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马萨诸塞大学的助理教授 Brendan O`Connor 和他的学生 Su Lin Blodgett 对推特上的语言使用情况作了一项调查。他们使用人口统计过滤工具在推特中拣选了 59 20 万条包含非洲美式俚语的推文作为样本， 再利用一些基于自然语言技术的常用工具对这些推文进行分析。结果发现，这些推文却被识别为丹麦语，而且 系统对此并没有太多怀疑 。

“如果人们利用推特来分析大众关于某一位政治家的意见， 而这个分析工具最终完全不考虑非裔美国人或者年轻人在说什么， 这就不太好了” ，O`Connor 说。

研究人员 们 还测试了一些用于分析文本大意或是其中情绪的基于机器学习的 API ，结果同样的不乐观。 “如果你从一家公司购买一套情绪分析应用，你并不会知道这里面有着怎样的偏向性。” O`Connor 说，“我们连关于这种偏向性带来的歧视风险的评判审核都没有多少。”

他还说 ， 这种歧视问题不仅存在于上面说到的系统中，它存在于任何使用语言的系统中 —— 包括搜索引擎。

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