Large scale analysis of gender bias and sexism in song lyrics

要約

タイトル：歌詞における性差別と性差に関する大規模な分析

要約：

– 377,808曲の英語の歌詞を分析し、性差別表現や言語バイアスの測定に焦点を当てた。
– 1960年から2010年の5年間にわたる時代を超えた歌詞の性差別的な内容の増加、特に男性アーティストやBillboardチャートの人気曲での増加を発見した。
– 以前の研究で使用されていた手動で注釈付けされた少量の人気曲に比べ、より大規模な尺度で性差別的な歌詞を識別するために性差別分類器を使用する。
– 歌詞に学習された単語の埋め込みにおける関連性を測定することで、性別による言語バイアスも示された。例えば、男性ソロアーティストの曲には、より多く、より強いバイアスが含まれていることが分かった。
– これは、文化的影響力の強い一部であるポピュラー音楽における言語使用についての初めての大規模な分析であり、有益な洞察を得ることができる。

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.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI