エージェントのジェンダーに対する認識を実運用する：基礎とガイドライン

要旨: 「知能エージェント」、仮想キャラクター、社会ロボット、その他のエージェント型の機械における「性別」は、人々がコンピュータと相互作用する際の研究において、基本的なテーマとして浮上してきました。エージェントの性別に関する認識は、好みから毒性、ステレオタイプに至るまで、さまざまなシステムや使用文脈におけるユーザの態度や行動を説明するのに役立ちます。しかし、エージェントの性別に関する認識を捉えるための標準は存在しません。スコーピング・レビューを実施し、知覚変数としてのエージェントの性別がどのように操作化されているか――すなわち、ラベル付けされ、定義され、測定されているか――を明確化しました。研究の3分の1は、エージェントの性別を操作しましたが測定はしませんでした。操作化における規範は依然として不明確であり、そのために結果の理解、測定間の整合性、メタ分析における比較可能性が制限されています。性別二分モデルの優位性と潜在的な人間中心主義は、知識生成に対して恣意的な制約を課し、現状を固定化してしまいました。私たちは、体系的に開発され、理論に基づくメタレベルの枠組みを提案し、より高い厳密さと包摂性のための実践的な指針を提供するとともに、操作化に関する明確性をもたらします。