Table of links 左のテーブル ABSTRACT 抽象化 INTRODUCTION 導入 SEARCH ENGINES AND WOMEN’S DESCRIPTIVE REPRESENTATION 検索エンジンと女性の表現 MEASURING THE EXTENT OF ALGORITHMIC REPRESENTATION アルゴリズム表現の範囲を測る GENERAL DISCUSSION, CONCLUSION   AND   REFERENCES 一般討論、結論 そして 参照 SEARCH ENGINES AND WOMEN’S DESCRIPTIVE REPRESENTATION 検索エンジンと女性の表現 集団的記述的表現は、政治機関が、共通の政治的および社会学的特徴に基づいて市民を代表する品質である(Atkeson and Carrillo 2007; Bratton and Ray 2002). 少数派グループの記述的表現の増加は、それらの実質的な利益を利益とする政策の結果に結びついています(Bratton and Ray 2002; Hessami and da Fonseca 2020; Lowande et al. 2019; Wängnerud 2009; Mendelberg et al. 2014). 女性の統治機関への参加はまた、象徴的な品質を持っています(Stokes-Brown and Dolan 2010). 政府が十分に人口構成に近づくかどうかは、「誰が(そして)政治に参加すべきか、そして特定のグループや利益が公正な聴取を受ける程度について重要なシグ 学者たちは、メディアの議論を、市民が自分自身をどのように見ているか、彼らが彼らの利益を代表されているかを認識する重要な要因であると識別している(Kahn 1994)。この作業ラインの主導的な結論は、政治的なカバーが少数派グループを低下させ、誤って表明していることである(Gershon 2013; Van Der Pas and Aaldering 2020)と、これらのカバーの歪曲は、これらのグループに属する政治候補者の評価が減少する結果である(Rohrbach et al. 2023; van Oosten et al. 2024)。この記事では、我々は、この理論のラインの非常に必要な更新に対処し、アルゴリズム的表明の枠組みを提案します。 枠組みの核心論拠点は、政治的な不平等が Algorithmic representation as outcome of structural inequalities ほとんどの人々は、メディアのカバー(Shehata and Strömbäck 2014; Kahn 1994)などの仲介者を通じて政治家に直接会うことはありません。ジェンダーメディアの論文は、政治的現実を媒介された現実に変換することは、さまざまなジャーナリズムのフィルター(Gidengil and Everitt 2000; Trimble et al. 2022)を通して起こると述べています。これらのフィルターは、ニュースルームのジェンダー組織構造、ジャーナリストの調達および書き込みの慣行、および彼らの職業規範(Riedl et al. 2022)の形態をとります。このフィルターメディアは、女性の候補者として出現する政治的野心を形作り出します(Fox and Law 2011 今日、AI駆動の検索エンジン - ソーシャルメディアフィードやニュースアドバイザーシステムも - 政治的アカウントが何を見ることができるかを構築する (そして何ができないかを参照してください; 例えば、Wallace 2018; Friesen et al. 2021)。 さらに、「放送後の民主主義」では、ジャーナリストのヒューマンゲートヘッディングの影響は、Googleの伝統的なニュースメディア(例えば、Edelman Trust Media Institute 2024を参照してください)。 研究では、Googleのような検索エンジンが政治的な情報の主要なソース(Trevisan et al. 2018; Urman and Makhortykh 2023)。 さらに、いくつかのケースでは、人々は、伝統的なニュースメディア(例えば、Edelman Trust Media H1: Baseline Bias: Women are algorithmically underrepresented in (gender-neutral) political Google image search outputs(Googleの画像検索結果) 男性化した政治的、社会的現実がグーグルの女性のアルゴリズム的不足に翻訳されるならば、この不足の範囲は、女性の描写的表現に関して異なる政治的基準を持つ社会によって異なります.4 社会的役割理論から借りて、Niven (1998, 2004)は、女性の政治的メディアカバーにおける女性の不足/欠陥の存在を、女性のリーダーシップの役割の不足の機能として説明します。この見解は、女性の描写的表現に基づいて、女性と男性の分布が異なる職業的役割に形成されていることを強調するダイナミックなステレオタイプモデルと一致しています(Diekman et al. 2004; Eagly et al. 2020; van der Pas et al. 2023)。 H2:分布偏差:女性のアルゴリズム的不足は、各国における女性の記述的代表性と相関しているが、それを超えない。 Algorithmic representation as a driver of political perceptions これまでのところ、我々は、女性がアルゴリズム的に、国境を越えて政治的なGoogle検索の出力で男性よりも見えなくなる可能性があるという仮説を直接的に確立しているが、これら2つの仮説に基づいて、我々は単に性別に焦点を当て、問題を無視し、人種を無視している。第一に、Google出力における非白人政治家の割合を測定することは、純粋に視覚的な基盤で描かれた人物の人種をラベル化する必要があるかもしれない。強力な倫理的懸念に加えて、最初の2つの仮説では、計算式ラベル化のアプローチは、顔認識アルゴリズムに依存し、自らが固有の人種偏見にさらされている2つの理由(Cavazos et al まず、検索エンジン出力における少数派グループの表示は、それらのグループの記述的表示の個々の認識を歪曲する(H3)。我々は、検索エンジン出力は、性別認識のギャップ(Lau and Redlawsk 2001; McDermott 1997)を供給する政治的エウリスティックとして機能していると仮定する(Ashworth et al. 2024, 290)。大半の有権者が政治機関の実際の人口構成の明確なアイデアを持っていないので(例えば、Stafford 2001; McDermott 1997),検索エンジンユーザーは、アルゴリズムで調節された現実を政治的現実と近似するだろう。そのような誤解は、「記述的表示に関する公衆の意見は、個々のレベルとシステムの両方 H3: Perceptual bias: Algorithmic underrepresentation of women and non-white politicians lowers estimates of their descriptive representation. 女性と非白人政治家のアルゴリズム的不足は、彼らの記述的代表性の評価を低下させます。 第二に、このアルゴリズムによって導かれた誤解は、マイノリティグループの実際の含有に関連して選択可能な評価(H4a)に影響を及ぼします。Bateson(2020)は、候補者が資金調達、メディアカバーを生成し、有権者の決定要因として有権者を勝ち取るという認識能力を特定します。これらの次元の有権者の認識は曖昧で経験的に捉えるのが困難です。したがって、このアプローチを拡大し、Google検索の出力における代表性を有権者の戦略的な計算における重要な変数として導入します。さらに、検索エンジンは頻繁に、広く使用され、信頼されているため、彼らは個人の「第二次順位の好み」を形成するための特に信頼 少数派に属する候補者の感覚的な有権性を低下させることに加えて、記述的代表性の過小評価が有権者の外部的有効性を低下させると考える理由があるが、これは政府が彼らの懸念に反応しているという認識(H4b; Atkeson and Carrillo 2007)として理解されている。 H4:戦略的偏見:過小評価された記述的表現は、(a)女性および非白人政治家の選挙能力および(b)有権者の外部効率に対する有権者の評価を低下させる。 
 
 
 著者: 
 
 
 
 Tobias Rohrbach Mykola Makhortykh メアリーナ・シドロワ 著者: 
 
 
 
 トビアス・ロールバッハ ミコラ・マクロティクス メアリーナ・シドロワ 
 
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検索エンジンが政治的代表性における性別格差を強化する方法

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