ジャーナリストと政治家の交流におけるジェンダーバイアスの解明：最終議論

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7. 結論

女性蔑視はインドやインド亜大陸で解決困難な社会問題として残っています。無意識のジェンダーバイアスは、生活の多くの分野や職業で現れます。この研究では、NLP ベースの感情分析と LDA トピックモデリングを使用して、インドの Twitter における女性政治家に対するジェンダーバイアスを明らかにしようとしています。具体的には、Twitter での政治的議論の主な推進者であるジャーナリストと政治家とのやり取りに焦点を当てています。

私たちの調査結果は、不安な傾向を明らかにしました。人気のあるジャーナリスト自身は性差別に苦しんでいないようです。しかし、平均すると、Twitter ユーザーは女性政治家に対して偏見を示しています。この偏見は、男性政治家が伝統的に政治で高い地位を占めているという、より大きな社会問題を反映しています。この体系的な偏見は Twitter に反映されており、バランスの取れた言葉を使うだけでは状況を改善するのに十分ではありません。

この偏見に対抗するために、バランスのとれた言語だけでは不十分なので、女性政治家の声を増幅するために推薦システムを活用することを提案します。さらに、私たちの分析では、ユーザーは女性政治家を評価する際に男性ジャーナリストの意見を重視する傾向があることが明らかになっており、政治討論における多様な声の必要性が浮き彫りになっています。

要約すると、この研究は、言語だけでなくプラットフォームの設計とアルゴリズムを通じて、Twitter におけるジェンダーバイアスに対処する必要性を強調しています。より包括的なデジタル空間を作成することは、女性の著名人が社会的偏見にもかかわらず、効果的に意見を広めることができるようにするために不可欠です。