她之声：人工智能出版界的性别差异分析
计算与语言
2025-06-23 v2 人工智能
机器学习
摘要
尽管已有若干先前研究分析了科研中的性别偏见，我们仍缺乏对 AI 社群中性别差异的综合性分析，涵盖多样主题与不同发展趋势。利用包含 AI 领域 78K 名研究者的 AI Scholar 数据集，我们识别出若干性别差异：（1）尽管女性研究者总体引用数往往少于男性，这一引用差异并非在所有学术年龄组中均成立；（2）AI 论文的合著中存在显著的性别同质性；（3）女性一作论文展现出独特的语言风格，例如比男性一作论文更长的文本、更多积极情绪词以及更吸引眼球的标题。我们的分析为我们 AI 社群当前的人口趋势提供了一扇窗口，并鼓励未来更多的性别平等与多样性。我们的代码与数据见 https://github.com/causalNLP/ai-scholar-gender。
引用
@article{arxiv.2305.14597,
title = {Voices of Her: Analyzing Gender Differences in the AI Publication World},
author = {Yiwen Ding and Jiarui Liu and Zhiheng Lyu and Kun Zhang and Bernhard Schoelkopf and Zhijing Jin and Rada Mihalcea},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.14597},
year = {2025}
}