計算言語学分野のプレプリントサーバ arXiv cs.CL (アーカイヴ シーエス・シーエル) は10月13日(現地時間)、サイエンスフィクション（SF）が一般小説よりも高いジェンダー透過性を持つことを示唆する言語学的証拠を公開した。論文「Crossing the Gender Binary: Modelling Gendered Reference in Science Fiction and General Fiction」は、SFと一般小説のテキストコーパスを分析し、ジェンダー表現がジャンル間でどのように変化するかを検証している。
この研究は、ユークスアン・リウ (Yuxuan Liu) 氏、ハイム・デュボッサルスキー (Haim Dubossarsky) 氏、ルース・アンハート (Ruth Ahnert) 氏らが実施した。彼らは、SFと同時期の一般小説のコーパスに対し、言語モデル RoBERTa (ロベルタ) を使用して「man/men」「woman/women」「person/people」といったジェンダー関連語をマスクし、モデルが予測する代替語のジェンダーを分類した。
分析の結果、両コーパスにおいてジェンダーバイナリが双方向に変化するものの、その度合いは不均等であることが明らかになった。「woman」がマスクされた場合、モデルは男性的な用語を、マスクされた「man」が女性的な用語を予測する頻度の約2倍で予測した。SFコーパスは、一般小説コーパスよりも高いジェンダー透過性を示し、「man」を女性的な文脈に置くことがより頻繁であった。また、SFは、ジェンダー関連語を中立的な用語に引き寄せる「脱ジェンダー化」の傾向もより強いことが示された。
さらに、ジェンダーバイナリを超えて、「woman」がマスクされた場合、ジェンダーを特定しない社会的カテゴリを示す代替語が、「man」がマスクされた場合よりもはるかに頻繁に出現することも判明した。本研究は、言語分布における「man」「woman」「person」のジェンダー透過性を測定し、ジャンルがその透過性を変化させるかどうかの検証を通じて、SF研究にテーマ的主張の言語学的証拠を提供するとともに、計算文学研究には人種や階級などの他のカテゴリ語彙に適用可能なパイプラインを提供すると述べられている。
参考: arXiv cs.CL — 2026年10月15日 13:00 (JST)
原文ハイライト"Crossing the Gender Binary: Modelling Gendered Reference in Science Fiction and General Fiction"