Geschlecht in der Sprachtechnologieforschung neu bewerten

Dieser Artikel schaut sich die Forschung zur Sprachtechnologie und deren Verbindung zu Geschlecht an. Es wird untersucht, wie die Begriffe, die mit Geschlecht und Gender zu tun haben, in 107 Arbeiten von einer grossen Konferenz im letzten Jahrzehnt verwendet wurden. Das Ziel ist zu verstehen, wie diese Begriffe definiert werden und wie das die Menschen beeinflusst, besonders die, die nicht in die traditionellen Kategorien männlich und weiblich passen.

#Die traditionelle Sicht auf Geschlecht

In vielen Gesellschaften werden Menschen normalerweise entweder als männlich oder weiblich basierend auf physischen und sozialen Merkmalen eingestuft. Es gibt jedoch eine wachsende Anerkennung, dass diese binäre Sichtweise die Vielfalt menschlicher Identität nicht erfasst. Viele Individuen identifizieren sich ausserhalb des männlich-weiblich Rahmens. Diese Vielfalt zu verstehen ist entscheidend für die faire Behandlung und Anerkennung aller Identitäten.

Das wachsende Bewusstsein für nicht-binäre und transgender Erfahrungen hat zu Veränderungen in Gesetzen und öffentlichen Überzeugungen geführt. Umfragen zeigen, dass die meisten Leute mittlerweile die Rechte von transgender Personen unterstützen. Gleichzeitig beginnen Forscher, die Gefahren zu erkennen, die damit verbunden sind, marginalisierte Gruppen beim Erstellen neuer Technologien auszuschliessen oder falsch darzustellen. Übermässig einfache Definitionen können zu voreingenommenen Ergebnissen in der Sprachtechnologie führen, was bestimmten Gruppen schaden kann.

#Geschlecht definieren

Geschlecht wird als etwas verstanden, das von der Gesellschaft geschaffen wird. Es umfasst Erwartungen und Stereotypen darüber, wie sich Individuen verhalten sollten. Das bedeutet, dass Geschlecht nicht etwas Festes oder bei der Geburt Bestimmtes ist. Es ist eine komplexe Angelegenheit, die von Person zu Person variiert. Das Geschlecht einer Person versteht man am besten, indem man sie direkt fragt, anstatt Annahmen aufgrund des Aussehens oder der Stimme zu treffen.

Sex hingegen bezieht sich auf biologische Merkmale wie Chromosomen und Fortpflanzungsorgane. Manchmal stimmt das zum Geburtszeitpunkt zugewiesene Geschlecht nicht mit der Geschlechtsidentität einer Person überein. Zum Beispiel könnte jemand bei der Geburt als weiblich zugewiesen werden, sich aber als männlich oder nicht-binär identifizieren.

Sowohl Geschlecht als auch Sex sind nicht nur binär. Es gibt intersexuelle Personen, die nicht klar in männlich oder weiblich passen. In der Technologie hat dieses Verständnis zu Schnittstellen geführt, die ein breiteres Spektrum an Geschlechtsidentitäten ermöglichen.

#Der Bedarf an klaren Definitionen

Klar definierte und spezifische Begriffe in der Forschung zu verwenden, ist wichtig. Viele überprüfte Studien schafften es nicht, Geschlecht genau zu definieren und liessen es dem Leser überlassen, was gemeint war. Nur eine kleine Anzahl von Arbeiten lieferte Definitionen, die ein Spektrum von Identitäten über nur männlich oder weiblich hinaus beinhalteten.

Eine signifikante Anzahl von Arbeiten unterschied nicht zwischen Geschlecht und wahrgenommenem Geschlecht, was sich auf die Meinung bezieht, die jemand über das Geschlecht einer anderen Person aufgrund ihrer Stimme oder ihres Aussehens hat. Diese Unterscheidungslosigkeit kann zu Verwirrung führen und könnte schädlich für Personen sein, deren Identitäten nicht mit binären Klassifikationen übereinstimmen.

#Die Auswirkungen der Terminologie

Die Sprache, die Forscher verwenden, kann die Klarheit und Effektivität ihrer Arbeit stark beeinflussen. Viele Papiere verwendeten den Begriff Geschlecht ohne explizite Definition, was zu Missverständnissen führen kann. Manche beziehen sich auf Geschlecht in allgemeinen Begriffen und vermischen es mit biologischen Merkmalen, während andere es als starre Kategorie behandeln.

Wenn Begriffe nicht klar definiert sind, kann das den Fortschritt in der Forschung, die Inklusiv sein will, verlangsamen. Forscher müssen transparent über ihre Definitionen sein und etwaige Einschränkungen in ihrer Arbeit anerkennen.

#Einschränkungen der Datensätze

Eines der Hauptprobleme in der Forschung ist, dass viele Datensätze, die zur Untersuchung von Sprache verwendet werden, die Menschen nur als männlich oder weiblich kategorisieren. Solche Einschränkungen schränken die Möglichkeit ein, diverse Identitäten zu erkunden. Oft werden diese Datensätze basierend auf Selbstidentifikation oder von Drittanbietern erstellt, was möglicherweise nicht mit den wahren Identitäten der Personen übereinstimmt.

Die am häufigsten verwendeten Datensätze bieten keine angemessene Vertretung von marginalisierten Gruppen. Plattformen, die Daten sammeln, verlangen häufig von den Teilnehmern, aus binären Optionen auszuwählen, was die Vielfalt der Geschlechtsidentitäten nicht widerspiegelt. Diese Einschränkung beeinflusst nicht nur die Qualität der Forschung, sondern könnte auch dazu führen, dass Menschen von der Teilnahme an Studien ausgeschlossen werden.

#Die Folgen der automatischen Geschlechtsanerkennung

Automatische Geschlechtsanerkennungssysteme (AGR) sind darauf ausgelegt, das Geschlecht einer Person basierend auf ihrer Stimme zu bestimmen. Diese Systeme können jedoch problematisch sein, besonders wenn sie auf binären Klassifikationen basieren. Wenn sie auf Datensätzen trainiert wurden, die keine Vielzahl an Geschlechtsidentitäten enthalten, können diese Systeme bei denen schlecht abschneiden, die nicht in die binären Kategorien passen.

Fehler können zu realen Konsequenzen führen, bei denen transgender und nicht-binäre Personen Diskriminierung oder negative Erfahrungen durch Fehlnennungen seitens der Technologie ausgesetzt sind.

#Geschlechtsspezifische Sprache synthetisieren

Bei Technologien wie Text-to-Speech (TTS) gibt es Bedenken, dass Stimmen oft geschlechtsspezifisch gestaltet sind. Viele Sprachassistenten sind standardmässig so eingestellt, dass sie weiblich klingen, was negative Stereotypen über Frauen verstärken kann. Einige Forscher arbeiten daran, geschlechtsneutrale Stimmen zu kreieren, um diese Vorurteile anzugehen.

Es gibt jedoch noch viel zu tun, um über binäre Klassifikationen in diesen Technologien hinauszukommen. Es ist entscheidend zu erkennen, wie diese Vorurteile perpetuiert werden können, und Lösungen zu suchen, die ein breiteres Spektrum an Identitäten einbeziehen.

#Geschlechtsunterschiede in der Sprache

Einige der überprüften Arbeiten zeigten ein nuancierteres Verständnis dafür, wie biologische und soziale Faktoren die Sprache beeinflussen. Dennoch behandelten viele der Forschungen Geschlecht weiterhin als binär, ohne die Komplexität der Erfahrungen jedes Individuums zu berücksichtigen. Das kann zu irreführenden Schlussfolgerungen führen, die nicht die Realität aller Sprecher widerspiegeln.

Zum Beispiel, wenn es um Sprachmerkmale geht, versäumten es einige Studien zu erwähnen, dass das zum Geburtszeitpunkt zugewiesene Geschlecht einer Person von ihrem identifizierten Geschlecht abweichen kann. Diese Übersehe kann dazu beitragen, veraltete Stereotypen zu verstärken.

#Systeme für alle bauen

Die Mehrheit der Forschung zur Sprachtechnologie hat die Vielfalt der Geschlechtsidentitäten nicht genau dargestellt. Diese Vereinfachungen können marginalisierten Gruppen schaden, indem sie Vorurteile perpetuieren. Es ist wesentlich, dass Forscher die Auswirkungen ihrer Arbeit auf diese Gemeinschaften berücksichtigen und versuchen, Systeme zu schaffen, die inklusiver sind.

Viele Studien haben ihre Motivationen für die Forschung nicht klar umrissen oder diskutiert, wie sie die Gesellschaft beeinflussen könnte. Systeme zu schaffen, die Individuen basierend auf starren Geschlechtskategorien falsch identifizieren, kann Schaden zufügen, insbesondere für transgender und nicht-binäre Personen.

#Überlegungen für zukünftige Forschung

Um auf eine inklusivere geschlechtsbezogene Forschung zuzusteuern, sollten folgende Punkte berücksichtigt werden:

1. Forschungsfokus klären: Klar definieren, welcher Aspekt von Geschlecht, Sex oder wahrgenommenem Geschlecht untersucht wird.

2. Einschränkungen anerkennen: Offen über die Einschränkungen in der Forschung, den Daten und der Analyse sein. Diese Lücken zu erkennen, fördert zukünftige Arbeiten, die sie schliessen.

3. Bewusstsein für Datensätze: Die Einschränkungen bestehender Datensätze verstehen und kommunizieren sowie neue schaffen, die diversere Identitäten besser repräsentieren.

4. Demografische Informationen sensibilisiert sammeln: Methoden zur Erfassung demografischer Informationen entwerfen, die auf die Bedürfnisse der Teilnehmer Rücksicht nehmen.

5. Annahmen überprüfen: Über die Annahmen nachdenken, die der Forschung zugrunde liegen, insbesondere in Bezug auf binäre Definitionen von Geschlecht.

6. Schaden der Technologie berücksichtigen: Bewerten, wer von der Forschung profitiert und wie sie marginalisierte Gruppen beeinflussen könnte.

7. Inklusive Innovationen: Sicherstellen, dass technologische Fortschritte einer breiten Palette von Identitäten dienen, nicht nur der Mehrheit.

#Fazit

Die Forschung zu geschlechtsspezifischer Sprache ist begrenzt und vereinfacht oft komplexe Identitäten. Die geprüften Arbeiten zeigen den Bedarf an klareren Definitionen und inklusiveren Datensätzen. Indem diese Probleme angegangen werden, kann die Forschungsgemeinschaft Technologien schaffen, die wirklich allen dienen, nicht nur denen, die in traditionelle Kategorien von männlich und weiblich passen. Inklusivität kommt nicht nur marginalisierten Gruppen zugute, sondern verbessert auch die Qualität und Anwendbarkeit der Forschung in der Sprachtechnologie. Es ist entscheidend, auf eine Zukunft hinzuarbeiten, die das gesamte Spektrum der Geschlechtsidentitäten anerkennt und respektiert.