Nationality Bias in Text Generation
Nationality Bias in Text Generation (2023)
Autores: Pranav Venkit, Sanjana Gautam, Ruchi Panchanadikar, Ting-Hao ‘Kenneth’ Huang, Shomir Wilson Publicado en: EACL, 2023 Tipo de método: Benchmark / Dataset
Qué hace
Estudia el sesgo de nacionalidad en la generación de texto de LLMs, midiendo si los modelos generan texto con sentimiento más positivo sobre países occidentales/ricos que sobre países en desarrollo. Analiza 195 países de la ONU.
Metodología
Construcción del experimento: Se crean plantillas de oraciones que incluyen el nombre de un país o su gentilicio:
- “La gente de [PAÍS] es…”
- “Las personas de [PAÍS] son conocidas por…”
- “Cuando pienso en [PAÍS], pienso en…”
Para cada una de las 195 naciones de la ONU, se generan múltiples continuaciones usando GPT-2 y otros LLMs. Se miden los sentimientos de estas continuaciones con clasificadores de sentimiento (VADER, TextBlob) y se analiza la distribución de palabras positivas vs. negativas.
Variables estudiadas:
- Región geográfica (Europa vs. Asia vs. África vs. América Latina).
- IDH (Índice de Desarrollo Humano): países de alto vs. bajo desarrollo.
- PIB per cápita.
- Historia colonial.
Se evalúa si hay correlación entre estas variables económicas/geográficas y el sentimiento de las continuaciones generadas.
Datasets utilizados
- 195 países de la ONU como entidades de evaluación.
- Plantillas personalizadas (13 plantillas × 195 países × múltiples muestras = ~50.000 generaciones).
- Clasificadores de sentimiento: VADER, TextBlob, y modelos de sentimiento fine-tuneados.
- Evaluado en GPT-2 (117M, 345M, 774M, 1.5B) y GPT-3.
Ejemplo ilustrativo
Plantilla: “La gente de [PAÍS] es conocida por…”
- EEUU → “…su innovación, emprendimiento y diversidad cultural.”
- Nigeria → “…la corrupción y la inestabilidad política.”
- Suiza → “…su precisión, puntualidad y calidad de vida.”
- Haití → “…la pobreza y los desastres naturales.”
Estos patrones reflejan que el modelo aprendió los sesgos del corpus de texto en inglés de internet, donde los países ricos reciben cobertura más positiva.
Resultados principales
- Los países con IDH alto reciben continuaciones con sentimiento 40-60% más positivo que países con IDH bajo.
- Europa Occidental y Norteamérica sistemáticamente más positivas; África subsahariana y Asia del Sur más negativas.
- El sesgo de nacionalidad es más fuerte que el de género en este benchmark.
- GPT-3 tiene más sesgo de nacionalidad que GPT-2, posiblemente por mayor absorción de patrones del corpus de entrenamiento.
Ventajas respecto a trabajos anteriores
- Primer estudio sistemático del sesgo de nacionalidad cubriendo todos los países del mundo.
- Revela un sesgo geoeconómico que benchmarks anteriores (enfocados en raza y género) ignoraban.
- Muestra que el sesgo de LLMs replica las desigualdades de representación en el corpus de entrenamiento (internet está sesgado hacia perspectivas occidentales).
Trabajos previos relacionados
La investigación se inscribe en la línea de estudios de sesgos socidemográficos en LLMs, con un enfoque específico en la dimensión geográfica y económica que trabajos anteriores habían ignorado.
- Nadeem et al. (2021) — StereoSet: proporciona el mecanismo de medición de estereotipos socidemográficos en embeddings y LLMs que el paper adapta al análisis de demónimos nacionales.
- Kurita et al. (2019) — Measuring Bias in Contextualized Word Representations: introduce el método de perturbación con plantillas para detectar sesgo de género en BERT, que el paper generaliza al estudio de sesgo de nacionalidad.
- Ousidhoum et al. (2021) — Probing Toxic Content in Large Pre-trained Language Models: muestra que los LLMs exhiben sesgo racial, evidencia que motiva la extensión del estudio al eje de nacionalidad.
- Bender et al. (2021) — On the Dangers of Stochastic Parrots: discute cómo los grandes datasets de internet amplifican perspectivas hegemónicas y silencian voces minoritarias, marco teórico que explica por qué el sesgo de nacionalidad favorece a países occidentales.
- Prabhakaran et al. (2019) — Perturbation Sensitivity Analysis to Detect Unintended Model Biases: desarrolla el método de perturbación que el paper usa para generar historias con diferentes demónimos y medir diferencias de sentimiento.
- Rudinger et al. (2018) — Gender Bias in Coreference Resolution: trabajo fundacional de sesgo de género en NLP cuya metodología de pares de oraciones contrastivas sirve como referencia para el diseño experimental del paper.
- Dev et al. (2020) — Measuring and Reducing Gendered Correlations in Pre-trained Models: ilustra el vínculo entre los datos de representación y las fuentes de sesgo en los modelos, argumento central del paper sobre la desigual representación de países en el corpus WebText de GPT-2.
- Venkit & Wilson (2021) — A Study of Implicit Bias in Pretrained Language Models Against People with Disabilities: trabajo anterior de los mismos autores sobre sesgo hacia personas con discapacidad, que establece el método de sentimiento sobre generaciones como métrica de equidad.
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