에피스테믹 편향 기반 텍스트 불공정 자동 탐지

초록

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본 논문은 인식론적(에피스테믹) 편향을 정의하고, 이를 자동으로 식별하는 NLP 파이프라인을 제안한다. BERT 기반 태거 모델로 편향 단어를 탐지하고, CO‑STAR와 Social Bias Frames 모델을 활용해 관련 고정관념과 그 개념을 추출한다. 결과는 인터랙티브 UI를 통해 언론인에게 설명가능하게 제공되며, 인간 평가와 설문을 통해 프레임워크의 유효성을 검증한다.

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상세 분석

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이 연구는 ‘에피스테믹 편향’이라는 비교적 새로운 개념을 정의하고, 이를 텍스트 불공정(테스토니얼, 캐릭터, 프레이밍 불의) 탐지에 적용한다는 점에서 학제간 혁신성을 가진다. 기술적으로는 세 가지 기존 모델을 연계한다. 첫째, Pryzant et al.