学科: 新闻传播学

新闻传播学是研究新闻活动、传播现象及其规律的社会科学,涵盖新闻采编、传播理论、媒介技术、舆论引导、公共关系等领域。它以信息传播为核心,探究媒体与社会、政治、经济的互动关系,注重实践性与理论性结合,培养具备新闻敏感、传播技能和批判思维的专业人才,在数字化时代更关注新媒体生态与融合传播趋势。(该学科下共有 3 篇文章)

网络媒体和大语言模型中的年龄与性别偏见

作者: aeks | 发布时间: 2025-10-13 14:09

学科: 新闻传播学 社会学 统计学 计算机科学与技术

网络媒体和大语言模型中的年龄与性别偏见

关于普遍刻板印象是准确还是社会扭曲的争论长期存在,但缺乏大规模数据支持。本研究聚焦年龄相关性别偏见,发现尽管美国人口普查显示职场男女无系统性年龄差异,但近140万网络图像/视频及9个语言模型中,女性被呈现得比男性更年轻(高地位职业尤为明显)。谷歌图片搜索和ChatGPT等算法加剧了这种偏见,揭示了网络中性别与年龄的联合扭曲对平等抗争的挑战。

标签: 年龄相关性别偏见 社会不平等 算法偏见放大 网络媒体刻板印象

人工智能模型中的年龄与性别形象扭曲

作者: aeks | 发布时间: 2025-10-12 13:31

学科: 人工智能 心理学 新闻传播学 社会学

人工智能模型中的年龄与性别形象扭曲

人们对社会的认知日益受网络内容影响,媒体会固化刻板印象并扭曲现实认知,近年来人工智能可能进一步放大这些偏差。Guilbeault等人在《自然》研究了网络中性别和年龄的呈现是否反映社会现实,以及它们与人工智能系统和人类认知的相互作用。

标签: 人工智能 年龄 性别 社会认知 网络媒体

刻板印象如何影响人工智能——以及这对未来招聘意味着什么

作者: aeks | 发布时间: 2025-10-09 21:57

学科: 心理学 新闻传播学 社会学 计算机科学与技术

刻板印象如何影响人工智能——以及这对未来招聘意味着什么

研究表明,互联网图像中存在性别与年龄的刻板印象,女性常被呈现得更年轻,多关联护士、厨师等职业,男性则多关联CEO、科研主管等职位。这些偏见已渗入AI训练数据,可能影响未来招聘,形成自我实现的预言。

标签: 人工智能 刻板印象 性别偏见 系外行星 诺贝尔奖