Khám phá thành kiến giới tính trong tương tác giữa nhà báo và chính trị gia trên Twitter của Ấn Độ: Kết quả

Bảng liên kết

• Tóm tắt và giới thiệu
• Công việc có liên quan
• Thu thập dữ liệu
• Phương pháp phân tích
• Kết quả
• Hạn chế
• Thảo luận kết luận
• Người giới thiệu

5. KẾT QUẢ

5.1. Định kiến giới tính trong tần suất tương tác và mức độ phổ biến của tương tác nhà báo-chính trị gia (RQ1)

Để khám phá câu trả lời cho câu hỏi nghiên cứu đầu tiên, chúng tôi bắt đầu bằng việc kiểm tra xem liệu có sự thiên vị giới tính trong tần suất tương tác (tức là tần suất đề cập) giữa các chính trị gia và nhà báo trên Twitter hay không.

Các chính trị gia nam được các nhà báo nhắc đến thường xuyên hơn: Hình 1a so sánh CDF về số lượng tweet được các nhà báo đăng tải đề cập đến các chính trị gia nam và nữ. Chúng tôi thực hiện một quan sát thú vị từ hình này. Khi chính trị gia tiếp nhận là nam giới (tức là trong các hạng mục MJ-MP và FJ-MP), số lượng tweet được đề cập (và do đó tần suất tương tác giữa nhà báo và chính trị gia) sẽ cao hơn khi các chính trị gia nữ ở đầu tiếp nhận. Cuối cùng, thử nghiệm Kruskal-Wallis về số lượng tweet của mỗi nhà báo trong bốn danh mục cho thấy sự khác biệt khá có ý nghĩa thống kê giữa các danh mục ( p << 0,05). Sau đó, chúng tôi thực hiện các bài kiểm tra Mann-Whitney theo cặp để theo dõi bốn loại (MJ-MP, MJ-FP, FJ-MP, FJ-FP). Không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê khi nhà báo Nam hay Nữ đề cập đến tài khoản của chính trị gia Nam. Tương tự, không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê khi nhà báo Nam hay Nữ nhắc đến tài khoản Chính trị gia Nữ. Tuy nhiên, có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về tần suất các nhà báo Nam/Nữ đề cập đến các chính trị gia Nam so với tần suất họ đề cập đến các chính trị gia Nữ (tất cả đều p << 0,05). Tiếp theo, chúng tôi so sánh mức độ phổ biến trên mỗi tweet hướng tới các chính trị gia Nam và Nữ.

rất nhiều). Quan sát của chúng tôi ngụ ý rằng người dùng Twitter ở Ấn Độ dường như cho rằng quan điểm của các nhà báo nam về các chính trị gia nữ có độ tin cậy cao hơn so với quan điểm của các nhà báo nữ về các chính trị gia nữ. Những quan sát này cũng đúng đối với việc “tweet lại”. Nhìn chung, phân tích mức độ phổ biến của chúng tôi về bốn loại tweet này cho thấy rằng mặc dù các nhà báo không bị thiên vị rõ ràng trong tương tác của họ với các chính trị gia, nhưng có bằng chứng ủng hộ sự tồn tại của thành kiến giới tính về mức độ quan tâm mà những tương tác này tạo ra từ những người dùng Twitter đang hoạt động.

5.2. Định kiến giới tính trong nội dung tweet của nhà báo-chính trị gia (RQ2)

Trong phần cuối cùng, phân tích của chúng tôi cho thấy sự thiên vị đáng kể đối với các chính trị gia Nam từ cả nhà báo nam và nữ — các dòng tweet đề cập đến các chính trị gia nam xuất hiện thường xuyên hơn cũng như phổ biến hơn. Tuy nhiên, vì mục đích đó, chúng tôi đã kiểm tra xem nội dung của những dòng tweet này có phải là nguyên nhân gây ra sự thiên vị này hay không. Cụ thể, chúng tôi đã kiểm tra cảm xúc và chủ đề của các dòng tweet do các nhà báo nam/nữ viết và hướng tới các chính trị gia nam/nữ.

5.2.1. Phân tích cảm xúc. : Chúng tôi đã sử dụng công cụ TweetNLP để phát hiện cảm xúc của các dòng tweet cho từng danh mục [6]. TweetNLP cung cấp cách tiếp cận dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn lịch đại (TimeLM) để phát hiện cảm xúc, đặc biệt là từ các tweet đa ngôn ngữ. Mục tiêu của phân tích này là xác định xem có sự khác biệt đáng kể nào về điểm số cảm xúc của các dòng tweet hay không - liệu điều đó có thể cho thấy sự thiên vị giới tính vốn có trong các dòng tweet dựa trên giới tính của người gửi và người nhận hay không. Chúng tôi đã xem xét bốn cảm xúc chính: tức giận, vui vẻ, lạc quan và buồn bã và mỗi dòng tweet trong mỗi danh mục trong số bốn danh mục được ấn định cho điểm cảm xúc dọc theo các khía cạnh này. Sau đó, chúng tôi thực hiện bài kiểm tra Kruskal-Wallis để xác định xem có bất kỳ cảm xúc nào khác nhau giữa bốn loại (MJ-MP, MJ-FP, FJ-MP, FJ-FP) hay không. Chúng tôi nhận thấy rằng giá trị p cho mỗi trong số bốn bài kiểm tra (một bài kiểm tra cho mỗi cảm xúc) dao động từ 0,16 đến 0,99, cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về cảm xúc của các dòng tweet.

5.2.2. Phân tích chủ đề. : Để tìm hiểu sâu hơn, chúng tôi đã thực hiện phân tích chủ đề của các tweet (sử dụng Phân bổ Dirichlet tiềm ẩn hoặc LDA) được thu thập theo bốn danh mục. Mục đích là để kiểm tra xem chủ đề của các dòng tweet có thay đổi dựa trên giới tính của người gửi hay người nhận hay không. Như được mô tả trong Phần 4, chúng tôi đã xác định số lượng chủ đề tối ưu (về cơ bản là các cụm từ) cho mỗi danh mục và xác định năm từ quan trọng nhất cho mỗi chủ đề bằng thuật toán LDA. Đối với mỗi loại trong số bốn loại, số lượng chủ đề tối ưu là mười ba. Tiếp theo, chúng tôi xác định 13 chủ đề bằng thuật toán LDA cho từng danh mục tweet và thực hiện phân tích từ quan trọng cho các chủ đề được phát hiện. Cụ thể, đối với mỗi danh mục tweet, chúng tôi đã chọn các chủ đề (ví dụ: chủ đề từ MJ-MP) và chọn các từ quan trọng đại diện cho từng chủ đề. Sau đó, đối với mỗi chủ đề, chúng tôi đã kiểm tra xem những từ đó có xuất hiện trong các chủ đề được phát hiện từ các danh mục tweet khác hay không (nếu tìm thấy, nó sẽ biểu thị rằng các từ đại diện cho chủ đề cũng xuất hiện trong các chủ đề được phát hiện từ các danh mục tweet khác). Đối với mỗi loại trong số bốn loại tweet, trung bình có 81,5% đến 93,8% các từ quan trọng (đại diện cho chủ đề) xuất hiện trong các chủ đề được phát hiện từ các tweet thuộc các danh mục khác.

Phân tích này hỗ trợ quan sát của chúng tôi từ phân tích cảm xúc— nội dung của các dòng tweet trên bốn danh mục đó đều giống nhau. Tuy nhiên, những dòng tweet hướng tới các chính trị gia nam vẫn thu hút nhiều tương tác hơn so với những dòng tweet hướng tới các chính trị gia nữ. Tiếp theo, chúng ta khám phá lý do tiềm ẩn cho sự thiên vị giới tính này.

5.3. Lý do tiềm ẩn cho sự thiên vị giới tính

5.3.1. Thành kiến giới tính cố hữu trên Twitter của Ấn Độ : Chúng tôi đã kiểm tra một thống kê đơn giản liên quan đến các chính trị gia hàng đầu—có bao nhiêu chính trị gia nổi tiếng nhất (dựa trên số lượng người theo dõi Twitter) là nam so với họ là nữ. Để đạt được mục tiêu đó, chúng tôi đã tận dụng tập dữ liệu về các chính trị gia hàng đầu và kiểm tra giới tính của 85 chính trị gia hàng đầu (có tài khoản Twitter cũng là một phần của nghiên cứu này). Phân tích này phát hiện ra sự mất cân bằng giới tính đáng lo ngại giữa các chính trị gia hàng đầu - trong số 85 chính trị gia hàng đầu, có 58 người là nam và 26 người là nữ. Như vậy, số lượng nam chính trị gia nổi tiếng gần như gấp đôi so với các nữ chính trị gia nổi tiếng. Chúng tôi cho rằng sự bất bình đẳng này là một trong những lý do chính đằng sau hiện tượng quan sát được của chúng tôi về việc các chính trị gia nam thu hút nhiều tương tác hơn đáng kể từ công chúng cũng như các nhà báo.

Trên thực tế, sự bất bình đẳng này phản ánh một thành kiến mang tính hệ thống đã ăn sâu vào xã hội. Sự chênh lệch giới tính này còn mở rộng ảnh hưởng của nó đến cả lĩnh vực Twitter, nơi các chính trị gia nam có xu hướng thu hút được số lượng người theo dõi lớn hơn so với các đồng nghiệp nữ của họ. Hiện tượng này không bị cô lập; nó thâm nhập vào nhiều lĩnh vực khác nhau, được minh họa bằng sự thống trị của nam giới ở các vị trí hàng đầu trong các ngành. Trong các phòng họp của công ty, công ty công nghệ và lĩnh vực giải trí, vai trò lãnh đạo chủ yếu do nam giới đảm nhận. Thành kiến mang tính hệ thống này, bắt nguồn từ các chuẩn mực xã hội, càng được củng cố bởi mối tương quan chặt chẽ giữa vốn xã hội và việc đạt được các vị trí quyền lực. Do đó, mức độ phổ biến trên Twitter phản ánh rõ ràng xu hướng nội tại này. Giải quyết những khác biệt này là điều tối quan trọng để thúc đẩy bình đẳng giới và xóa bỏ những thành kiến ăn sâu trong xã hội.