NLP技術における社会的階級の欠如

Core Concepts

社会経済的階級をNLP技術に取り入れる必要性を強調する。

Abstract

言語学者が社会的階層化に関する研究を行ってきたが、NLP技術においては社会経済的階級の重要性が十分に考慮されていない。Labovの研究から始まり、言語とデモグラフィック要因の関係が明らかになってきた。しかし、NLP文献では社会経済的階級についてほとんど取り上げられておらず、20本の論文しかその存在を示していない。これらの論文の多くは低所得国や地域の格差を扱っているが、直接言語モデリングは行われていない。現在、NLP文献では社会経済的地位が報告されることは稀であり、主に都市部や大学生からデータが収集されており、中流階級以上の情報源から収集されている。しかし、低所得者からデータを収集することで質の高いデータを得ることが可能である。今後の研究では公平なNLP技術構築のためにすべての人口層を含める必要がある。

Stats

Labov (1964)はニューヨーク市で英語の社会的階層化を初めて体系的に調査した。
Flekova et al. (2016)は最近、異なる社会層間で意味やスタイルに大きな変動があることを示しています。
20本の論文中、4本は低所得国や地域でソーシャルエクイティ向上を目指しています。
Tafreshi et al. (2021)は収入や教育水準を使用して感情予測モデルを構築しました。
Malik et al. (2022)はヒンディー語表現向けに偏見測定手法を提案しました。

Quotes

"Excluding a crucial sociodemographic factor like social class from consideration impoverishes NLP’s capability to counteract social biases in its tools and datasets."
"Creating new datasets and tools to identify social class distinctions in text would not only help build fairer NLP technology, but also benefit related disciplines that use NLP tools to stratify their data along socio-demographic lines."
"NLP systems are enforcing a standard of language by limiting the lects they represent."

Key Insights Distilled From

Impoverished Language Technology

by Amanda Cerca... at arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.03874.pdf

Deeper Inquiries

どうすればNLP技術全体でより公平性が確保されますか？

この記事では、NLP技術における社会経済的地位の重要性とその欠如が強調されています。NLPコミュニティ全体がより公平なアプローチを取るためには、以下の点に注意する必要があります。

データ収集の多様化: 現在のデータセットは主に都市部や大学生から収集されており、低所得層からのデータは限られています。研究者は意図的に低所得層参加者を含める努力をし、あらゆる人口サブグループをカバーすることで、公正かつ均等なテクノロジーを確保する必要があります。

客観的なSES指標の使用: 参加者の社会経済的地位（SES）を客観的に測定し報告することが重要です。教育レベルや収入など複数の側面からSESを評価し、Macarthurスケールなど科学的に妥当な方法で被験者自身に報告させるべきです。

文脈化したデータ解釈: ソーシャルメディアから収集されたデータでも個々レベルでSES情報は滅多に含まれません。しかし、一部高い地位職業だけではなく低い地位職業も考慮して適切な文脈付けが必要です。例えば、「Twitter」利用者向けの社会経済状況評価（Ghazouani et al., 2019）。

新たなメトリクス開発: SES差異を特定するための新しいテキスト分析手法やメトリクス導入も有益です。これはNLP技術だけでなく関連分野へも貢献します。

以上の施策が実行されることで、NLP技術全体がより包括的かつ公平性確保された方向へ進展します。

他社会的側面や要素も考慮すべきですか？

本記事では主題として「言語多様性」と「社会経済階級」間の関係性・影響力に焦点を当てました。しかしながら、他社会的側面や因子も同じく重要視すべきです。

ジェンダー：言語使用パターンや表現形式は男女間でも異なります。
民族/人種：民族また人種背景ごとに言語使い方・コミュニケーション傾向も変わってきます。
年齢：世代ごと・年齢層ごとでも言語遣い・理解度等異質さ存在します。
これら他因子も十分考察し取り込むことでより包括性ある研究成果及び公平性確保可能です。

言語多様性と社会経済的地位から新しいアプローチやメトリクス

新たなアプローチ及びメトリックス開発ポイント：

主観＆客観混合指標採用：被験者自己申告（主観）だけでは不足感あります。「Macarthur Scale」等科学裏打ちしたオブジェクティブ指数追加推奨。
SNS活用戦略：SNS上情報抜粋時SES情報不足問題克服策求む。「Twitter」「Facebook」利用率高頻出場合特殊配慮必須
国際比較可能フレーム設計：国内外共通可読フレーム作成助長相互比較容易化目指す
マイナビズドグループフォーカシング：少数派グループ声掛け増量推進下品質エビデンス提供期待

これら施策對象具体事例示唆次第，今後更良質且均等ナチュラランゲージプロセッシング能動化望み持ちます。