Beräkningsmetoder för textanalys är användbara för att förstå aspekter av interaktion online, såsom åsikter och subjektivitet i text. De senaste undersökningarna har dock identifierat olika former av fördomar i språkbaserade modeller, vilket ger upphov till farhågor om risken för att sociala fördomar sprids mot vissa grupper på grundval av sociodemografiska faktorer (t.ex. kön, ras, geografi). I denna studie bidrar vi med en systematisk undersökning av tillämpningen av språkmodeller för att studera diskurs om åldrande. Vi analyserar behandlingen av åldersrelaterade termer över 15 känsloanalysmodeller och 10 allmänt använda GloVe-ordinbäddningar och försöker lindra fördomar genom en metod för att bearbeta modellträningsdata. Våra resultat visar att betydande åldersfördomar är kodade i resultaten av många känsloanalysalgoritmer och ordinslag. Vi diskuterar modellernas egenskaper i relation till utfallsfördomar och hur dessa modeller bäst kan integreras i forskningen.
I deras analys, Diaz et al. REF finner betydande åldersrelaterade fördomar i en mängd olika känsloanalysmodeller och populära GloVe-ordinbäddningar.
Addressing Age-Related Bias in Sentiment Analysis
{'venue': "CHI '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}