数据集概述
本数据集用于四种德语增强写作技术检测性别排斥的实证分析，包含约16万条来自三个平台的招聘广告数据，记录了各工具提取的表达式数量、性别得分及类别等信息，辅以变量说明和关键词列表，为相关研究提供支持。
文件详解
- 数据文件
- 文件名称：PONE-D-21-23428_minimal_data_set.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射：包含数据源（datasource）、职位描述词数（job_description_wordcount）、类别名称（category_name）、领导岗位标识（lead_FEA）、领导岗位名称（lead_title）、性别得分（fmint_gender_score）、女性/男性词汇数量及唯一词汇数量（fmint_f_words_count等）、检测结果（fmint_result）等字段
- 文件名称：PONE-D-21-23428_minimal_data_set_eng.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射：与上述CSV文件字段一致，为英文表头版本
- 说明文件
- 文件名称：Minimal data set_description.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 内容说明：数据集变量描述文档
- 关键词文件
- 文件名称：Lead_keywords.txt
- 文件格式：TXT
- 内容说明：包含德语领导岗位关键词，如Leit、Abteilungsleit等
适用场景
- 招聘广告性别包容性分析: 评估增强写作工具对德语招聘广告中性别排斥表达的检测效果
- 文本分析工具性能对比: 比较不同增强写作技术在性别得分计算、词汇提取等方面的表现差异
- 人力资源公平性研究: 分析招聘广告中性别相关语言特征与岗位类别的关联
- 自然语言处理应用: 用于招聘文本性别排斥检测模型的训练与验证
