优于其他编码方案。此外，我们发现LLMs在复制我们人类注释标签方面存在困难，这很大程度上源于LLMs反映了主流观点中的误女性主义观念。我们讨论了使用LLMs进行误女性主义检测的意义。
引用
@article{arxiv.2601.17417,
title = {Using psychological theory to ground guidelines for the annotation of misogynistic language},
author = {Artemis Deligianni and Zachary Horne and Leonidas A. A. Doumas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.17417},
year = {2026}
}