#ContextMatters: Advantages and Limitations of Using Machine Learning to\n Support Women in Politics
Notice bibliographique
Résumé
The United Nations identified gender equality as a Sustainable Development\nGoal in 2015, recognizing the underrepresentation of women in politics as a\nspecific barrier to achieving gender equality. Political systems around the\nworld experience gender inequality across all levels of elected government as\nfewer women run for office than men. This is due in part to online abuse,\nparticularly on social media platforms like Twitter, where women seeking or in\npower tend to be targeted with more toxic maltreatment than their male\ncounterparts. In this paper, we present reflections on ParityBOT - the first\nnatural language processing-based intervention designed to affect online\ndiscourse for women in politics for the better, at scale. Deployed across\nelections in Canada, the United States and New Zealand, ParityBOT was used to\nanalyse and classify more than 12 million tweets directed at women candidates\nand counter toxic tweets with supportive ones. From these elections we present\nthree case studies highlighting the current limitations of, and future research\nand application opportunities for, using a natural language processing-based\nsystem to detect online toxicity, specifically with regards to contextually\nimportant microaggressions. We examine the rate of false negatives, where\nParityBOT failed to pick up on insults directed at specific high profile women,\nwhich would be obvious to human users. We examine the unaddressed harms of\nmicroaggressions and the potential of yet unseen damage they cause for women in\nthese communities, and for progress towards gender equality overall, in light\nof these technological blindspots. This work concludes with a discussion on the\nbenefits of partnerships between nonprofit social groups and technology experts\nto develop responsible, socially impactful approaches to addressing online\nhate.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».