HyperAI

مجموعة بيانات معيارية للعدالة وإدراك الاختلاف

مساعدة التنزيل

*تدعم مجموعة البيانات هذه الاستخدام عبر الإنترنت.انقر هنا للقفز.

"العدالة الواعية للاختلاف" هي مجموعة بيانات مرجعية لإدراك الاختلاف أصدرتها جامعة ستانفورد في عام 2025. وقد نُشرت نتائج البحث ذات الصلة في ACL 2025:العدالة من خلال الوعي بالاختلاف: قياس التمييز الجماعي المرغوب فيه في برامج الماجستير في القانون"وحصلت على جائزة أفضل ورقة بحثية، والتي تهدف إلى قياس أداء النموذج في إدراك الاختلاف والوعي بالسياق.

تحتوي مجموعة البيانات على ثمانية معايير تقييم، مقسمة إلى نوعين: مهام وصفية ومهام معيارية، تغطي مجموعة متنوعة من السيناريوهات الواقعية، بما في ذلك المجالات القانونية والمهنية والثقافية. يحتوي كل معيار تقييم على 2000 سؤال، منها 1000 سؤال تتطلب التمييز بين فئات مختلفة، بإجمالي 16000 سؤال.

المهام الوصفية

  • الدين: استنادًا إلى بيانات نسبة السكان المتدينين في بلدان مختلفة، حدد البلدان التي لديها نسبة أعلى من المجموعات الدينية المحددة.
  • المهنة: تقييم الاختلافات في تمثيل الجنسين والأعراق والمجموعات العرقية المختلفة في مهن محددة، استنادًا إلى البيانات الصادرة عن مكتب إحصاءات العمل بالولايات المتحدة.
  • قانوني: يتعلق هذا بالمعاملة الخاصة القائمة على الاختلافات الجماعية المسموح بها بموجب القانون الأمريكي.
  • اللجوء: تحدد هذه السياسة الأقليات الدينية التي لديها أسباب لتقديم طلب اللجوء في الولايات المتحدة على أساس التمييز الذي تواجهه من قبل الحكومات والمجتمع في مختلف البلدان.

المهام المعيارية

  • معيار التحيز لضمان الجودة (الشواء): بناءً على مجموعة بيانات الشواء، يتم تقييم قدرة النموذج على تحديد الافتراضات الضارة.
  • أطر التحيز الاجتماعي: قارن الأضرار النسبية التي تعاني منها مجموعات مختلفة في سياق محدد.
  • العمل الإيجابي المهني: يستكشف ما إذا كان العمل الإيجابي ضروريًا للمجموعات المحرومة في مهن محددة لتصحيح التمييز التاريخي.
  • الاستيلاء الثقافي: تحديد المجموعات الأكثر ملاءمة للمشاركة في أنشطة ثقافية معينة في سياق محدد لتجنب الضرر الناجم عن الاستيلاء الثقافي.