Gender Representation and Bias in Indian Civil Service Mock Interviews

要約

この論文は 3 つの重要な貢献をしています。
まず、インドの公務員候補者の模擬面接の 888 本の YouTube 動画をソースとした 51,278 の面接質問の実質的なコーパスを通じて、男性候補者と女性候補者に尋ねられる質問の広範な性質における明らかなジェンダーバイアスを実証します。
第 2 に、大規模な言語モデルを使用した実験では、性別推論タスクに関して LLM によって提供される説明に性別によるバイアスが強く存在することが示されました。
最後に、将来の社会科学研究に情報を提供できる 51,278 のインタビュー質問からなる新しいデータセットを紹介します。

要約(オリジナル)

This paper makes three key contributions. First, via a substantial corpus of 51,278 interview questions sourced from 888 YouTube videos of mock interviews of Indian civil service candidates, we demonstrate stark gender bias in the broad nature of questions asked to male and female candidates. Second, our experiments with large language models show a strong presence of gender bias in explanations provided by the LLMs on the gender inference task. Finally, we present a novel dataset of 51,278 interview questions that can inform future social science studies.

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