The Gendered Geography of Contributions to OpenStreetMap: Complexities in Self-Focus Bias
The Gendered Geography of Contributions to OpenStreetMap: Complexities in Self-Focus Bias
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OpenStreetMap 贡献的性别地理：自我关注偏差的复杂性
DOI：
10.1145/3290605.3300793
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Gergle, Darren
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Das, Maitraye;Hecht, Brent;Gergle, Darren
全世界数百万人向同行生产存储库提供内容，这些存储库服务于人类的信息需求，并为著名的人工智能系统提供重要的世界知识。然而，在参与方面存在着极大的性别差异，男子人数大大超过妇女。一个主要的关切是，由于自我关注的偏见，这些差异可能导致相应的性别内容差异，其中男性感兴趣的内容比女性感兴趣的内容更好地代表。本文研究了OpenStreetMap中参与度与内容差异之间的关系。我们重复了女性作为OSM贡献者的代表性显着不足的发现，并观察到男性和女性贡献不同类型的内容，并且在不同的地方这样做。然而，这些差异的性质混淆了简单的叙述自我关注的偏见：我们发现，在比例的基础上，男性产生了更高比例的贡献，在女性化的空间相比，女性，而女性产生了更高比例的贡献，在男性化的空间相比，男性。
Millions of people worldwide contribute content to peer production repositories that serve human information needs and provide vital world knowledge to prominent artificial intelligence systems. Yet, extreme gender participation disparities exist in which men significantly outnumber women. A central concern has been that due to self-focus bias, these disparities can lead to corresponding gender content disparities, in which content of interest to men is better represented than content of interest to women. This paper investigates the relationship between participation and content disparities in OpenStreetMap. We replicate findings that women are dramatically under-represented as OSM contributors, and observe that men and women contribute different types of content and do so about different places. However, the character of these differences confound simple narratives about self-focus bias: we find that on a proportional basis, men produced a higher proportion of contributions in feminized spaces compared to women, while women produced a higher proportion of contributions in masculinized spaces compared to men.
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