Men are Angry, and Women are Happy: A Transfer-Learning Approach for Analyzing Gender Stereotypes in Social Media Challenge Postings

Young Eun Park

doi:10.14431/aw.2024.9.40.3.27

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자료유형: 학술저널

저자정보: Young Eun Park (Sookmyung Women’s University)

저널정보: 숙명여자대학교 아시아여성연구원 Asian Women Asian Women Vol.40 No.3

발행연도: 2024.9

수록면: 27 - 51 (25page)

DOI: 10.14431/aw.2024.9.40.3.27

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This research examines the gender stereotypes portrayed in South Korea’s “Thanks To” Challenge social media campaign, which aimed to express gratitude to healthcare workers during the COVID-19 crisis. Utilizing cutting-edge transfer-learning techniques for image processing, this study found that gender stereotypes persist in terms of age and the emotions extracted from the social media posts of those who participated in the challenge. The results indicate that among the 4,943 postings randomly selected from those who participated in the challenge, men were three times more likely to appear than women, whereas their extracted ages did not differ. Additionally, for those classified as posting male images, negative emotion scores (sadness and anger) were higher than was the case for female images, whereas female images exhibited higher levels of happiness. Moreover, we found that the emotionality score for happiness was extremely high through the quantifying process using transfer learning, thus reaffirming emotional stereotypes for women in the social media realm.

#Gender stereotypes #emotion #emotionality #social media challenge #transfer learning #machine learning

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