Large scale analysis of gender bias and sexism in song lyrics

要約

タイトル：歌詞におけるジェンダーバイアスと性差別の大規模分析

要約：

– 377,808の英語の歌詞を、1960年から2010年までの5つのディケードにわたって分析した。
– 性差別分類器を用いて分析を行った結果、従来の小規模な研究よりもより広範な範囲で性差別的な歌詞が特定された。
– 歌詞に学習された単語埋め込みの関連性を測定することにより、ジェンダーバイアスを示すデータも見出された。
– 時代とともに、男性アーティストとBillboardチャートに登場する人気曲において、性差別的なコンテンツが増加していることが明らかになった。
– また、男性のソロアーティストの曲には、性差別的な表現がより多く含まれていることが示された。
– この研究は、大規模なデータセットを用いた初の分析であり、大衆文化の重要な一部である音楽における言語使用に関する洞察を提供している。

要約(オリジナル)

We employ Natural Language Processing techniques to analyse 377808 English song lyrics from the ‘Two Million Song Database’ corpus, focusing on the expression of sexism across five decades (1960-2010) and the measurement of gender biases. Using a sexism classifier, we identify sexist lyrics at a larger scale than previous studies using small samples of manually annotated popular songs. Furthermore, we reveal gender biases by measuring associations in word embeddings learned on song lyrics. We find sexist content to increase across time, especially from male artists and for popular songs appearing in Billboard charts. Songs are also shown to contain different language biases depending on the gender of the performer, with male solo artist songs containing more and stronger biases. This is the first large scale analysis of this type, giving insights into language usage in such an influential part of popular culture.

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