Sammanfattning av denna webbsida: Vi presenterar en studie av relationen mellan kön, språklig stil och sociala nätverk med hjälp av en ny corpus på 14 000 Twitter-användare. Tidigare kvantitativt arbete på kön behandlar ofta denna sociala variabel som en kvinnlig/manlig binär; vi argumenterar för en mer nyanserad strategi. Genom att samla Twitter-användare hittar vi en naturlig nedbrytning av datasetet i olika stilar och aktuella intressen. Många kluster har starka könsinriktningar, men deras användning av språkliga resurser strider ibland direkt mot språkstatistiken på befolkningsnivå. Vi ser dessa kluster som en mer exakt återspegling av den mångfacetterade naturen hos könsbetonade språkstilar. Tidigare corpus-baserat arbete har också haft lite att säga om individer vars språkliga stilar trotsar könsmönster på befolkningsnivå. För att identifiera sådana individer utbildar vi en statistisk klassificering, och mäter klassificeringsförtroendet för varje individ i datasetet. Genom att undersöka individer vars språk inte stämmer överens med klassificeringsmodellen för deras kön, finner vi att de har sociala nätverk som inkluderar betydligt färre samkönade sociala förbindelser, och att socialt nätverk homofily i allmänhet är korrelerat med användningen av samma kön språkmarkörer. Parning av beräkningsmetoder och social teori ger därmed ett nytt perspektiv på hur genus framträder som individer positionerar sig i förhållande till publik, ämnen och mainstream könsnormer. [ I detta dokument presenterar vi en studie av förhållandet mellan kön, språk och sociala nätverk i social medietext. Vi använder en ny corpus av mer än 14000 individer på microblog webbplats Twitter, och utföra en beräkningsanalys av könets inverkan på både deras lexical val och deras sociala nätverk. Vi tar upp två begränsningar i tidigare kvantitativa analyser av språk och kön. För det första har det tidigare arbetet fokuserat på ord som enbart skiljer kvinnor och män åt efter kön. Detta bortser från teoretiska argument och kvalitativa bevis för att kön kan antas genom en mångfald av stilar och ställningstaganden. Med hjälp av kluster, identifierar vi en rad språkliga stilar och aktuella intressen bland författarna i vår datauppsättning. Många av dessa kluster har starka könsorienteringar, vilket understryker det starka förhållandet mellan språk och språk.
I REF undersöks också individer vars språk inte motsvarar deras automatiskt förutsagda kön.
Gender identity and lexical variation in social media
{'venue': 'Journal of Sociolinguistics 18 (2014) 135-160', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Sociology', 'Computer Science']}