- ソフトウェアエンジニアリング（SE）および関連するソフトウェア開発分野における持続的な男女格差
- 女性の技術革新への参加を促進するために、オンラインフォーラムの女性ソフトウェア開発者の性差別体験を分析
- 性差別のさまざまな形態を特定するためのタクソノミの構築
- 静的キーワード一致などのデータ抽出技術と意味的類似性などのAI手法を適用
- Equity, Diversity, and Inclusion（EDI）専門家との協力によるAIモデルの評価
- 4つの異なる性差別クラスを含むタクソノミの開発
- 意味的類似性技術は性差別体験の抽出に優れているが、正確な分類には困難がある
- AIシステムを人間の性差別の解釈に合わせようとする試みの複雑な課題
- 技術チーム内の性差別を軽減するための実務家向けの行動規範の提案
この研究は、女性の技術革新への関与を促進するために性差別に焦点を当てており、AIを活用してオンラインデータから性差別体験を抽出し、解釈することで、技術チーム内の性差別を理解し対処する手段を提供しています。
私の考え: この研究は非常に重要であり、技術分野における男女格差や性差別に対処するための手法を提案しています。AIを活用して、女性の声をより多く聞くことができる可能性がありますが、AIシステムと人間の解釈との間には課題があることが示されています。また、実務家向けの性差別軽減策の提案は、実際の現場における改善につながる重要な提案だと感じます。