Учёные исследовали гендерные стереотипы, влияющие на восприятие авторов в Twitter

Татьяна Новак

Команда исследователей из Центра позитивной психологии Университета Пенсильвании, Технического университета Дармштадта и Университета Мельбурна выяснили, как гендерные и другие стереотипы влияют на восприятие авторов постов в Twitter.

Учёные провели серию из четырёх опросов, в которых участвовали более чем 3000 добровольцев с платформы Amazon Mechanical Turk. Им предложили охарактеризовать более чем 6000 пользователей Twitter, основываясь только на содержании 20 случайных твитов. Респонденты должны были угадать их гендерную принадлежность, возраст, уровень образования и политические убеждения.

С помощью технологии обработки естественного языка (NLP) учёные смогли узнать, на основании каких слов-маркеров участники делали свои выводы. «Так мы преодолели то препятствие, что люди часто отказываются говорить честно о собственных стереотипах: или потому, что хотят казаться беспристрастными, или потому, что сами не осознают все стереотипы, которыми руководствуются», — говорит ведущий исследователь Джордан Карпентер.

Опрос показал, что в среднем участники могут охарактеризовать личность автора с 68% точностью. Гендерную принадлежность они угадали в 76% случаев. Учёным удалось выделить несколько стереотипов, которые заставили респондентов сделать неверные выводы. Участники ошибочно принимали женщин за мужчин, если у них «широкий и серьёзный взгляд на вещи» — то есть если они пишут о социально-политических вопросах, которые выходят за рамки личной жизни. Такие слова-маркеры, как «история», «исследование» и «война» заставляли участников идентифицировать авторов-женщин как мужчин. Также они отнесли к мужскому гендеру почти всех женщин, которые пишут в Twitter о технологиях. По словам Карпентера, это иллюстрирует предубеждения, которые до сих пор существуют относительно женщин в сфере науки и технологий.

Гендерные стереотипы заставили участников ошибаться и относительно авторов-мужчин: тех, которые пишут в Twitter о любви, дружбе и семейных отношениях, они идентифицировали как женщин. Словами-маркерами оказались «чудесный», «милый», «красивый».

Слова-маркеры в Twitter, которые привели к ошибочным выводам относительно гендерной принадлежности авторов. Инфографика: SPSP

Авторы пишут, что гендерные стереотипы интересно отразились на определении политических убеждений авторов. Оказалось, что участники склонны приписывать либеральные взгляды тем авторам, которых идентифицировали (часто ошибочно) как женщин, а консервативные — мужчинам.

При определении уровня образования респонденты ошибались, считая, что нецензурные, сленговые слова и сокращения вроде «lol», «wanna», «gonna» употребляют пользователи без высшего образования.

Исследование опубликовал журнал Social Psychological and Personality Science.

Ранее учёные из Принстонского университета выяснили, что самообучающаяся система GloVe способна перенимать человеческие предрассудки, выраженные в языке. Самообучающаяся система проанализировала около триллиона слов в текстах из интернета, находя семантические связи между словами и определяя эмоциональную валентность отдельных слов. После обучения она стала ассоциировать популярные среди афроамериканцев имена с негативно окрашенными словами.

Загрузить еще