算法性别歧视:特征、类型与治理

人工智能时代,物质社会中的价值偏好和歧视认知在算法的广泛应用过程中被加速并放大,形成性别、种族、宗教信仰等各个领域的算法歧视现象。算法性别歧视是算法歧视的一种典型表现,指算法在开发、训练、收集、处理以及应用数据进行自动化决策的过程中产生的基于性别特征的差别化对待和歧视性后果,具有隐蔽性、广泛性和系统性,严重损害了性别平等的理念和社会氛围。在分析算法性别歧视的内涵与特征、典型场景与类型的基础上,应当加快建立并完善相关立法、推动算法优化和技术进步、建立人工智能行业伦理规范、营造全社会性别平等氛围,从法律、技术、行业、社会等多个方面共同应对算法性别歧视,推动性别平等的社会环境持续优化。

融合帖文属性的性别歧视言论检测模型

性别歧视言论检测是通过自然语言处理技术来识别文本是否具有性别歧视的倾向,为净化网络环境提供有力支持。当前相关研究仅关注帖文本身,未对帖文属性(用户、帖文以及主题)间的关系进行挖掘。为此,提出一种融合帖文属性的性别歧视言论检测模型,通过构建异构图来挖掘帖文属性间的关系。首先,利用ERNIE对帖文内容进行词嵌入,通过BiGRU模型提取上下文依赖关系,得到句子表征;然后,基于帖文属性关系构建异构图,并利用异构图注意力网络(Heterogeneous Graph Attention Network)得到帖文内容的关系表示;最后,融合帖文内容的关系表示与句子表征,通过Softmax函数进行分类。实验结果表明,所提模型可以提升性别歧视言论检测的准确率。

明清时期的性别歧视:以江浙地区六个家族为例

“消失女性”现象在中国由来已久,但关于历史时期“消失女性”的量化证据仍然比较缺乏。本文利用全新的族谱数据,重新估计了1350—1900年江浙地区六个家族中的性别歧视状况并分析了影响“消失女性”规模的因素。利用包括19516位父亲和6000位女儿的两个独立样本,本文发现约有21.4%的女儿“消失”是因为溺女或父母忽视等人为因素造成的女性后代相比于男性后代的超额死亡,而还有47.5%的女儿“消失”是因为族谱记录对于女性的歧视而造成的漏记。本文同时发现,父亲的经济社会地位和受传统文化的影响程度,都与女儿是否能够被族谱记录、女儿在家庭子女总数中的比例以及女儿的婚配状况显著相关。

扭力理论视角下的性别歧视对中学生自杀行为的影响

目的基于扭力理论探究中学生自杀行为的影响因素,重点关注性别歧视对中学生自杀行为的影响,为制定预防和干预中学生自杀行为提供科学循证依据。方法于2020年9-11月采用分层随机整群抽样法,对全国10个省(自治区、直辖市)的11931名在校中学生遭受性别歧视与自杀行为的状况进行问卷调查,运用χ^(2)检验分析不同特征中学生遭受性别歧视与自杀行为的现状,运用二元Logistic回归分析方法分析性别歧视对中学生自杀行为的影响。结果在调查对象中,男生、女生分别占50.6%、49.4%,城市户籍、非城市户籍的中学生分别占38.8%、61.2%,初中生、高中生分别占21.9%、78.1%,留守或流动与非留守或流动中学生分别占21.5%、78.5%。调查对象自杀意念、自杀计划、自杀未遂的报告率分别为14.4%、8.6%、7.2%,其中女生的报告率均显著高于男生。调查对象性别歧视(家庭、学校、社会)的报告率分别为22.5%、22.9%、24.1%;其中高中生高于初中生,非城市户籍中学生高于城市户籍中学生,留守或流动中学生高于非留守或流动中学生。二元Logistic回归分析结果显示,以未遭受性别歧视者为参照,遭受家庭、学校以及社会性别歧视的中学生,自杀意念(OR=2.482,95%CI:2.226~2.768;OR=2.074,95%CI:1.858~2.315;OR=1.993,95%CI:1.787~2.223)、自杀计划(OR=2.674,95%CI:2.342~3.053;OR=2.319,95%CI:2.029~2.650;OR=2.335,95%CI:2.045~2.665)、自杀未遂(OR=2.928,95%CI:2.539~3.376;OR=2.469,95%CI:2.139~2.850;OR=2.442,95%CI:2.117~2.816)的报告率较高,差异均有统计学意义(P均<0.001)。结论在校中学生自杀行为的报告率较高,性别歧视是中学生遭遇心理扭力的重要动因,是促成其自杀行为的重要诱因。可通过开展性别平等、生命价值教育,培养其危机识别和应对策略,减少心理扭力,降低自杀行为的发生率。

雇佣决策算法下就业性别歧视司法审查困境与纾解

雇佣决策算法在企业用工领域的拓展应用引发了新型就业性别歧视风险,其不仅出现在雇佣决策过程中,甚至提前出现在招聘广告推送之时。通过解构雇佣决策算法中就业性别歧视的产生原理,分析其对传统就业性别歧视司法审查的冲击,发现雇佣决策算法介入所产生的新型就业性别歧视现象对传统的直接歧视与间接歧视审查标准均产生了较大影响,应当通过完善构成要件审查标准和例外审查标准的方式纾解就业性别歧视司法审查的困境,避免性别歧视行为对劳动者平等就业权造成损害,从而有效保障劳动者的合法权益。

工作中的性别歧视及其与女性主义认同的关系

性别歧视是指针对特定性别的不公平不公正的偏见、排斥、束缚和片面看法,并限制其在各个社会领域中享有平等的地位和权利的行使。许多研究表明,女性在职场中会更易于成为性别歧视的目标。矛盾性别偏见和性别陈规定型观念对女性所遭受的性别歧视作了具体的阐释和说明。此外,女性主义的认同水平会影响女性对其在职场中所遭受的性别歧视的敏感度和容忍度。未来研究可以关注女性主义的认同水平如何影响女性对不同类型的性别歧视的看法,聚焦女性对抗性别歧视的策略及女性主义认同水平在其中所起的作用,以及探讨性别歧视与女性主义认同的内隐态度联系。

性别差异还是性别歧视——中小学教师“女兵男将”现象的实证分析

从性别视角来看,中小学校长队伍性别结构严重失衡。现有研究表明,该问题受社会、组织、家庭及个人等综合因素影响。但综观现有研究成果并未厘清失衡的根源是性别差异,还是性别歧视?针对于此,基于省域大规模调查数据,探究中小学教师“女兵男将”现象的根源,发现:性别是获得校长职位机会的重要影响因素,江苏省中小学女性教师在学历、职称、工作经验方面的资历优于男性教师,且女校长在领导力、行动力方面的能力显著优于男校长,但女性教师在竞选校长时机会显著少于男性教师。这一发现厘清了中小学教师“女兵男将”问题的根源是性别歧视而非性别差异。对此,建议:中小学教师职称评定政策适当向女教师倾斜,畅通女教师职业发展通道;缩短女校长职前教龄,延长女校长职业发展关键期;充分考虑学校特征和校长领导性别特质,合理搭建校领导班子;宣传女校长领导成效,打破性别刻板印象,发挥女性在办学治校上的优势。

算法决策场景中就业性别歧视判定的挑战及应对

就业性别歧视对女性求职者受宪法所保护的平等权、劳动权造成现实的侵害风险。对就业性别歧视判定标准问题,学界已有较为丰富的研究,但传统判定标准在算法时代遭遇适用困境。算法掩盖下的就业性别歧视具有自主性、隐蔽性、延续性和结构性等特征,这不仅可能对求职者的权利主张造成过重的举证负担,亦无法解决算法供应商等第三方主体的归责问题。因此,应当从事前与事后两个维度,探讨对算法就业性别歧视进行有效规制的路径。在概念界定上,应通过扩充就业性别歧视概念的外延,将算法就业性别歧视纳入到反歧视法的规制范围内,使新加入的算法供应商等第三方主体参与到责任分担过程。通过在算法决策过程中引入技术性正当程序理论及其机制框架,搭建起权力主体配合下的“理解—参与”模式,借助合规审计追踪、算法解释等方式,有效控制算法就业性别歧视的风险,保障女性求职者平等权和人格尊严等权益。

数字时代算法性别歧视及其多元化治理

大数据、人工智能在数字时代的广泛应用需要建立在算法技术基础之上。算法开发所具有的趋向简化特征忽视了女性存在的多元向度,其预设的人性偏见、技术偏见与算法权力扩张使其难以避免性别歧视,传统媒介将对女性的“男性凝视”发展为算法传播的“编码凝视”。算法性别歧视的实质是现实世界长期存在的性别歧视观念在虚拟世界中的延伸。算法性别歧视会损害社会公平正义,固化和扩大性别歧视,扩大性别数字鸿沟等。确立性别平等的算法伦理、增加算法的性别敏感指数、增加数据和算法的性别包容度、行业自律与相关法律四者联动并进行系统治理是消除算法性别歧视的关键。

消除就业性别歧视为何如此重要

就业性别歧视是劳动力市场一个重要现象。通过构建包含就业机会歧视和就业统计歧视两类就业性别歧视的动态随机一般均衡模型,本文考察了就业性别歧视对劳动力市场乃至宏观经济产生的影响。动态分析的结果显示,就业性别歧视明显削弱了技术进步、政府支出增加以及扩张性货币政策对宏观经济产生的实际效果。进一步比较的结果显示,就业机会歧视的消极影响明显大于就业统计歧视的。在此基础上,福利分析的结果表明,相比无就业性别歧视情形,就业性别歧视导致整体社会福利恶化,并且在存在就业机会歧视情形下货币政策带来的社会福利损失明显大于存在就业统计歧视情形。因此,无论是从财政政策与货币政策的实际效果还是从降低货币政策的社会福利损失的角度看,消除就业性别歧视均具有重要意义。

危险的愉悦:中国古代狐精故事中的性别歧视与替罪现象

中国古代狐精故事中“狐妓一体”现象非常突出,这一现象生成的主要原因在于二者在性淫和善媚方面具有极大的相似性。狐与妓的联系还有着深层次的文化原因,那就是中国传统男权社会对女性的偏见和歧视。作为社会地位卑贱的边缘群体和婚姻体制之外的“外来者”,娼妓群体不幸充当了导致男性堕落的“替罪羊”角色,而狐媚故事不过是这类社会现象在文学上的反映而已。

智能传播中的算法性别歧视:表现、成因与治理

算法性别歧视是人工智能算法在信息采集、生成、分发等传播环节产生的与现实社会相同的对女性的差别化待遇,它是现实生活中长期存在的性别歧视观念在网络领域的延伸,给女性的数字化生存带来诸多挑战。其成因既有社会结构性偏见的智能投射,也包括政治操控与资本干预的共谋塑造以及算法黑箱量化建模的计算偏差。智能传播时代,对算法性别歧视的治理应采取多元的视角和立场,在技术、法律、伦理等层面共同约束规制、协同治理。

谈性别歧视在英语语言中的表现与发展

语言性别歧视研究是语言与性别关系研究的一个重要方面,语言性别歧视研究不仅有助于两性语言的研究、社会文化的研究,而且还有助于预测语言的发展趋势和制定文字政策。

遭遇就业性别歧视,都有哪些维权途径

小保:我看到某烹饪职业培训机构的文案岗位招人,自认为自己的各方面条件均符合该企业的招聘要求,准备前去应聘。后来可仔细浏览招聘页面才发现男性只需具有本科学历即可,而女性须具有研究生学历,这不是明显在搞就业性别歧视吗?请问:女性劳动者面对就业性别歧视该如何来维权呢?

面对就业性别歧视,劳动者该怎么办

小保:我是两个孩子的妈妈,在第二个孩子的哺乳期满后我失去了工作,只好再去求职。在参加某公司的营销员岗位招录时,公司以“搞营销要经常跑客户,需有大量时间保障,干起来很辛苦,你两个孩子还小,难以全身心投入工作”为由,谢绝了我。请问:该公司的做法是否构成就业性别歧视?就业性别歧视行为包括哪些情形?劳动者面对就业性别歧视该如何来维权?魏欣婷魏欣婷:就业性别歧视,主要是指用人单位对女性的不平等对待。自2023年1月1日起施行的新修订的《中华人民共和国妇女权益保障法》在消除就业性别歧视方面有很多亮点,其亮点之一就是明确提出“防止和纠正就业性别歧视”,特别列举了就业性别歧视的具体情形。

英语学习中的语言性别歧视现象探析

语言作为文化的载体,受到文化的影响与制约。英语语言中的性别歧视现象,在不同层面均有所体现。从英语学习角度而言,语言性别歧视无疑给学习者造成了较大的干扰。本文试从英语学习的三个层面阐述英语语言中的性别歧视表现,分析其对英语学习造成的影响,并提出应对策略。

语言中的性别歧视及其变化(英文)

语言性别歧视研究是语言与性别关系研究的一个重要方面,语言性别研究不仅有助于两性语言的研究,社会文化的研究,而且有助于预测语言的发展趋势和制定文字的政策。本文在弄清什么是语言性别歧视的基础上,从三个方面着手探讨该问题:性别歧视在语言中的表现;语言性别歧视存在的社会、文化、心理原因;以及简略介绍性别歧视在语言中的表现与发展。

“被塑造”的强奸罪及无意识性别歧视——以女性主义法学视角展开

以女性主义法学反思强奸罪,可发现无意识性别歧视深嵌强奸罪的塑造过程中。法律制度上存在重财产犯罪轻性侵犯罪的立法偏向;学理讨论上以“违背妇女意志”为判断要素,加剧认定难度。文化制度上贞操观念在强奸罪判断中未曾消失;话语使用上“半推半就式强奸”不具科学性,不宜在刑法中使用。司法实务中强奸罪的性别歧视被强化。应适用协商式同意制度,提示司法人员避免审判中的刻板印象,减轻无意识性别歧视,保护妇女权益。

基于性别歧视视角下的大学生就业问题研究

大学生就业的性别歧视现象当下备受关注。许多女大学生在校期间学业成绩、综合素质不低于男大学生,但在劳动力市场中却处于不利地位。目前,尽管政府已采取措施应对就业性别歧视问题,但效果不甚显著。本文基于个人偏好歧视理论与社会性别理论,分析就业性别歧视的主要因素,并提出相应建议,以促进就业性别平等。

我国反就业性别歧视立法研究

为解决严重的就业性别歧视问题,我国当下应该尽快制定《反就业性别歧视法》。该法以保护"女性的平等就业权"作为根本宗旨,并设立"反就业性别歧视委员会"。此外,尽快修改和完善相关的法律,最终形成以《宪法》为最高依据,以《反就业性别歧视法》为核心,以《劳动法》和《妇女权益保障法》为辅助的合理的法律体系,保障男女的就业平等和男女的全面平等,从而实现社会的均衡发展与和谐之美。