Voices of Her: Analyzing Gender Differences in the AI Publication World
Notice bibliographique
Résumé
While several previous studies have analyzed gender bias in research, we are still missing a comprehensive analysis of gender differences in the AI community, covering diverse topics and different development trends.Using the AI SCHOLAR dataset of 78K researchers in the field of AI, we identify several gender differences: (1) Although female researchers tend to have fewer overall citations than males, this citation difference does not hold for all academic-age groups; (2) There exist large gender homophily in co-authorship on AI papers;(3) Female first-authored papers show distinct linguistic styles, such as longer text, more positive emotion words, and more catchy titles than male first-authored papers.Our analysis provides a window into the current demographic trends in our AI community, and encourages more gender equality and diversity in the future. 1 2 Data Collection and Cleaning AI SCHOLAR.We use all the scholar information from the most recent collection of researchers in the field of AI, i.e., the AI SCHOLAR dataset (Jin et al., 2022), 3 which contains all the scholars in the field of AI with at least 100 citations according to Google Scholar.The data consists of 78K scholars with tags related to AI such as artificial intelligence (AI) and machine learning (ML), or subdomains of AI such as computer vision (CV) and natural language processing (NLP).It only includes scholars with at least 100 citations, an approximate cut-off for the long-tail since it is not feasible to include all scholar profiles.We discuss the limitations of using this dataset in Section 7. Throughout the paper, we use the term "AI researchers" to denote the set of scholars in the AI SCHOLAR dataset.For each AI researcher, the AI SCHOLAR dataset collects information such as the name, affiliation, up to five domain tags, total citations, citations by year, and all their papers with title, year, and the number of citations.Since the total number of papers is massive (2.8M papers for the 78K AI researchers), we use the random subset of papers provided by Jin et al. (2022).They collect 100K papers with detailed information such as abstracts and full names of all the coauthors.Among the 100K papers with detailed information, we further filter out papers with
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».