MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3159059608 · doi:10.1145/3449100

An Image of Society

2021· article· en· W3159059608 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ACM on Human-Computer Interaction · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceRepresentation (politics)Field (mathematics)NarrativeProduct (mathematics)AuditPeople of colorContent (measure theory)PsychologyRace (biology)SociologyGender studiesPolitical scienceMathematicsManagementArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Algorithmically-mediated content is both a product and producer of dominant social narratives, and it has the potential to impact users' beliefs and behaviors. We present two studies on the content and impact of gender and racial representation in image search results for common occupations. In Study 1, we compare 2020 workforce gender and racial composition to that reflected in image search. We find evidence of underrepresentation on both dimensions: women are underrepresented in search at a rate of 42% women for a field with 50% women; people of color are underrepresented with 16% in search compared to an occupation with 22% people of color (the latter being proportional to the U.S. workforce). We also compare our gender representation data with that collected in 2015 by Kay et al., finding little improvement in the last half-decade. In Study 2, we study people's impressions of occupations and sense of belonging in a given field when shown search results with different proportions of women and people of color. We find that both axes of representation as well as people's own racial and gender identities impact their experience of image search results. We conclude by emphasizing the need for designers and auditors of algorithms to consider the disparate impacts of algorithmic content on users of marginalized identities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle