Essentialist beliefs (i.e., believing that members of the same group are fundamentally alike) play a central role in social stereotypes and can lead to harm when left unchallenged. In our work, we conduct exploratory studies into the task of countering essentialist beliefs (e.g., ``liberals are stupid''). Drawing on prior work from psychology and NLP, we construct five types of counterstatements and conduct human studies on the effectiveness of these different strategies. Our studies also investigate the role in choosing a counterstatement of the level of explicitness with which an essentialist belief is conveyed. We find that statements that broaden the scope of a stereotype (e.g., to other groups, as in ``conservatives can also be stupid'') are the most popular countering strategy. We conclude with a discussion of challenges and open questions for future work in this area (e.g., improving factuality, studying community-specific variation) and we emphasize the importance of work at the intersection of NLP and psychology.


翻译:本质主义信念(即认为同一群体成员本质上相同)在社会刻板印象中扮演核心角色,若不加挑战可能造成伤害。本研究针对对抗本质主义信念(如“自由派是愚蠢的”)这一任务进行探索性分析。我们借鉴心理学与自然语言处理领域的既有研究,构建了五类反驳陈述,并通过人类实验评估不同策略的有效性。研究还探讨了本质主义信念表达显性程度对反驳策略选择的影响。结果表明,扩大刻板印象适用范围(例如针对其他群体,如“保守派也可能愚蠢”)的陈述是最受欢迎的抗辩策略。最后,我们讨论了该领域未来研究面临的挑战与开放性问题(如提升事实准确性、研究群体特异性差异),并强调了自然语言处理与心理学交叉研究的重要性。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ICDM 2022教程】图挖掘中的公平性:度量、算法和应用
专知会员服务
28+阅读 · 2022年12月26日
近期必读的五篇 EMNLP 2020【反事实推理】相关论文和代码
专知会员服务
26+阅读 · 2020年11月23日
近期必读的七篇 ICLR 2021【因果推理】相关投稿论文
专知会员服务
69+阅读 · 2020年10月6日
GANs最新进展,30页ppt,GANs: the story so far
专知会员服务
43+阅读 · 2020年8月2日
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
111+阅读 · 2020年6月10日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
【推荐】用TensorFlow实现LSTM社交对话股市情感分析
机器学习研究会
11+阅读 · 2018年1月14日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月17日
Arxiv
34+阅读 · 2022年12月20日
Arxiv
38+阅读 · 2021年8月31日
Arxiv
13+阅读 · 2021年3月3日
Reasoning on Knowledge Graphs with Debate Dynamics
Arxiv
14+阅读 · 2020年1月2日
VIP会员
最新内容
超越网格:作战环境对炮兵的影响
专知会员服务
1+阅读 · 今天15:35
KDD 2026 | MixRAGRec:面向LLM推荐的混合专家KG-RAG框架
BES:让语言模型通过双向进化搜索自我改进
专知会员服务
4+阅读 · 5月30日
以色列-美国-伊朗战争中的无人机:关键要点
专知会员服务
4+阅读 · 5月30日
《Palantir任务保障性软件安全标准(MA-S2)》
专知会员服务
14+阅读 · 5月30日
基于声学的无人机检测技术综述
专知会员服务
8+阅读 · 5月30日
《当代混合战争分析框架:俄乌战争经验教训》
相关VIP内容
【ICDM 2022教程】图挖掘中的公平性:度量、算法和应用
专知会员服务
28+阅读 · 2022年12月26日
近期必读的五篇 EMNLP 2020【反事实推理】相关论文和代码
专知会员服务
26+阅读 · 2020年11月23日
近期必读的七篇 ICLR 2021【因果推理】相关投稿论文
专知会员服务
69+阅读 · 2020年10月6日
GANs最新进展,30页ppt,GANs: the story so far
专知会员服务
43+阅读 · 2020年8月2日
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
111+阅读 · 2020年6月10日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
【推荐】用TensorFlow实现LSTM社交对话股市情感分析
机器学习研究会
11+阅读 · 2018年1月14日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关论文
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员